Amorphes Aluminiumoxid wird in Dünnschichten und Membranen eingesetzt, doch seine atomare Struktur war bisher kaum verstanden. Forschenden der Empa ist es nun gelungen, mithilfe von Hochleistungssimulationen, maschinellem Lernen und innovativen Experimenten ein genaues Modell zu entwickeln. Die Resultate wurden in «npj Computational Materials» publiziert.
Schwierige Berechnung vereinfacht
«Wenn wir das Wachstum einer dünnen Beschichtung aus amorphem Aluminiumoxid auf atomarer Ebene von Grund auf simulieren würden, würde die Berechnung mit heutigen Methoden länger dauern als das Alter des Universums», erklärt Vladyslav Turlo vom Empa-Labor «Advanced Materials Processing». Durch die Kombination von Elektronenspektroskopie, experimentellen Daten und KI-Methoden konnte die Struktur jedoch innert eines Tages berechnet werden.
Wasserstoff als entscheidender Faktor
Eine Stärke des Modells ist die Berücksichtigung von eingeschlossenem Wasserstoff. «Amorphes Aluminiumoxid enthält je nach Herstellungsmethode unterschiedlich grosse Anteile an Wasserstoff», sagt Ko-Autor Ivo Utke. Claudia Cancellieri ergänzt: «Wir konnten zeigen, dass sich der Wasserstoff ab einem bestimmten Gehalt an den Sauerstoff im Material bindet und so den chemischen Zustand der anderen Elemente beeinflusst.» Dies verändert die Dichte und andere Eigenschaften des Materials.
Potenzial für grünen Wasserstoff
Besonders vielversprechend ist der Einsatz in der Wasserstoffwirtschaft. «Amorphes Aluminiumoxid ist ein enorm vielversprechendes Material für diese Wasserstoffmembranen», betont Turlo. Die Erkenntnisse könnten helfen, Filter zu entwickeln, die Wasserstoff von Sauerstoff effizient trennen – eine Schlüsseltechnologie für die Produktion von grünem Wasserstoff.
Weg für Materialdesign
«Ein atomares Verständnis unserer Materialien erlaubt uns, die Materialeigenschaften – sei es in Bezug auf Mechanik, Optik oder Durchlässigkeit – viel gezielter zu optimieren», sagt Utke. Die Methode soll künftig auch auf andere amorphe Materialien übertragen werden. «Wir haben gezeigt, dass eine genaue Simulation von amorphen Materialien möglich ist», resümiert Turlo.
Literatur
S Gramatte, O Politano, N Jakse, C Cancellieri, I Utke, LPH Jeurgens, V Turlo: Unveiling hydrogen chemical states in supersaturated amorphous alumina via machine learning-driven atomistic modeling; npj Computational Materials (2025); doi: 10.1038/s41524-025-01676-5
C Cancellieri, S Gramatte, O Politano, L Lapeyre, FF Klimashin, K Mackosz, I Utke, Z Novotny, AM Müller, C Vockenhuber, V Turlo, LPH Jeurgens: Effect of hydrogen on the chemical state, stoichiometry and density of amorphous Al2O3 films grown by thermal atomic layer deposition; Surface and Interface Analysis (2024); doi: 10.1002/sia.7282