Modélisation de la diffusion atomique et de la dynamique d'amas de défauts dans des aciers alliés

Modelling of atomic diffusion and defect cluster dynamics in alloy steels

• Auteur / Autrice : Rohit Vasav
• Direction : Manuel Athenes, Jérôme Creuze
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Physique
• Date : Inscription en doctorat le 06/11/2023
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences chimiques : molécules, matériaux, instrumentation et biosystèmes
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CEA/SRMP - Service de Recherches de Métallurgie Physique
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Faculté des sciences d'Orsay

Mots clés

Mots clés libres

Défauts d'irradiation dans les solides

Equation maîtresse

Méthodes Monte Carlo

Chaînes de Markov

Radiation defects in solids

Master equation

Monte Carlo methods

Markov chain

Résumé

Être capable de prédire les cinétiques de vieillissement d'aciers alliés sous irradiation est un des objectifs importants de la science des matériaux dans le domaine du nucléaire. Atteindre cet objectif nécessite de savoir estimer les propriétés de diffusion des amas de défauts et de leur dynamique d'agglomération. Les amas de défauts sont constitués par des atomes d'éléments d'alliage mineurs et aussi par des lacunes ou des atomes auto-interstitiels. Les propriétés de transport de ces défauts seront estimées à l'aide d'une technique Monte Carlo cinétique et de techniques de réduction de variance basées sur le conditionnement. Les fréquences de transition de l'équation maîtresse régissant l'évolution du système sur son réseau cristallin seront calculées à partir des potentiels interatomiques et/ou des métamodèles disponibles dans la littérature. Des alliages complexes concentrés de type FeNiCr, modèles d'alliages à haute entropie (HEA), seront utilisés pour valider la méthode et calculer les coefficients de diffusion de chaque élément. Concernant la mobilité des amas stables de défauts, nous considérerons l'alliage faiblement allié FeNiCu pour lequel une paramétrisation a été développée par EDF, partenaire de cette thèse. Les grandeurs mesurées seront ensuite utilisées pour construire un modèle de substitution fournissant les taux de réaction et les forces de puits dans les équations de cinétique chimique gouvernant la dynamique des amas à une échelle mésoscopique supérieure. Ces équations seront simulées de manière stochastique à l'aide d'un nouvel algorithme de gestion de file d'attente prioritaire utitisant des piles binaires parallèles en cours de développement dans le laboratoire.

Being able to predict the aging kinetics of alloyed steels under irradiation is one of the important objectives of materials science in the nuclear field. To reach this goal, it is necessary to know how to estimate the diffusion properties of defect clusters and their agglomeration dynamics. Defect clusters are constituted by atoms of minor alloying elements and also by vacancies or self-interstitial atoms. The transport properties of these defects will be estimated using a kinetic Monte Carlo technique and variance reduction techniques based on conditioning. The transition frequencies of the master equation governing the evolution of the system on its crystal lattice will be calculated from interatomic potentials and/or metamodels available in the literature. Concentrated complex alloys with iron, nickel and copper, models of high entropy alloys (HEA), will be used to validate the method and calculate the diffusion coefficients of each element. Concerning the mobility of stable clusters of defects, we will consider nickel-copper low alloy steels for which a parameterization has been developed by EDF, partner of this thesis. The measured quantities will then be used to build a substitution model providing the reaction rates and sink forces in the chemical kinetics equations governing the dynamics of the clusters at a higher mesoscopic scale. These equations will be stochastically simulated using a new priority queue algorithm using parallel binary heaps being developed in the lab.