Material erosion and fuel retention will limit the life and the performance of thermonuclear fusion reactors. In this work, sputtering, reflection and retention processes are atomistically modeled by simulating the non-cumulative sputtering by deuterium projectiles on a beryllium–tungsten alloy surface. The forces for the molecular dynamics trajectories were machine learned from density functional theory with a neural network architecture. Our data confirms and supplements previous results for simulated sputtering rates. In the non-cumulative scenario we simulate, we did not observe reaction mechanisms leading to swift chemical sputtering. Thus, our sputtering rates at low impact energies are smaller than in comparable non-cumulative studies. The sputtering yields of the Be2W alloy are generally lower than those of pure beryllium. We found a strong dependence of the sputtering yield on the incident angle with an increase by about a factor of 3 for larger incident angles at 100 eV impact energy. In the pristine surface, a large majority of the impacting hydrogen projectiles at perpendicular impact remains in the surface.
材料侵食と燃料保持は、熱核融合炉の寿命と性能を制限する。本研究では、ベリリウム–タングステン合金表面への重水素入射による非累積スパッタリングをシミュレートすることにより、スパッタリング、反射、および保持プロセスを原子論的にモデル化した。分子動力学トラジェクトリのための力を、ニューラルネットワーク構造を用いて密度汎関数理論から機械学習した。我々のデータは、シミュレートされたスパッタリング率に関する以前の結果を確認し、補足する。我々がシミュレートした非累積シナリオでは、高速化学スパッタリングにつながる反応機構は観察されなかった。したがって、低入射エネルギーにおける我々のスパッタリング率は、同等の非累積研究よりも小さい。Be2W合金のスパッタリング収率は、一般に純ベリリウムのものよりも低い。我々は、入射角に対するスパッタリング収率の強い依存性を見出し、100 eVの入射エネルギーでは、より大きな入射角において約3倍の増加が見られた。清浄表面では、垂直入射する水素入射粒子の大部分が表面内に留まる。