Projektinformation

AI-baserad karakterisering av vätefällor och modellering av väte i stål

AI?based Trapping characterisation & Hydrogen mOdelling in Steels (AITHOS)

Uppsala universitet

2026-201619

P2026-00414

2026-09-01

2028-08-31

År	Beviljat
2026	541 513 kr
2027	314 667 kr
2028	541 225 kr
Total:	1 397 405 kr

Impact Innovation

Energisystem och energi allmänt

Höghållfasta stål är avgörande för lätta karosser och motorkomponenter, vilket bidrar till minskad bränsleförbrukning och lägre koldioxidutsläpp. Samtidigt är dessa stål känsliga för väteförsprödning. Väte, som är den minsta atomen, kan lätt tränga in i stålet under tillverkning eller drift, försvaga materialet och orsaka plötsliga brott. För att motverka detta använder den svenska stålindustrin avancerad mikrostrukturell design. Små partiklar, så kallade karbider, införs för att fånga in väte och minska dess rörlighet. Det är dock fortfarande oklart om dessa vätefällor förblir effektiva när stålet utsätts för mekanisk belastning i verklig drift. Projektet kombinerar experiment och modellering för att klarlägga hur vätebindning påverkas av mikrostruktur och belastning. Genom att generera validerad data som tar hänsyn till belastning över ett brett designutrymme skapas en grund för ansvarsfull tillämpning av AI i ståldesign och framtida utveckling av vätebeständiga stål.

62 %