고엔트로피 합금 (High-entropy alloys HEAs)의 탁월한 기능 및 구조적 성능 대부분은 내재적인 화학적 무질서로 인한 거친 포텐셜 에너지 랜드스케이프 (PEL) 아래에서의 둔화 확산 특성과 관련이 있다. PEL의 높은 웅장하고 다차원적인 성격으로 인해, HEAs에서 확산 과정이 어떻게 PEL에 의해 제어되는지 설명하기는 어렵다. 본 연구에서는 HEAs에서 PEL의 지역 원자 환경 의존성을 정확하게 대표하기 위해 기계 학습(ML) 모델을 개발하였다. ML 모델을 쿼터니언 모핵 산란법 (kMC) 방법과 결합하여, HEAs에서의 자기 확산이 원소별 사이트 에너지와 이동 장벽에 의해 통제되는 것으로 나타났다. 이전에 제안된 HEAs 자기 확산(Self diffusion)을 위한 단순화된 모델과 비교해 본 결과, 종 전체 이동 장벽에 기반한 모델은 확산 특성을 빠르게 평가하는 데 적합한 대안 방법이 될 수 있지만, 상관 관계 효과가 과소 평가될 수 있다는 점을 밝혔다. 이론적 분석에 따르면, 빠르게 확산하는 원소의 원자 농도와 다른 종의 평균 이동 장벽의 차이가 HEAs에서 둔화 확산을 지배하는 주요 요인임을 밝혔다.
여기에서 Self diffusion에 대한 내용은 다음에서 참고할 수 있다.
https://sciencetech.tistory.com/43
논문에서 새로운 내용
높은 엔트로피 합금에서 확산 속도가 화학적인 불규칙성으로 인해 유발된 울퉁불퉁한 포텐셜 에너지 랜드스케이프(PEL) 아래서 둔화된다는 것이다. 이러한 PEL의 높은 울퉁불퉁하고 다차원적인 특성 때문에, HEAs에서 확산 과정이 어떻게 PEL에 의해 제어되는지 설명하는 것은 어려운 문제이다. 이 논문에서는 HEAs에서 PEL의 지역 원자 환경 의존성을 정확하게 나타내는 기계 학습(ML) 모델을 개발했고, ML 모델을 캐릭터리즈된 원소 특정 사이트 에너지와 이동 장벽으로 특징화된 PEL의 거칠기를 기존의 운동 몬테 카를로 (kMC) 방법과 결합하여 HEAs에서 자기 확산이 거의 PEL 거칠기에 의해 지배된다는 것을 밝혔다. HEAs에서 자기 확산에 대한 이전에 제안된 단순화 모델과 비교해보면, 종-평균 이동 장벽을 기반으로 하는 모델은 확산 특성을 빠르게 평가하는 데 적합한 대안적인 방법일 수 있지만, 상관 관계 효과는 과소 평가될 수 있다. 이론적 분석을 보조로하여, 빠른 확산 원소의 원자 농도와 다른 종의 평균 이동 장벽 간의 차이가 둔화된 HEAs에서 주요 요인임을 보여준다.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1359645422004323
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