高通量微制造及高通量统计映射表征技术

王海舟

钢铁研究总院，金属材料表征北京市重点实验室，中国

摘要

材料基因研究路径是通过一次实验合成多种组成或结构的微小尺寸样品，然后采用多种高通量表征手段快速获取大量数据和结果，再通过对所有数据的智能识别筛选出符合设计要求的组合方式，即通过“高效量变”实现“快速质变”的全新路径。本报告介绍了合金块体组合材料在基于微波能场高通量微制造技术以及基于材料非均匀性本质的高通量统计映射表征技术等方面的研究进展。

微波与物质相互作用时可促使物质中的微观粒子发生运动，并将微波的电磁能转变为热能，与外部辐射加热不同，微波可同时对样品进行内外加热，微波加热不但具有物料选择特性、升温速率快、加热效率高等优点，而且其独有的加热特性可以制备出显微组织均匀、晶粒细小的材料，另外微波还能够降低材料的反应温度，缩短反应时间，促进节能降耗。本研究提出采用微波能场开发高通量微制造新方法的专利技术，可以实现多种方式组合块体材料高通量微制造。可实现在相同温度场或梯度温度场下合成大量组分具有梯度变化的小尺寸块体材料高通量微制备；还可实现在梯度温度场下对大量小尺寸片状样品的批量热处理，为热处理制度的高通量筛选提供了一个有效的方法。研究中对微波高通量合成的小样品的状态、组分均匀性、金相组织和力学性能等进行了探讨，初步实现微波能场的高通量微制造新方法。

材料具有非均匀性的本质，基于此可将材料视为在实际工艺中形成的具有海量不同组成、结构和性能差异的材料基因合点阵（芯片），通过解析特征微区点阵组成-结构-性能等参量点对点的相关性，就能获取数海量有助于材料设计的数据集，并高效筛选出有价值的“基本单元组”，即能够直接反映材料特性差异的最小物质单元；而一个材料的宏观整体性能可视为若干微小尺度区域性能的集合体现，通过机器自学习将这些具有统计分布规律的“基本单元组”模拟组装为整个材料内的分布状态，实现材料精细结构的反演重构。另外，由于这种材料基因合芯片是由实际生产制备而来，其产生的数据和结果对生产工艺的改进具有直接的指导意义，对产品性能的提升和新材料的发现更具有缩短研究周期、降低研究成本的重要意义。

本报告介绍了超超临界G115耐热钢中富Cu相的高通量统计映射表征研究。通过由宏观至介观到微观的Cu特征区域统计分布表征，逐级筛查出不同的富Cu相的位置、组成和状态，并将富Cu相基本单元组在特征区域内反演重构，对材料的全方位跨尺度反演重构起到重要支撑作用。

本报告还介绍了大尺寸铸&锻FGH96镍基高温合金涡轮盘的高通量统计映射表征研究。基于材料非均匀性本质，对涡轮盘不同部位的成分、晶粒、γ’相、性能的统计分布进行高通量表征，通过涡轮盘油冷热处理工艺模拟计算研究，初步建立热处理温度场与涡轮盘组织结构分布的相关性，对高温合金热处理工艺的优化具有指导意义。

         DOI: 10.12110/firstfmge.20171121.202