Investigation of Corrosion Mechanisms of ODS Alloys in Molten Salts through Machine Learning Potential-based Simulations and Experimental Cross-Validation
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065173
교육부
한국연구재단
한양대학교
김현우
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,250만원
1,250만원
기초연구
대학
서울특별시 성동구
원자력 > 핵연료/원자력소재 > 원자력재료 성능 검증/평가기술
본 과제의 최종 목표는 차세대 용융염 원자로(MSR)의 가혹한 운전 환경에서 핵심 구조재 후보로 주목받는 산화물분산강화(ODS) 합금의 부식 메커니즘을 원자 수준의 전산모사와 거시적 고온 부식 실험을 결합하여 통합적으로 규명하고자 함. 구체적으로는 다성분계 염화물 연료염과 ODS 합금이 맞닿는 복잡한 고상-액상 계면 반응을 정밀하게 모사할 수 있는 '부식 ...
... 전하 이동과 결합 재배열이 동시다발적으로 일어나는 복잡한 계임. 기존 고전역학 및 양자역학 계산의 한계를 극복하기 위해, 상용 범용 신경망 퍼텐셜인 PFP Matlantis를 초기 데이터 생성기로 활용함. 고온 계면 분자동역학을 수행하여 활성 원자와 염 이온 간의 반응 스냅샷을 추출한 뒤, 대규모 병렬 컴퓨팅에 최적화된 MTP 형식의 반응 특화 MLIP를 구축함. 특히 ...
... 이는 향후 원자로 설계 시 운전 안전성 마진을 정확히 설정하고, 핵심 구조부품의 수명 예측 정밀도를 획기적으로 높이는 데 활용될 수 있음.2. 극한 환경용 소재 설계의 범용적 전산 플랫폼 제공본 과제에서 독자적으로 구축하는 '반응 특화 MLIP 기반 메타다이내믹스 해석 파이프라인'은 방법론적 확장성이 뛰어남. 본 연구 대상인 Fe-Cr계 ODS 합금과 염화물염에 국한되지 않고, ...