核级特种合金承载着反应堆安全运行的重任。锆合金包壳的水腐蚀与氧化膜演化、钨基材料的氢致晶界脆化、铀金属表面的氢化反应与杂质毒化、聚变堆钨壁中氚的迁移与滞留——这些关键失效问题的微观机制究竟如何发生？基于第一性原理和机器学习势的多尺度计算方法能否为我们提前预见材料失效轨迹，为材料设计提供精确指导？

7月8日下午，线上报告“特种合金的计算科学进展——核材料中的腐蚀、氢脆与界面反应”已通过源资课堂顺利举办，从Zr合金、钨，系统阐述DFT、机器学习势、相场模型和热力学分析在特种合金研究中的最新进展。

课堂精彩内容分享

Q: 在核反应堆高温高压水腐蚀环境中，特种合金的晶界腐蚀演化涉及原子尺度的界面元素偏聚、电荷转移与介观尺度的腐蚀产物生长、应力演化等多物理过程，当前计算科学领域实现这类多尺度、多物理场耦合模拟的主流技术路径有哪些

A：目前的主要技术路径还是以数据/信息传递为主，也是将低尺度的计算数据，结合机器学习模型，向高尺度计算传递。比如采用第一性原理方法准备材料数据集，训练机器学习势函数，用于分子动力学、动力学蒙特卡洛计算，获得材料的热导、扩散系数、模量、蠕变等性质，再将这些性质参数提供给相场或者有限元模型，进行宏观仿真。

Q：其在精准预测界面反应对腐蚀沿晶扩展速率的调控作用时，仍存在哪些核心科学瓶颈？

A：做多尺度、多物理场耦合模拟时，比如案例中的相场氧化模拟，可以能得到与实验一致的氧化层结果，其本身属于唯象模拟，需要预先设定体系中可以或能存在的相的信息，才能进行仿真。

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