上海交大《Acta Materialia》：加速筛选可抑制镁合金电偶腐蚀反

时间：2024/02/03　　点击量：

　　镁合金因其轻量化的特点被广泛应用于航空航天、交通运输、生物医疗和电子信息等领域。然而，镁合金较差的耐腐蚀性阻碍了其在工业上的大规模应用。现有对于耐腐蚀镁合金的研究大多停留在实验观察阶段，从微观尺度上对于腐蚀机理的理解不足。此外，新型耐腐蚀镁合金体系的研发主要基于经验法则，缺乏足够的理论指导和依据。随着二十一世纪以来信息技术的高通发展，计算材料学已经成为新材料研发的主流趋势。同样，高通量计算和数据科学的发展也大大加快了新材料的研发步伐。尽管如此，由于镁合金腐蚀的复杂性，目前对于镁合金腐蚀 的系统性研究仍然不足，特别是合金析出相对镁合金腐蚀阴极反应的影响。

　　来自上海交通大学的朱虹和曾小勤课题组基于第一性原理计算，研究了不同镁合金二元析出相对腐蚀阴极反应的影响。在这项工作中，作者利用主动学习来加速筛选可以抑制镁合金腐蚀阴极反应的金属间化合物。本文将氢原子在析出相表面的吸附能作为阴极析氢反应（HER）速率的描述符。通过使用未经优化吸附结构的氢原子Voronoi邻居的几何和化学特征，机器学习模型预测了不同吸附构型的氢吸附能。在仅使用1%测试集数量的训练集数据情况下，模型对于强/弱吸附构型的氢吸附能的预测误差为0.196 eV（MAE）。此外，作者发现具有强氢吸附的表面比弱氢吸附表面向氢原子转移更多的电子。最后，根据析出相的表面稳定性和预测的氢吸附能，作者对所有二元镁合金金属间化合物抑制HER的能力进行了排序。相关文章以“Accelerated discovery of magnesium intermetallic compounds with sluggish corrosion cathodic reactions through active learning and DFT calculations”标题发表在Acta Materialia。

　　图1. 一个用于加速发现可抑制镁合金电偶腐蚀析出相的主动学习设计框架的示意图。 (a) 原始数据集。 (b) 根据Voronoi多面体从初始吸附构型中提取了氢原子的吸附特征，其中包括几何和化学特征。 (c) 基于输入特征训练机器学习迭代模型。 (d) 使用pymatgen生成镁二元析出相的吸附构型。 (e) 使用机器学习模型预测轻吸附能，选取了具有高或低吸附能的候选者。 (f) 根据预测结果，进行了新的DFT计算，并将获得的氢媳妇能添加到数据集中。

　　图2. (a) 初始数据集中氢吸附能分布。(b) 含有元素X的金属间化合物的数量。白色框表示在材料数据库中没有找到稳定或半稳定的金属间化合物 （）。 (c) 从氢吸附构型中提取几何特征和化学特征的方法。以YMg3为例，首先通过Voronoi分析提取了氢原子局部吸附环境，即氢原子和其周围的Voronoi邻居。然后，基于Voronoi多面体的几何形态计算局部吸附环境的几何特征。通过对每个Voronoi邻居元素特征的加权求和计算局部吸附环境的化学特征。权重根据Voronoi多面体的立体角获得。

　　图3. (a) 不同机器学习模型的平均预测性能。数据集随机分为80%的训练集和20%的测试集。 (b) 5次主动学习迭代中新预测吸附能的平均MAE（每次迭代包括20个强吸附构型和20个弱吸附构型）。

　　图4. (a) 从XGBoost算法中获得的基于Gini重要性的特征排序。 (b) 通过SHAP获得的特征重要性排序。

　　图5. (a) 氢强吸附表面和 (b) 氢弱吸附表面的Bader电荷分析和表面属性。左侧子图是吸附氢的电子态密度的示意图。右侧子图的EN-X和WF-X分别是二元镁金属间化合物中第二钟元素的电负性和功函数。EN和WF是氢原子Voronoi邻居的加权平均电负性和功函数。所有属性都进行了0-1归一化。

　　图6.筛选出的能够抑制镁合金电偶腐蚀阴极析氢反应的二元析出相。以Mg2Ge为例，说明如何评估某一析出相对镁合金阴极腐蚀反应的抑制能力。(a) Mg2Ge单胞，其中橙色代表Mg原子，紫色代表Ge原子。 (b) Mg2Ge晶体的Wulff多面体。其表面能量单位为J/m2，而百分数表示各个晶面的占比。 (c) 针对析出相的不同表面及吸附位置，XGBoost预测了其吸附能范围。这些析出相按照加权吸附能进行排序（用黑色星形表示）。(d)前50种氢吸附能力较强的金属间化合物。 (e) 前50种氢吸附能力较弱的金属间化合物。

　　本研究利用密度泛函理论与主动学习方法，旨在探索可以有效抑制镁合金电偶腐蚀阴极反应的析出相。研究发现，通过主动学习可以大幅缩减训练样本数量，而仍能维持氢吸附能的预测精度（MAE为0.196 eV）。为深入探讨同一析出相不同表面上氢原子吸附能力的差异，作者对多个典型的表面进行了Bader电荷与态密度（DOS）分析。结果显示，与弱吸附表面相比，强吸附表面上的氢原子获得的电子数量更多。综合考虑表面稳定性和氢吸附能的预测值，作者对析出相的HER抑制能力进行了排序。本研究不只是通过主动学习策略在少量数据基础上探索了广泛的未知领域，还从腐蚀阴极反应的角度出发，提出了具有抑制镁合金电偶腐蚀潜力的析出相，这对于未来耐腐蚀镁合金的设计具有重要指导意义。

　　朱虹 副教授，上海交通大学材料基因组联合研究中心成员；材料科学与工程学院，上海交通大学密西根联合学院双聘。