Machine Learning Guided CALPHAD Design of Ru-Stabilized BCC B2 Refractory Alloys

धातुएं जो जेट इंजन या रॉकेट नोजल की भीषण गर्मी को झेल सकती हैं, वे उन सबसे कठिन सामग्रियों में से हैं जिन्हें इंजीनियरों को बनाना होता है। दशकों से, इस उच्च-तापमान वाली दुनिया के चैंपियन निकल-आधारित सुपरअलॉय (nickel-based superalloys) रहे हैं। ये सामग्रियां एक चतुर आंतरिक संरचना पर निर्भर करती हैं: एक नरम, लचीली धातु का मैट्रिक्स जिसे विभिन्न क्रिस्टल संरचना वाले छोटे, व्यवस्थित द्वीपों (islands) द्वारा मजबूत किया जाता है जो पूरे मैट्रिक्स में बिखरे होते हैं। यह व्यवस्था धातु को भंगुर हुए बिना मजबूत बनाए रखने की अनुमति देती है, भले ही तापमान बहुत अधिक हो जाए। हालांकि, निकल मिश्र धातुएं अंततः एक सीमा पर पहुंच जाती हैं; जैसे-जैसे तापमान एक निश्चित बिंदु से ऊपर जाता है, व्यवस्थित द्वीप अपनी संरचना खो देते हैं और सामग्री विफल हो जाती है। इस सीमा से आगे बढ़ने के लिए, वैज्ञानिक रिफ्रैक्टरी धातुओं (refractory metals) की ओर मुड़ रहे हैं—जैसे नियोबियम, टैंटलम और मोलिब्डेनम जैसे तत्व जो अविश्वसनीय रूप से उच्च तापमान पर पिघलते हैं। लक्ष्य एक नई पीढ़ी के अलॉय बनाने का है जो निकल की सफल संरचना की नकल कर सके लेकिन उन वातावरणों में जीवित रह सके जहां निकल बस पिघल जाएगा।

चुनौती सही रेसिपी खोजने में निहित है। जबकि आधार धातुएं एक स्थिर, लचीली संरचना बनाने के लिए जानी जाती हैं, मजबूती देने वाले द्वीपों को बनाने के लिए आवश्यक विशिष्ट सामग्रियों को जोड़ना एक जटिल संतुलन कार्य है। यदि गलत तत्व जोड़े जाते हैं, तो अलॉय वांछित सुदृढ़ीकरण चरण (strengthening phase) के बजाय भंगुर, बेकार यौगिक बना सकता है, या यह बहुत जल्दी पिघल सकता है। वर्षों तक, शोधकर्ता इन रेसिपी को खोजने के लिए 'ट्रायल एंड एरर' या धीमी, चरण-दर-चरण गणनाओं पर निर्भर रहे हैं। कैलिफोर्निया पॉलिटेक्निक स्टेट यूनिवर्सिटी और मेरिमैक कॉलेज के नाथन पीटरसन, रविक महाता और उनके सहयोगियों द्वारा किए गए एक नए अध्ययन ने एक अलग दृष्टिकोण अपनाया। उन्होंने एक विशाल संभावित धातु संयोजनों के परिदृश्य का पता लगाने के लिए शक्तिशाली कंप्यूटर सिमुलेशन को मशीन-लर्निंग रणनीति के साथ जोड़ा, जिससे एक विशिष्ट प्रकार के अलॉय की खोज की जा सके जो 1300 डिग्री सेल्सियस से काफी ऊपर भी स्थिर और मजबूत बना रहे।

शोधकर्ताओं ने एक ऐसे डिजाइन पर ध्यान केंद्रित किया जहां बॉडी-सेंटर क्यूविक (body-centered cubic) क्रिस्टल संरचना एक लचीले मैट्रिक्स के रूप में कार्य करती है, जिसे B2 नामक एक व्यवस्थित चरण द्वारा मजबूत किया जाता है। अत्यधिक गर्मी में इस व्यवस्थित चरण को स्थिर करने के लिए, वे रूथेनियम (ruthenium) की ओर मुड़े, जो एक दुर्लभ धातु है जिसने उन तापमानों पर इन संरचनाओं को लॉक करने की अनूठी क्षमता दिखाई है जहाँ अन्य संयोजन विफल हो जाते हैं। टीम ने नियोबियम, टैंटलम, मोलिब्डेनम, वैनेडियम, रूथेनियम, टाइटेनियम, जिरकोनियम, हाफनियम, एल्युमीनियम और इट्रियम वाले दस-तत्वों के पूल का पता लगाने का लक्ष्य रखा। उन्होंने केवल कुछ अनुमानों का परीक्षण नहीं किया; उन्होंने एक कंप्यूटर सिस्टम का उपयोग किया जो हजारों संभावित रेसिपी का मूल्यांकन कर सकता था, लेकिन उन्हें कुशल होने की आवश्यकता थी। उन्होंने एक मशीन-लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से एक 'रैंडम फॉरेस्ट एल्गोरिदम' का उपयोग किया, जो एक स्मार्ट फिल्टर की तरह कार्य करता है। इस मॉडल ने विस्तृत गणनाओं के एक छोटे सेट से सीखा ताकि नए, अनपरीक्षित रेसिपी के व्यवहार की भविष्यवाणी की जा सके, जिससे टीम को अपने सबसे महंगे और समय लेने वाले गणनाओं को सबसे आशाजनक उम्मीदवारों पर केंद्रित करने की अनुमति मिली।

अध्ययन की शुरुआत 500 अलग-अलग अलॉय संरचनाओं पर विस्तृत इक्विलिब्रियम (equilibrium) गणना चलाने से हुई। इन गणनाओं ने 1000 डिग्री से लेकर 2500 डिग्री सेल्सियस तक विभिन्न तापमानों पर कौन से चरण मौजूद होंगे, इसका अनुकरण किया। टीम ने एक सफल अलॉय के लिए चार सख्त नियम स्थापित किए। पहला, मैट्रिक्स और सुदृढ़ीकरण द्वीपों की दो-चरणीय संरचना को 1300 डिग्री सेल्सियस से ऊपर स्थिर रहना था। दूसरा, अलॉय को उस तापमान पर पूरी तरह से ठोस रहना था, जिसमें कोई तरल पदार्थ न बने। तीसरा, अलॉय "शुद्ध" होना चाहिए, जिसका अर्थ है कि इसमें केवल वांछित मैट्रिक्स और सुदृढ़ीकरण चरण शामिल हों, और उन भंगुर, प्रतिस्पर्धी यौगिकों से बचा जा सके जो इसकी मजबूती को खराब कर सकते हैं। चौथा, सुदृढ़ीकरण द्वीपों को अलॉय का एक विशिष्ट हिस्सा बनाना था, जो 15 से 55 प्रतिशत के बीच हो, ताकि सामग्री को बहुत अधिक भंगुर बनाए बिना प्रभावी सुदृढीकरण प्रदान किया जा सके।

परीक्षण किए गए 500 अलॉय में से, केवल 100 ही इन चार कठिन मानदंडों को पूरा कर पाए। सफलता की यह 20 प्रतिशत दर इस बात को रेखांकित करती है कि तत्वों का सही संयोजन खोजना कितना कठिन है। विजेताओं के बीच, शोधकर्ताओं ने पाया कि 19 अलॉय ने रूथेनियम की मात्रा को अपेक्षाकृत कम, यानी 10 प्रतिशत या उससे कम रखा। यह एक महत्वपूर्ण खोज है क्योंकि पिछले कार्यों ने सुझाव दिया था कि उच्च रूथेनियम सामग्री वाले अलॉय निर्माण के दौरान दरारें पड़ने के प्रति संवेदनशील होते हैं। इस समूह में सबसे सफल रेसिपी नियोबियम पर आधारित थीं, जिसे टैंटलम या मोलिब्डेनम के साथ मिलाया गया था, और हाफनियम द्वारा स्थिर किया गया था। एक उत्कृष्ट अलॉय, जो नियोबियम, मोलिब्डेनम, टाइटेनियम, रूथेनियम, हाफनियम और जिरकोनियम से बनी थी, ने 2250 डिग्री सेल्सियस के चौंका देने वाले तापमान तक अपनी दो-चरणीय संरचना बनाए रखी। अध्ययन ने पिछले प्रयोगात्मक कार्यों के माध्यम से पहचाने गए दो विशिष्ट अलॉय को पुनः खोजकर अपने दृष्टिकोण की वैधता की पुष्टि भी की, जिससे यह सिद्ध हुआ कि उनकी कंप्यूटर-निर्देशित खोज वास्तविक, व्यवहार्य सामग्रियां खोज सकती है।

शोध ने यह भी स्पष्ट नियम प्रकट किए कि कौन से तत्व मदद करते हैं और कौन से नुकसान पहुंचाते हैं। रूथेनियम को उच्च-तापमान स्थिरता की कुंजी के रूप में पुष्टि की गई; इसकी मात्रा बढ़ाने से अलॉय की तापमान सीमा लगभग 9 या 10 प्रतिशत तक बढ़ गई, जिसके बाद और अधिक जोड़ने से बहुत कम लाभ हुआ। अन्य तत्वों में से, हाफनियम ने स्थिरता बनाए रखने में सबसे प्रभावी भूमिका निभाई, उसके बाद जिरकोनिम और टाइटेनियम का स्थान रहा। टैंटलम ने पिघलने के बिंदु को बढ़ाने में मदद की, जबकि वैनेडियम अलॉय को अवांछित, भंगुर चरणों से मुक्त रखने के लिए महत्वपूर्ण था। इसके विपरीत, अध्ययन में पाया गया कि एल्युमीनियम या इट्रियम जोड़ने से लगभग हमेशा नुकसान होता था। ये तत्व उन प्रतिस्पर्धी, भंगुर चरणों के निर्माण को प्रेरित करने वाले मुख्य कारक थे जो अलॉय की अखंडता को नष्ट कर देते हैं। एल्युमीनियम की उपस्थिति, विशेष रूप से टैंटलम के साथ मिलकर, अवांछित यौगिकों के निर्माण का एक प्रमुख चालक थी।

हालांकि मशीन-लर्निंग सिस्टम ने इन आशाजनक अलॉयों की सफलतापूर्वक पहचान की, अध्ययन में यह भी उजागर हुआ कि खोज को शुरू में किस तरह से निर्देशित किया गया था, उसमें एक खामी थी। कंप्यूटर मॉडल जो उम्मीदवारों को रैंक करने के लिए उपयोग किया गया था, वह सर्वोत्तम-ज्ञात रास्तों का लाभ उठाने के बजाय अनिश्चित क्षेत्रों की खोज करने पर बहुत अधिक केंद्रित था। इस पूर्वाग्रह के कारण खोज उन अलॉय की ओर भटक गई जिनमें एल्युमीनियम और जिरकोनियम शामिल थे, जिन्हें मॉडल ने दिलचस्प माना था, लेकिन अंततः वे सख्त शुद्धता परीक्षणों में विफल रहे। शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि भविष्यवाणियों में अनिश्चितता को वजन देने का तरीका परिणामों को झुका रहा था, जिससे सिस्टम जटिल और अव्यवस्थित संरचनाओं के पीछे भाग रहा था बजाय उन साफ और स्थिर संरचनाओं के जिनकी हमें आवश्यकता थी। यह अंतर्दृष्टि उतनी ही मूल्यवान है जितनी कि स्वयं अलॉय की रेसिपी, क्योंकि यह भविष्य की खोजों को बेहतर बनाने के लिए एक रोडमैप प्रदान करती है।

अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि कंप्यूटर मॉडल इन धातुओं के सामान्य व्यवहार की भविष्यवाणी करने में सक्षम थे, लेकिन अंतिम स्क्रीनिंग प्रक्रिया को अधिक सटीक होने की आवश्यकता है। शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि केवल एक स्थिर अलॉय खोजना ही पर्याप्त नहीं है; सामग्री का चरणों का सही संतुलन होना चाहिए और विशिष्ट संदूषों से बचना चाहिए। उन्होंने पहचान की कि विभिन्न चरणों में परमाणुओं के आकार का बेमेल होना एक महत्वपूर्ण कारक है जिसे भविष्य के कार्य में अधिक प्रत्यक्ष रूप से मापने की आवश्यकता है। थर्मोडायनामिक गणनाओं को मशीन लर्निंग के साथ जोड़कर, टीम ने रिफ्रैक्टरी अलॉय के एक नए क्षेत्र का मानचित्र तैयार किया है। उन्होंने दिखाया है कि हाफनियम और रूथेनियम जैसे तत्वों का सावधानीपूर्वक चयन करके और एल्युमीनियम एवं इट्रियम से बचकर, ऐसी धातुएं डिजाइन की जा सकती हैं जो भविष्य के एयरोस्पेस इंजनों के चरम वातावरण में संचालित हो सकेंगी। यह कार्य प्रयोगवादियों के लिए इन नई सामग्रियों को बनाने और परीक्षण करने के लिए एक ठोस आधार प्रदान करता है, जो इस क्षेत्र को उन अलॉयों के करीब ले जाता है जो वास्तव में अतीत के निकल-आधारित चैंपियनों से बेहतर प्रदर्शन कर सकें।