用理论和模型计算来预测合金的热力学性能

设计新合金金属氢化物按与氢反应能力分为两类：①碱金属、碱土金属、原子序数较图3．24LaNi5、MmB5及M2ITlB5合金的van’tHoff曲线(其中，Mm指含铈混合稀土；Mm2为无铈混合稀土)小的过渡族金属，如锆、钛、镁等及稀土金属(把它们称为R型元素)，可在室温下形成具有高稳定性的氢化物。②原子序数较大的过渡族金属，如铬、铁及镍等，这类元素称为M型元素，在室温下不能形成稳定的氢化物。如果在R-M相图中存在RMn相，它们通常表现出介于R、M两元素之间的氢化热力学性能。金属氢化物的热力学性能通常用少C-T曲线(即氢化物的氢平衡分压、氢浓度及温度之间的关系曲线)来描述，而氢化物稳定性的大小是由给定温度下氢的平衡压来决定的，当储氢合金的氢平衡压在0．1～1atm时，比较适合作为MH／Ni电池负极使用。为了使储氢合金能在较宽的温度范围内，特别是能在较低温度下使用，要求氢化物的生成焓适当降低，这要通过选取合适的R、M两类元素进行组合来实现。
目前，根据Miedema理论和模型，在已知各元素在合金中的原子浓度、原子摩尔体积、电负性、电子密度及表面原子浓度的情况下，通过确定一些经验参数，可以较准确地计算给定合金系的生成焓[3引，反过来也可以按照预定的生成焓范围，用以选定合金元素。但这种方法需要较好的物理化学方面的知识，且现计算对象多为二元系合金及少量三元系合金，对于多元系合金而言，在参数调整和模型的确定方面还有一定的难度。另外，也有人应用神经网络技术来设计储氢合金[4引，用元素的Z／R3(Z为价电子数、R为金属的原子半径)和次内层的d和f电子数组成的键参数，根据大量已知数据(i)ll练点)来对“未知”样本(不作训练集)的平台氢压、平台起始浓度和平台宽度作计算机预报，目前用这种方法进行预报的合金也多为二元合金。