强氢陷阱抗氢脆
通过量子机器学习筛选，在铝合金中生成强氢陷阱的Al3Sc析出相，即使其为亚稳相，也能有效阻止氢在关键区域聚集。
Ji, Yucheng · Fu, Xiaoqian · Chenyang, Yao · 程学群 · Yin, Xucheng · 李晓刚 · 董超芳 · Dey, Poulumi
Nature Communications 2025
基于量子机器学习Al-Sc-Cu势，能快速确定最优强氢陷阱相的工艺参数，无需大量试错实验。
即使目标相为亚稳态，计算策略仍能确定其生成条件，突破热力学限制。
电镜元素分布和原子探针层析证实Al3Sc中Cu的存在及其与氢的强相互作用，为该设计策略提供直接实验证据。
该策略可推广至多种技术相关材料，通过识别理想相加速抗氢脆微结构设计。