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Quand les applications nécessitent des simulations atomiques : Caractérisations de la structure et de la chimie de l'alumine amorphe

Year: 2024
Type: dissertation
Abstract: De l'impression 3D de composites à matrice métallique (MMC) renforcés par des nanoparticules (NP) d'alumine à la caractérisation par spectroscopie de photoélectrons X (XPS) de couches minces d'alumine fabriquées par dépôt de couches atomiques (ALD), la présence de d'alumine amorphe est un défi dans l'interprétation des observations expérimentales. Pour relever ces défis scientifiques et technologiques, cette thèse présente des modélisations atomiques basées sur une analyse critique des approches de modélisation existantes et réalisées en étroite collaboration avec les équipes expérimentales de l'Empa.La dynamique moléculaire nécessite la sélection d'un potentiel interatomique approprié. La comparaison et la validation des potentiels pour l'alumine amorphe sont complexes, car les données expérimentales sont très dispersées et la structure ainsi que les propriétés dépendent du mode d'élaboration et de l'histoire thermique. Une validation des potentiels est proposée en utilisant une vaste base de données ab initio avec diverses densités, stœchiométries et structures. Les potentiels empiriques simples atteignent la précision de la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) pour les structures stœchiométriques, tandis que les systèmes non stœchiométriques nécessitent des potentiels multi-corps tels que ReaxFF et COMB3, qui exigent plus de temps de calcul. Un potentiel d'apprentissage automatique (ML) de type NequIP, développé avec une base d'apprentissage limitée à quelques centaines de structures, surpasse les potentiels classiques pour les structures massives, mais peine à capturer les interactions de Coulomb à longue portée, nécessaires à la modélisation des surfaces libres.Des travaux antérieurs ont exploré l'amorphisation de la surface de l'alumine induite par les effets de taille et de température, en négligeant les états de surface des NP cristallines à haute température. Des simulations avec le potentiel COMB3 ont révélé que la transformation cristalline-amorphe s'initie en surface et se propage vers le cœur de la NP à des températures bien inférieures au point de fusion de l'alumine cristalline. La vitesse de cette transformation augmente avec la diminution de la taille des NP. L'analyse des contraintes hydrostatiques a mis en évidence une transition de compression à traction dans le cœur de la NP, induite par la ségrégation des cations à la surface. Cette étude explique de nombreux aspects de l'interaction des NP d'alumine avec les métaux fondus dans l'impression 3D MMC.Contrairement aux NP, les films minces d'alumine obtenus par ALD sont amorphes même à température ambiante, en raison des fortes quantités d'hydrogène incorporées. Les simulations qui suivent la procédure traditionnelle de fusion-refroidissement ne parviennent pas à produire des films d'alumine amorphes avec de telles teneurs en H, en raison de la formation d'eau à des températures élevées.Cette thèse présente une nouvelle approche pour créer des amorphes riches en H par un recuit aux températures de l'ALD à partir de structures d'hydroxyde d'aluminium très défectueuses. Un accord étonnant est obtenu avec les densités expérimentales en utilisant un potentiel ML universel appelé Matlantis. De plus, les structures amorphes obtenues ont été analysées avec des modèles électrostatiques de relaxation extra-atomique noyau-trou, prédisant correctement les déplacements expérimentaux des paramètres Auger de l'aluminium par rapport aux phases saphir et bayerite cristallines. Cette analyse a permis de caractériser indirectement les états chimiques du H, en accord avec des calculs DFT complémentaires.L'ensemble des résultats montre comment les simulations atomiques peuvent répondre aux demandes de l'industrie pour une caractérisation détaillée des surfaces et des couches minces d'oxydes métalliques amorphes.
DOI: 10.70675/d7c85d64z8a1bz4c48zb1f8zb3a02681e6d8
Language: English
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7071085797
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