Ab initio study of C-related defects in α-Fe materials of interest for fusion

Abstract

Nuclear fusion stands as one of the most promising energy technologies for the future, offering the potential for safe, clean and virtually limitless power. However, several scientific and engineering challenges remain. Among them, understanding and mitigating irradiation damage to structural materials is key if fusion reactors are ever to become a reality. To do this, experimental irradiation facilities such as IFMIF–DONES will play a central role, but their impact can be greatly amplified by accurate atomistic simulations that help interpret results and guide material design. Improving our theoretical and computational models of irradiation damage would therefore strengthen predictive capabilities and complement large-scale experiments. However, atomistic simulations come with their own set of challenges. Beyond computational limitations, the absence of a unified multi-scale framework requires the use of different models depending on the time and length scales involved, with most of them relying on input from others. In this context, Density Functional Theory (DFT) and Molecular Dynamics (MD) stand as the most commonly used theories for atomistic studies. Additionally, recent advances have allowed for the training of Machine Learning Interatomic Potentials (MLIPs), which can result in accuracies closer to those of DFT while maintaining the lower computational requirements of MD. Among the materials of interest for the construction of fusion reactors is found EUROFER97, a reduced activation ferritic/martensitic steel. Steels, contrary to what could be expected due to their great importance, still contain key challenges for material science and atomistic simulations. In particular, the location of carbon within the iron lattice remains largely unknown, which makes simulating the consequences of irradiation damage a difficult task. In this thesis, we propose a multi-scale approach to study carbon defects and carbide precipitates in ferrite. We first study the properties of ferrite, carbon defects in ferrite and the ferrous carbide cementite (Fe3C) using both DFT and MD, allowing us to validate a classical interatomic potential against DFT results. Following this, ferrite and cementite surfaces, as well as the interface formed between them at the Bagaryatskii Orientation Relationship, are studied. Due to the large sizes required to simulate interfaces, we develop a methodology that combines preliminary MD simulations with DFT-based analysis. This different approach finds that, against what had been previously believed, carbon atoms have a destabilising effect at the interface between ferrite and cementite, decreasing its stability against brittle fractures. Finally, we validate a trained MLIP for carbon-rich structures, obtaining excellent agreement with DFT. This potential is then used to simulate irradiation cascades.

La fusión nuclear se perfila como una de las tecnologías energéticas más prometedoras de cara al futuro, al ofrecer una fuente de energía segura, limpia y prácticamente inagotable. Sin embargo, todavía existen importantes retos científicos y técnicos. Uno de los más relevantes es comprender y mitigar el daño por irradiación en los materiales estructurales, un requisito fundamental para que los reactores de fusión lleguen a hacerse realidad. En este contexto, instalaciones experimentales como IFMIF–DONES jugarán un papel clave, aunque su impacto puede multiplicarse si se acompaña de simulaciones atomísticas que ayuden a interpretar los resultados y a orientar el diseño de nuevos materiales. Mejorar los modelos teóricos y computacionales del daño por irradiación permitiría así reforzar la capacidad predictiva y reducir la necesidad de ensayos experimentales a gran escala. Sin embargo, las simulaciones atomísticas también presentan sus propias limitaciones. Más allá del coste computacional, la ausencia de un marco teórico multiescala unificado obliga a combinar distintos métodos en función de las escalas de tiempo y tamaño que se quieran estudiar, con modelos que suelen depender de la información que proporcionan otros a menor escala. En este sentido, la Teoría del Funcional de la Densidad (DFT) y la Dinámica Molecular (MD) son actualmente los enfoques más utilizados en el estudio de materiales a escala atómica. A ello se suman los recientes avances en el entrenamiento de Machine Learning Interatomic Potentials (MLIPs), que permiten alcanzar precisiones cercanas a las de DFT, pero con un coste computacional mucho menor, similar al de MD. Uno de los materiales candidatos para su uso en reactores de fusión es EUROFER97, un acero ferrítico/martensítico de activación reducida. A pesar de su amplia utilización, los aceros siguen planteando importantes incógnitas desde el punto de vista de la simulación atomística. En particular, la localización precisa del carbono dentro de la red de hierro continúa siendo una cuestión abierta, lo que complica el estudio del daño por irradiación. En esta tesis se propone un enfoque multiescala para analizar defectos de carbono y la formación de carburos en ferrita. En primer lugar, se estudian las propiedades de la ferrita, los defectos de carbono y el carburo cementita (Fe3C), combinando métodos DFT y MD para validar un potencial interatómico clásico frente a resultados ab initio. A continuación, se analizan las superficies de ferrita y cementita, así como la intercara que se forma entre ambas bajo la orientación Bagaryatskii. Dado el gran tamaño requerido para modelar estas intercaras, se desarrolla una metodología que combina simulaciones preliminares mediante MD con cálculos de DFT. Se observa que, en contra de lo que se presuponía en estudios previos, los átomos de carbono ejercen un efecto desestabilizador sobre la intercara, reduciendo su resistencia frente a fracturas frágiles. Por último, se valida un MLIP entrenado para estructuras con alto contenido en carbono, obteniéndose una excelente concordancia con DFT. Este potencial se utiliza posteriormente para simular cascadas de irradiación.