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González Del Rio, Beatriz Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias Ruiz Bengoa, Ekaitz 2025 El presente Trabajo de Fin de Máster aborda la simulación atomística de la aleación eutéctica Li20Sn80 como material candidato para componentes de primera pared en reactores de fusión nuclear. Se ha desarrollado un potencial interatómico basado en redes neuronales, entrenado con datos de referencia obtenidos mediante cálculos de primeros principios (DFT). Este potencial ha sido empleado en simulaciones de dinámica molecular y simulaciones híbridas Monte Carlo-Dinámica Molecular para reproducir, de forma controlada, la segregación superficial del litio, con el objetivo de habilitar un entorno representativo para el estudio de procesos de transporte y retención de isótopos ligeros. Se ha analizado cuantitativamente la difusión del deuterio, tritio y helio, extrayendo coeficientes de difusión y energías de activación que muestran un buen acuerdo con datos experimentales disponibles en sistemas análogos. Además, se ha caracterizado la formación y evolución de agregados gaseosos en fase líquida, observándose formación de burbujas en el caso del helio y clústeres mixtos He–T con retención parcial del tritio, incluso en condiciones diluidas. Estos fenómenos tienen implicaciones directas en el diseño de sistemas de extracción y reciclado de combustible en futuros dispositivos de fusión. This Master’s Thesis focuses on the atomistic simulation of the eutectic alloy Li20Sn80 as a candidate material for first wall components in nuclear fusion reactors. An interatomic potential based on neural networks was developed and trained using reference data from first-principles calculations (DFT). This potential was applied in molecular dynamics and hybrid MC–MD simulations to deliberately induce surface segregation of lithium, thus enabling a representative environment for studying the transport and retention behavior of light isotopes. The diffusion of deuterium, tritium, and helium was quantitatively analyzed, yielding diffusion coefficients and activation energies that agree well with available experimental data from related systems. Furthermore, the formation and evolution of gaseous aggregates in the liquid phase has been characterized, revealing bubble formation in the case of helium and mixed He–T clusters with partial tritium retention, even under dilute conditions. These phenomena have direct implications for the design of fuel extraction and recycling systems in future fusion devices. application/pdf https://uvadoc.uva.es/handle/10324/79086 spa Simulación de la aleación Li-Sn para reactores de fusión con redes neuronales info:eu-repo/semantics/masterThesis TEXT UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid Hispana