論文の概要: A nuclear-quantum-corrected machine-learning potential reveals quantum-enhanced hydrogen segregation at general grain boundaries in alpha-iron
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.16652v1
- Date: Mon, 17 Aug 2026 14:49:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.753786
- Title: A nuclear-quantum-corrected machine-learning potential reveals quantum-enhanced hydrogen segregation at general grain boundaries in alpha-iron
- Title（参考訳）: 原子核量子補正機械学習電位によるα-鉄の一般粒界における量子化水素の偏析の解明
- Abstract要約: 水素拡散と欠陥のトラップに関する原子学的記述は、水素脆化を理解するのに不可欠である。
原子クラスター展開(PACE)の性能的実装に基づくFe-H機械学習原子間ポテンシャル(MLIP)を用いる。
我々は,300Kにおける遠心系制約経路積分分子動力学の量子平均力を用いて,その伝達性を支えるトレーニング構成を緩和する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Atomistic descriptions of hydrogen diffusion and trapping at defects are essential for understanding hydrogen embrittlement. As the lightest solute in metals, hydrogen exhibits nuclear quantum effects that alter these processes even at room temperature. Explicit treatment of such effects is computationally demanding, limiting large-scale simulations of complex environments. Here, we use an Fe-H machine-learning interatomic potential (MLIP) based on the performant implementation of the atomic cluster expansion (PACE), covering diverse Fe-H environments, and relabel the training configurations underpinning its transferability with quantum mean forces from centroid-constrained path-integral molecular dynamics at 300 K. This yields a nuclear-quantum-corrected PACE (NQC-PACE) without additional density functional theory calculations. At parent PACE, NQC-PACE describes nuclear quantum effects on hydrogen trapping at vacancies, dislocations, surfaces and general grain boundaries, H-H interactions, and diffusion in alpha-Fe. Grand-canonical Monte Carlo/molecular dynamics simulations show nuclear quantum effects markedly enhance hydrogen segregation at general grain boundaries and trapping behaviour in closer agreement with experimental trends. This enhancement arises from selective quantum stabilisation of open, anisotropically soft local environments. Our framework uses finite-temperature quantum mean forces to relabel the configurational space covered by an MLIP, enabling large-scale analysis of complex materials where light-element quantum effects matter.
- Abstract（参考訳）: 水素の拡散と欠陥のトラップに関する原子論的な記述は、水素の脆化を理解するのに不可欠である。
金属で最も軽い溶質として、水素は室温でもこれらの過程を変える核量子効果を示す。
このような効果の明示的な処理は計算的に要求され、複雑な環境の大規模なシミュレーションを制限する。
ここでは, 原子クラスター展開(PACE)の性能的実装に基づくFe-H機械学習原子間ポテンシャル(MLIP)を用いて, 種々のFe-H環境を網羅し, 300 Kにおける遠心系制約経路積分分子動力学の量子平均力で伝達可能性を支えるトレーニング構成を緩和し, 付加密度関数理論計算を伴わずに核量子補正PACE(NQC-PACE)を得られる。
親 PACE において、NQC-PACE は原子核量子効果が原子空孔、転位、表面および一般的な粒界、H-H相互作用、アルファ-Feの拡散に影響を及ぼすことを記述している。
グランドカノニカルなモンテカルロ/分子動力学シミュレーションは、核量子効果が一般的な粒界における水素分離を著しく促進し、実験的な傾向と密接に一致したトラップ動作を示す。
この拡張は、オープンで異方性のある局所環境の選択的量子安定化から生じる。
我々のフレームワークは、有限温度量子平均力を用いて、MLIPによって被覆される構成空間を緩和し、光元素量子効果が重要な複雑な物質を大規模に解析することができる。
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