¿Podremos diseñar en un futuro próximo materiales que no se vean afectados por las temperaturas extremas?
En un estudio publicado en la revista Nature Computational Materials, los científicos han descrito una herramienta computacional para evaluar la idoneidad de un material para aplicaciones de alta temperatura, como las turbinas de gas para motores a reacción y generadores de energía eléctrica.
El marco computacional, que incorpora inteligencia artificial y física básica, puede predecir cómo se comportarán los materiales en condiciones adversas en una fracción de tiempo en comparación con otros algoritmos.
"Hemos utilizado un enfoque innovador e interdisciplinario para el cribado de materiales que es un millón de veces más rápido que las técnicas tradicionales", dijo el Dr. Raymundo Arróyave, profesor del Departamento de Ciencia e Ingeniería de Materiales de la Universidad de Texas A&M y autor correspondiente del estudio.
"En la actualidad, este tipo de cálculos, incluso para una temperatura pequeña por encima del cero absoluto, suponen un enorme reto porque son computacionalmente caros".
Desde finales del siglo XIX, las turbinas de gas han sido el caballo de batalla de la generación de energía.
Esta máquina con forma de tambor y revestida con una serie de palas dobladas o curvadas convierte la energía química de la quema de combustible en energía mecánica cuando las palas de la turbina giran.
Este movimiento se aprovecha para propulsar un avión o generar electricidad.
Las turbinas de gas funcionan en condiciones de alta temperatura y corrosión, lo que las hace propensas a sufrir daños y un deterioro progresivo. Por ello, el diseño de materiales capaces de soportar temperaturas extremas ha sido una tarea constante.
Entre una serie de materiales tolerantes a las altas temperaturas, las cerámicas conocidas como fases MAX, son conocidas por tener propiedades que tienden un puente entre las cerámicas convencionales y los metales.
En otras palabras, son menos frágiles que la cerámica y tienen mayor tolerancia a la temperatura que muchos metales.
"Estos materiales son candidatos ideales para los componentes estructurales de las turbinas de gas y los revestimientos resistentes al calor", dijo el Dr. Miladin Radovic, profesor del departamento de ciencia e ingeniería de materiales y autor principal del estudio.
"Sin embargo, sólo se ha comprobado experimentalmente que unas pocas de los cientos de posibles fases MAX son resistentes a la corrosión y a la oxidación a altas temperaturas".
Los investigadores señalaron que, dado el gran número de elementos que pueden utilizarse para crear fases MAX y un número aún mayor de formas de combinarlos, la tarea de verificar experimentalmente cómo se comportará cada compuesto a altas temperaturas resulta poco práctica.
Por otro lado, las técnicas computacionales, como los algoritmos puramente de aprendizaje automático, no han sido tan robustas a la hora de predecir el comportamiento del material a temperaturas distintas de cero.
Como alternativa a los experimentos y al aprendizaje automático, los modelos matemáticos basados en la física ofrecen un método riguroso para evaluar las propiedades de las fases MAX a diferentes temperaturas.
Entre estos modelos, el más establecido, denominado teoría del funcionamiento de la densidad, puede dar cuenta del comportamiento de los materiales con un mínimo de datos de entrada. Pero esta teoría se aplica mejor a los materiales en su estado de energía más bajo, llamado estado básico.
Para predecir su comportamiento a temperaturas elevadas, se necesitan cálculos más complejos y que requieren más tiempo.
"Estos cálculos tienen una escala muy pobre", dice Arróyave. "Por ejemplo, si queremos utilizar la teoría del funcional de la densidad para calcular las propiedades de un material candidato a la temperatura más baja de cero kelvins, es decir, en el estado básico, podría llevarnos un día de tiempo de cálculo.
Pero ahora, si se quieren calcular las mismas propiedades a una temperatura finita, digamos 1000 kelvins, puede llevar semanas".
Además, señaló que predecir el comportamiento de los materiales cuando se exponen al oxígeno a temperaturas elevadas es más complicado y puede llevar meses o más, incluso cuando se utilizan miles de procesadores de superordenadores a la vez.
Por ello, en lugar de basarse únicamente en un método, Arróyave y su equipo utilizaron un enfoque triple que incluía una combinación de teoría funcional de la densidad, aprendizaje automático y termodinámica computacional.
Los investigadores calcularon primero algunas propiedades fundamentales de las fases MAX a cero kelvins con la teoría del funcional de la densidad. A continuación, utilizaron esos cálculos como datos de entrada para un modelo de aprendizaje automático.
De este modo, los investigadores sustituyeron los cálculos de la teoría funcional de la densidad, que de otro modo serían muy costosos, por modelos de aprendizaje automático. A continuación, utilizaron la termodinámica computacional para determinar los compuestos más estables para una temperatura dada y una composición de fase MAX determinada.
"Consideremos una fase MAX hecha de titanio, aluminio y carbono. A temperaturas más altas, podríamos tener, por ejemplo, dióxido de carbono, monóxido de carbono y otras combinaciones de carbono y oxígeno que podrían competir por existir", dijo Arróyave.
"Utilizando nuestro marco, ahora se puede determinar qué fases o combinaciones podemos esperar a esa temperatura, qué cantidad y si eso puede ser perjudicial. En pocas palabras, ahora podemos saber rápidamente si el material se descompondrá a una temperatura determinada".
Los investigadores señalaron que, aunque probaron su marco computacional en unas cuantas fases candidatas de MAX, el algoritmo puede utilizarse también para calibrar el comportamiento de otros materiales existentes o novedosos.
"La investigación ayudará a descartar rápidamente aquellos elementos que puedan formar óxidos inestables en la fase de diseño del material", dijo Arróyave.
"Así podremos utilizar estos materiales para construir turbinas de gas y otras máquinas de calidad superior que puedan soportar incluso las condiciones ambientales más duras con un desgaste mínimo a lo largo del tiempo. Estas turbinas de alto rendimiento beneficiarán no sólo a la industria de la aviación y la energía, sino también a los consumidores, que verán reducidos sus costes."
Otros colaboradores de la investigación son Daniel Sauceda, el Dr. Prashant Singh, Andrew Falkowski, Yexiao Chen, Thien Doung, Guillermo Vázquez y el Dr. Miladin Radovic, del departamento de ciencia e ingeniería de materiales.
Esta investigación está financiada por la National Science Foundation.