12月2日，《自然·通讯》(Nature Communications)发表了我院国家材料腐蚀与防护科学数据中心董超芳教授、纪毓成博士的最新研究成果《调控析出相以增强铝合金中的氢捕获》。该工作集成第一性原理计算、分子动力学模拟方法，基于所构建的高精度机器学习原子间势函数，首次实现了通过多尺度计算设计热处理制度来调控亚稳态强捕氢析出相，显著提升了铝合金抗氢脆性能。

这一突破标志着腐蚀集成计算方法在材料基因工程框架下的深度发展，高强耐蚀结构由“构型筛选”进一步向“自主设计”拓展。基于该方法，稳态及亚稳态结构的关键工艺窗口得以清晰界定，门槛热处理参数可被直观预测，为开发兼具高强度与优异耐蚀性的新一代合金提供了新路径，有望引领结构材料设计与性能突破的新方向。

该成果以“Tailoring precipitates for enhanced hydrogen trapping in aluminum alloys”为题，论文第一作者为北京科技大学纪毓成博士，北京科技大学董超芳教授和荷兰代尔夫特理工大学Poulumi Dey教授为共同通讯作者。合作者还有北京科技大学李晓刚教授、程学群教授、殷绪成教授、博士生付小倩、姚晨阳，代尔夫特理工大学双飞博士，以及芬兰LUT University的Masoud Moshtaghi教授、Mahdieh Safyari博士。

研究背景：

氢脆广泛存在于高强钢、铝、钛、镍等合金中，而氢在晶格、位错、空位、界面及第二相中分布，析出相的微小成分或结构变化即可显著影响其捕氢性能。近年来已有众多文献报告了合金中具备强捕氢能力的不可逆氢陷阱，通过第一性原理计算筛选了相关结构，并基于三维原子探针、同步辐射等方法进行了实验验证。然而，如何实现该氢陷阱结构，并合理确定轧制变形与热处理等关键工艺参数，仍缺乏直观有效的解决方法。对于力-热影响下的固态转变中的过渡相、特定条件下的亚稳相，其氢陷阱能力仍然未被充分发掘。

研究内容：

基于密度泛函方法（DFT），氢在众多稳态/亚稳态结构中的焓值被计算，从而明确了有利于氢捕获的析出相结构，并累积了高精度DFT构型。结合DFT构型和主动学习算法，构建了高精度Al-Sc-Cu原子间势函数，该势函数在高温模拟中表现出更高的可靠性，可模拟Al-Sc-Cu体系的相变过程。借助分子动力学和蒙特卡洛方法，开展了铝合金的固溶和时效过程模拟，提取了过程中含Cu析出相数量及其内部含Cu比例的变化。分析了不同时效阶段的相变潜热和扩散距离，计算了最佳的热处理时间和温度。最终，基于背靠背实验评估了铝合金氢脆敏感性，表征了析出相中的Cu分布，并结合三维原子探针和氢热脱附谱明确了析出相的氢捕获能力。