Цифровые двойники твердотельных водородных хранилищ: переход к многомасштабному моделированию с помощью технологий искусственного интеллекта

Название НИОКТР	Цифровые двойники твердотельных водородных хранилищ: переход к многомасштабному моделированию с помощью технологий искусственного интеллекта
Аннотация	Безопасное хранение и транспортировка водорода – одна из важнейших составляющих водородной энергетики. Даже развитие существующих технологий, а именно, хранение сжиженного водорода или газа под давлением, требует большого внимания к водородному материаловедению из-за высокой вероятности водородного охрупчивания материала стенок баллонов. А к компактным хранилищам для транспортных средств выдвигаются еще более жесткие требования к эффективности и безопасности, т.к. они должны успешно конкурировать с существующими двигателями внутреннего сгорания. Твердотельные хранилища – многообещающий вариант хранения, т.к. в теории позволяют связывать водород в молекулярном состоянии, что с одной стороны обеспечивает легкость извлечения топлива (и помещения его в хранилище), а с другой – позволяет получить достаточные емкости хранения. Проблемой на этапе поиска материала с заданными свойствами становится необходимость перебора множества вариантов структур с на первый взгляд подходящими параметрами (например, низкой плотностью, высокой удельной поверхностью, пористостью), тем более задача усложняется если принять во внимание возможные способы модификации поверхности материала (внесение структурных дефектов или декорирование атомами металлов) с целью создания более активных сорбционных центров. Поэтому на данном этапе эффективным будет применение методов компьютерного моделирования, позволяющим без затрат на синтез исследовать свойства материала и понять, подходит ли исследуемая структура в качестве водородного хранилища. При этом расчеты из первых принципов, не требуя никаких предварительных эмпирических данных о системе, кроме атомной структуры, позволяют с хорошей точностью предсказать сорбционные свойства исследуемых структур. Проблема заключается в том, что такие квантово-химические методы весьма требовательны к вычислительным мощностям и имеют заметные ограничения на размер моделируемых систем. Но эту проблему как раз могут помочь решить технологии искусственного интеллекта, бурно развивающееся в последнее время направление в материаловедении. В данном проекте будет исследованы возможные применения этих технологий в области компьютерного моделирования твердотельных водородных хранилищ. А именно, впервые будет предпринята попытка автоматизации вычисления поправки к ошибке суперпозиции базисного набора в расчетах в рамках теории функционала электронной плотности (эта поправка оказывает заметное влияние на результаты расчета в базисе атомноподобных орбиталей энергетических и геометрических характеристик слабосвязанных систем, к которым можно отнести сорбцию молекулярного водорода на материалах с развитой поверхностью; при этом только в таком базисе доступно моделирование систем с большим объемом вакуума, вроде углеродных нанотрубок, за обозримое время) с помощью машинного обучения, а также будут получены межатомные потенциалы (для рассматриваемых систем "углеродосодержащая основа, декорированная атомами металла" – впервые) с использованием искусственных нейронных сетей для перехода к многомасштабному моделированию систем в условиях, близких к экспериментальным, с сохранением точности первопринципных расчетов.
Доступ к ОКОГУ исполнителя	False
Количество связанных РИД	0
Количество завершенных ИКРБС	0
Сумма бюджета	1500.0
Дата начала	2025-04-30
Дата окончания	2026-12-31
Номер контракта	25-22-20023
Дата контракта	2025-04-30
Количество отчетов	2
УДК	539.23 539.216.1
Количество просмотров	8
Руководитель работы	Аникина Екатерина Владимировна
Руководитель организации	Шипулин Леонид Викторович
Исполнитель	ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ЮЖНО-УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
Заказчик	Российский научный фонд
Федеральная программа	Отсутствует
Госпрограмма	—
Основание НИОКТР	Грант
Последний статус	2025-07-18 09:07:54 UTC, 2025-07-18 09:07:54 UTC
ОКПД	Нет
Отраслевой сегмент	—
Минздрав	—
Межгосударственная целевая программа	—
Ключевые слова	молекулярная динамика; нейронные сети; технологии искусственного интеллекта; теория функционала электронной плотности; водородные хранилища; низкоразмерные наноматериалы на основе углерода; декорирование атомами металлов; потенциалы машинного обучения
Соисполнители	—
Типы НИОКТР	Поисковое (ориентированные фундаментальные) исследование
Приоритетные направления	—
Критические технологии	—
Рубрикатор	29.19.22 - Физика наноструктур. Низкоразмерные структуры. Мезоскопические структуры
OECD	—
OESR	Физика конденсированного состояния (включая физику твердого тела, сверхпроводимость)
Приоритеты научно-технического развития	б) переход к экологически чистой и ресурсосберегающей энергетике, повышение эффективности добычи и глубокой переработки углеводородного сырья, формирование новых источников энергии, способов ее передачи и хранения;
Регистрационные номера	—