Bei der Herstellung von funktionalen Materialien, die auf Übergangsmetallen basieren, spielt die Einlagerung von Zwischengitteratomen eine besondere Rolle. So kann zum Beispiel der bei der Herstellung und Anwendung häufig unvermeidbare Kontakt mit Wasserstoff verheerende Versprödungseffekte hervorrufen. Die Bildung von Mikrostrukturen wird durch eingelagerte Kohlenstoff und Stickstoff Atome begünstigt. Bor kann Korngrenzen stabilisieren und Sauerstoff eine ungewollte Materialoxidation bewirken. In jedem dieser Fälle ist die Kenntnis der atomaren Lösungsenthalpie von enormer Wichtigkeit, da sie die Konzentration der Einlagerungen bestimmt. In der vorliegenden Doktorarbeit wird eine umfassende computergestützte ab initio Studie von Lösungsenthalpien der Zwischengitteratome H, B, C, N, O, F, (He und Ne) in ansonsten perfekten 3d, 4d und 5d Übergangsmetallen durchgeführt. Sie verfolgt das vorrangige Ziel der Analyse von physikalisch-chemischen Gesetzmäßigkeiten und Trends für die Löslichkeiten, um damit die Vorhersage von Atomkonzentration in verschiedensten Materialien zu verbessern. Eine Herausforderung hierbei ist die Identifikation von schnell zugänglichen physikalischen Materialparametern, so genannten Deskriptoren, die lediglich vom Wirtsgitter abhängen mit der die Lösungsenthalpie der Zwischengitteratome auch für Materialien berechnet werden kann, die nicht Teil dieser Studie sind.Um Materialparameter wie zum Beispiel Bandstrukturen, Atompositionen, und elektronische Zustandsdichten zu bestimmen, wurde ab initio Methoden im Rahmen der Dichtefunktionaltheorie (DFT), mit der auf elektronischer Skala die Energetik von wechselwirkenden Mehrteilchensystemen berechnet werden kann, verwendet. Das Aufspüren der Trends erfolgt hierbei durch die Erzeugung und Analyse großer ab initio Datenmengen.
Titelaufnahme
- TitelInterstitial solution enthalpies derived from first-principles : knowledge discovery using high-throughput databases / Ugur Aydin ; Gutachter: Prof. Dr. rer. nat. Wolf Gero Schmidt, Prof. Dr. rer. nat. Jörg Neugebauer
- Autor
- Beteiligte
- Körperschaft
- Erschienen
- AusgabeElektronische Ressource
- Umfang1 Online-Ressource (149 Seiten) : Illustrationen, Diagramme
- HochschulschriftDepartment Physik der Fakultät für Naturwissenschaften an der Universität Paderborn, Univ., Dissertation, 2016
- AnmerkungTag der Verteidigung: 06.04.2016
- Verteidigung2016-04-06
- SpracheEnglisch
- DokumenttypDissertation
- URN
- Social MediaShare
- Nachweis
- IIIF
The incorporation of interstitial elements in transition metals can drastically change the performance of these materials.For example, the incorporation of hydrogen, which is often unavoidable, can cause devastating failure due to embrittlement. Interstitial carbon and nitrogen for instance favor the formation of microstructures (e.g. carbides or nitrides). Boron can stabilize grain boundaries and oxygen causes unwanted material oxidation.In each of these cases, the knowledge of the atomic solution enthalpy is of enormous importance, since it determines the concentration of the inclusions.In this thesis, a comprehensive ab initio study of solution enthalpies of typical interstitial elements H, B, C, N, O, F, ( He and Ne ) in 3d, 4d and 5d transition metals is performed. The primary objective of the analysis are mechanical and chemical regularities and trends for the solubility in order to improve the prediction of atomic concentration in a variety of materials. One challenge is to identify quickly accessible physical material parameters, so-called descriptors that depend only on the host lattice and may allow to predict the solution enthalpy of interstitial elements in materials not considered in this study.In order to determine material parameters such as band structures, atomic positions, and electronic density of states, ab initio methods within the density functional theory (DFT) framework were used, which allow the calculation of the energetics of a material on the electronic scale.The detection of trends is achieved through the generation and analysis of large amounts of ab initio data. To handle such amount of data, a Python-based working environment for data management (generation, storage, visualization, and analysis) was developed. Tools of multivariate statistics and numerical analysis (for example factor analysis or correlation coefficients) have been implemented and used for the analysis
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