美国制造业前瞻联盟发布“高熵合金制造”分析报告

作者: 2018-11-13 09:22 来源:
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         20189月,美国制造业前瞻联盟[1]MForesight)在国家标准与技术研究院(NIST)及国家科学基金会(NSF)支持下,与密歇根大学合作发布了前瞻性报告《高熵合金制造:通往产业竞争力之路》[2]。该报告探讨了美国高熵合金(HEA面临的挑战和机遇,并提出了一套实现高熵合金预期前景的可行性发展建议,希望增强美国在高熵合金制造领域的竞争优势,确保技术领先。

  高熵合金不同于传统合金,是由多种比例大致相等的金属形成的合金,其机械性能、耐腐蚀、耐磨损、磁学性能、抗辐照、低温性能等方面都很优异,广泛用于液化天然气处理,耐腐蚀热交换器、高性能航空航天材料和超硬弹道坚固耐腐蚀的医疗设备和磁共振成像技术等领域。该报告认为对高熵合金的深入研究可以实现从应用已有材料按需设计材料范式的转移,可使高性能制成品在国际市场上具有竞争力,也可为制造商提供新的选择,以生产稀有的、危险的、昂贵的或受限于国际相关贸易条例、具有利益冲突的材料的替代品,由此加速经济增长及提升国内竞争优势,并将有助于应对紧迫的社会挑战。

  一、美国高熵合金制造业发展面临的8个挑战

  制造商和高熵合金专家认为美国在高熵合金的制造流程、测试、数据,以及获取必要的知识、工具和资源方面遇到了交叉障碍。主要表现为:

  1、工艺限制。从温度到杂质再到氧化,高熵合金为制造带来了独有的工艺挑战,这些挑战在铸造、热机械加工、连接和增材制造等传统工艺中尚未克服。

  2、合金识别。为了快速、经济地生产出满足其需求的合金,研究人员需要利用合金识别、建模和设计的相关工具,但是目前的工具缺乏准确性、速度和可靠性。

  3、杂质。目前的制造方法不能生产具有所需纯度的高熵合金

  4、原料和原材料。元素、纳米颗粒和母合金质量不高,研发人员及制造商开发和扩大高熵合金制造的成本太高。

  5、高通量实验表征。实验表征对于合金的发现、深入研究再到放大的每个过程都至关重要,现有的实验设备要么不足,要么研究人员难以对高熵合金进行表征。

  6、建模和仿真数据。数据对于能够了解高熵合金微观结构及优化制造过程的建模和模拟至关重要,但目前数据尚未集中,数据之间不一致且不能随时可用。

  7、中级规模示范。虽然高熵合金制造业在生产小型合金样品方面取得了进展,但却非常缺乏制造工艺规模化所需的相关设备。

  8、与行业需求保持一致。高熵合金制造企业之间缺乏合作,这使得高熵合金制造研究与行业需求很难保持一致,资源、工具和数据未在整个行业中正确共享和使用。

  二、提出的4项可行性建议及相关注意事项

  1、对高熵合金制造中关键技术的转化研究进行投资。需要一项多机构联合研究计划,以集中精力推进最有前途的新兴制造技术,并解决商业化生产和使用之间的障碍。应特别注意以下机遇和挑战:

  1)合金识别。需要更好的工具来探索高熵合金的广泛设计空间,以识别具有所需特性的可制造合金。具体的研究主题包括:多保真模型和具体实验相关的链接工具;简化工具以期发现性能优异的合金,连接和集成原有孤立的建模工具和数据集;在考虑制造因素的同时实现材料成分和微观结构的空间探索;研制能够识别可以制造耐火合金的相关工具,以满足合金独特的性能要求和制造需求。

  2)熔化。高熵合金的复杂化学成分对熔化提出了独特的挑战。具体的研究主题包括:扩展现有熔体工艺的能力,包括熔点高于1500的合金技术,间质合金及具有复杂成分的化学品的处理技术,以及可以提高电磁搅拌均匀性的相关技术;新颖的电磁和定向能量感应,以确保熔融合金具有均匀的化学成分及对不需要的相态进行控制;标准化、更为清洁的母合金,可简化熔化过程并减少杂质;可将熔体加工参数与杂质积累和夹杂物关联的分析工具。

  3)铸造。将熔融合金铸造成最终形状或铸锭,以便后续加工。具体研究主题:扩展热顶铸造方法,以解决高熵合金铸造的独特凝固途径和动力学;进行流变铸造,在铸造中使用半固态合金,以实现铸造高熵合金的低孔隙率,低收缩率和良好的机械性能;在大温度范围内需要高精度冷却速率控制方法,以在高熵合金铸造和热处理过程中严格控制凝固路径,以减少孔隙率、偏析等。

  4)热机械加工和连接。合金通常通过热处理和机械加工进行精炼,以获得所需的合金性能。具体的研究主题:高温热轧技术和模具材料,包括允许加工高温高熵合金的润滑剂;可增加高熵合金均匀性的热轧方法;用于高熵合金的可快速启动和停止小型轧机;理解从热机械和连接过程中微观结构的变化,包括焊接、轧制和成形对其产生的影响,以克服传统加工和连接方法的局限性。

  5)基于粉末、线材和涂料的制造。除了解决熔铸工艺中的挑战外,还要集中精力研究以下主题:粉末和线材生产工艺的进一步优化,包括与高熵合金相关的粉末生产方面表现优异的新型非雾化粉末制造工艺、表面钝化方法和雾化工艺等;耐火材料和活性颗粒的相关研究;粉末和涂层质量的模型化,包括制造工艺和合金性能之间关系的模拟;研究还应确定适用于增材制造工艺的合金组合;新颖的添加工艺,包括对传统粉末添加工艺的修改,以及高熵合金的热、冷喷涂、等离子涂层和机械合金化工艺的优化;能有效控制沉积速率和混合剂量的多种元素溅射喷涂技术。

  6)建模。高熵合金的复杂性需要改进现有模型并制定基准模型。具体的研究主题为:与高熵合金相关的制造工艺模型,包括高温下合金的粘度、扩散性、焊接和钎焊对微观结构、能量使用、成本和比例定律的影响;关键高熵合金特性和工艺的模型,包括相体和整体微观结构的稳定性、高温热力学、凝固路径、氧化物形成和Hall-Petch强化;研究其他结构和制造工艺,扩展现有模型;与制造、微观结构和性能相关的模型,包括动力学和微观结构之间的关系,以及所得微观结构如何改变延展性、断裂、韧性和蠕变等机械性能,而且缺陷和微观结构演变之间的关系以及由此产生的对机械性能的影响也需要模型;从制造经济学的角度来看,还需要模型来评估不同的原料杂质水平对合金性能和成本的影响程度;开发和扩展新颖的建模方法,包括改进在高熵合金中应用的PHAse Diagrams计算方法和工具,提高准确性,评估不确定性和数据库响应能力;研究机器学习和深度学习在高熵合金行为建模方面的潜力;建立用于验证其他模型的准确性和范围的基准模型。

  2、建立高熵合金国家测试中心,开发新型高通量测试方法,并进行合金发现和表征的高通量测试

  高熵合金独特的成分复杂性使得难以使用诸如层析成像和X射线衍射这样的传统工具来评估和表征。目前还没有用于高通量机械测试的实用的、省时且成本划算的方法,其面临的挑战包括:

  1)样品制造:高熵合金研究和制造的利益相关者一直在寻求可以消除样品测试不确定性的合适的测试方法。

  2尺寸规模:实验方法不能提供高通量实验所需的小尺寸测量,特别是拉伸强度和延展性等关键性能领域的测量。

  3)复杂性测试:很难测试高温环境中合金的复杂载荷及与环境相互作用等性能。

  4)高通量测试方法:已具备预测相平衡阶段和相图的高通量计算能力,但一些严重的材料缺陷仍然需要高通量实验来评估。

  5)标准化:测试和结果数据不一致,缺乏共同的分类法、不同利益相关者之间通用的词汇、关于这些复杂合金的化学验证的可靠标准。

  需要注意9个领域的发展:薄膜的高通量测量与块体材料特性的相关性;低温测试与高温测试的相关性,以此实现性能提升的同时降低成本;与实现批量生产性能相关的常见测试方法的不确定性分析;用于测试的通用分类法和词汇以及高熵合金的结果数据;高熵合金的化学验证标准;用于认证和验证高熵合金的无创评估结果的标准;建立原料(粉末和线材)的标准并明确其定义,以确定产品的关键参数;实现自动化的标准化测量;为高熵合金制造流程建立基准。

  3、为高熵合金数据建立中央数据库,以最大限度地减少重复工作,并加速美国研究人员和制造商的创新

  建立一个包括合金属性,制造工艺和参数以及模型理论和实验数据的高熵合金中央数据库。验证并组织从公共和私人利益相关者处收集得到的数据,然后将其提供给美国研究人员。该数据库可以发挥以下作用:避免重复工作:避免每个研究小组为了解该领域的发展状况而进行冗余的文献综述;扩展分析方法:增强使用高级分析(如机器学习)方法来提升高熵合金设计的能力;改进复杂分析模型:只能从综合数据分析中发现合金的物性变化趋势,强化机械建模功能对于相图的化学和热力学数据非常重要;考虑不利的结果:不是总是公布不利的结果,但它们对于推进该领域发展和确保有效的资源分配至关重要;促进领域发展:数据通常通过实验和设备(如同步加速器)以高速率生成,并且分析必须保持同步,得到的分析结果有利于促进该领域的发展。

  建立数据库主要包括搜集数据、数据的验证、数据的组织及获取等4部分。

  1)搜集数据。数据的类型主要分为:合金性能:主要包括成分、微观结构、弹性模量、扩散系数以及一系列其他标准物理和功能材料属性;制造方法和参数:包括加工来源、供应、规模、炉膛尺寸、电极尺寸以及加工速度等加工信息和润滑剂;模型和模拟:包括密度泛函理论数据库,定制热力学数据库以及热力学和其他模拟结果。在整个数据收集过程中需考虑以下因素:延迟发布:在学术方面,应实施时间延迟,以使研究人员能够在通过数据库公布之前公布或申请结果,即使数据是在公布或专利申请之前提交的;数据不可知:数据收集必须是不可知的,这样就可以避免数据库中包含的数据产生偏差;确保共享所有数据:应鼓励共享不会产生有利结果的不良数据,因为这些数据对于加快进度和确保强大的数据集至关重要;确定差距:应对数据进行系统概述,以确定所得信息的关键差距;信息保护:行业保护其数据的需求应与提供全面和开放数据库的需求相平衡。

  2)数据的验证。可以用以下5种验证措施确保数据库中数据的准确性和完备性:机器学习,已被证明是数据验证和管理中非常有用的工具它可以快速识别可能的异常值以供专家审查;专家、建模师和实验者在数据收集和鉴定方面的参与将为数据提交者创建反馈循环,从而提高整体数据质量;数据谱系和出处的标准的创建/发展将促进对现有数据的使用,并将提高对数据可靠性、普遍性和有效性的理解;历史/档案数据完好无损的传递到现代数据库中将确保数据生产环境和相关限制不会丢失或被误解;用户对数据可信度的评级便于使用者对数据质量进行评估。

  3)数据的组织。随着数据库的发展,必须将合金系列进行精确分类,以使特定合金系列之间的特性和挑战不会错误地转化为所有高熵合金的挑战;与医学数据非常相似,需要匿名化方法来保护某些数据的来源,特别是来自工业界的数据;可以处理结构化的数据,以便为模型预测的验证以及易处理的数据可视化提供基准。

  4)数据的获取。对数据库的访问方法可以分为开放访问、付费访问、访问数据或混合方式访问。对数据库进行分区可能会增加行业访问量。通过这种方式,公司可以锁定新生成的数据,以保护知识产权,同时从数据库中受益。此外,数据库将从竞争前的开源数据政策中受益匪浅。

  4、增加联邦设施和专业知识的获取途径,建立跨学科协调机制并制定发展路线图

  1)增加与先进制造方法、表征工具和计算能力相关的现有联邦设施和专业知识。此外,需要建立一个跨学科工作组,提供有关制造技术路线图、研究重点、标准、知识产权、技术转让和其他问题的实时信息,以促进领域发展。这些实验室的专家之间,从事高熵合金的工业界和学术研究人员的合作将加速有前景的高熵合金转化为商业生产。

  2)建立咨询组建立咨询组是促进高熵合金在多个领域发展和商业化的理想方法。咨询组将协调资源分配,并提供一种机制来识别和关注共同的竞争前挑战。建议首先组建一个行业范围的专业咨询小组由来自行业(大型,小型和初创公司)、学术界、联邦实验室及相关联邦机构的成员组成。该小组的目标是在跟踪研究和开发进展的同时,识别和确定技术挑战及市场机会。该小组的两项具体任务是制定路线图以指导短期、中期和长期的研发工作,并根据对一系列高价值应用、生产成本和竞争环境的有效分析,确定商业机会的优先顺序。

  3)制定路线图。高熵合金涉及广泛的材料和应用,这使得在研究和资源分配上很难达成共识,指导投资的路线图对于推动该领域的发展既可行又必不可少。路线图至少应该解决以下任务:确定并评估最有前途和最先进(接近生产)的工艺技术,以实现不同类型高熵合金的可扩展性和适用性将特定的新兴制造技术解决方案与具有国家优先权(如国防、能源和健康)的目标应用领域相匹配制定协调资源和加速创新的长期战略。制定路线图后,咨询小组将跟踪实现路线图目标的进展情况,还将直接与相关研究人员和行业参与者合作,以确定行业参与早期研究的机会,并加速向美国公司的许可和技术转让。     (张超星)

 

  


 

[1] 制造业前瞻联盟受美国联邦政府资助,是一个独立、非营利性、专家驱动的组织,通过关于制造趋势和机遇的快速响应报告和重要情报,为政策制定者、企业领导者和研究人员提供支持

[2] Manufacturing HEAs: Pathway To Industrial Competitiveness. http://mforesight.org/download-reports/

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