近日，av影片 钱萍教授团队在钨中氢致损伤研究方面取得重要进展。该成果以“Atomistic understanding of hydrogen bubble-induced embrittlement in tungsten enabled by machine learning molecular dynamics”为题发表在国际顶级期刊《npj Computational Materials》（IF：11.9，物理学1区）。第一作者为av影片 博士研究生包钰，共同第一作者为av影片 已毕业博士宋可可。
钨因其优异的热物理性能和低溅射产额，被选为核聚变反应堆中面向等离子体的主要候选材料之一。在服役过程中，来自等离子体边界层的高通量低能氢同位素（氘、氚）会注入钨材料内部，这些氢原子被微观缺陷捕获后逐渐聚集，成核并生长为高压氢气泡。氢气泡的演化及其内压积累会显著恶化材料的力学性能，增加第一壁结构材料的脆性断裂风险。然而，受限于实验表征手段的空间分辨率，对纳米尺度氢气泡内部结构的原位观测及氢压的定量测量几乎无法实现。本研究构建了高精度W-H二元机器学习势函数，结合分子动力学模拟，首次从原子尺度系统揭示了钨中纳米孔洞内氢的聚集行为与结构特征，阐明了氢压演化对氢泡力学响应的影响机制。
研究团队采用主动学习策略，对丰富的钨-氢二元构型空间进行了系统采样，成功开发了具备广泛应用场景的机器学习势函数NEP-WH。该势函数在保持高计算效率的同时，实现了对W-H相互作用的高精度描述。
基于NEP-WH势函数，团队系统研究了不同尺寸纳米孔洞中氢气泡的演化行为，首次从原子尺度阐明了氢气泡内部的稳定构型特征，揭示了氢压随孔洞尺寸的演化规律，并捕捉到氢压达到平衡后气泡周围{100}面片状氢团簇的形成过程。
图1 丰富的训练构型可视化及势函数模型的精度速度展示
图2 纳米孔洞中氢的溶解及其中氢泡压强的演化
图3 氢致断裂行为差异
进一步的拉伸模拟表明，氢的存在显著改变了钨的断裂行为，观察到明显的氢致韧脆转变。含氢样品的断裂路径严格沿{100}面片状氢团簇扩展，断裂面平整且严格沿{100}面解理，这一微观特征与实验中观察到的{100}面空腔形貌高度吻合，为理解氢致脆化的微观机制提供了直接证据。
论文链接：//doi.org/10.1038/s41524-026-01986-2
