具有不同Co/Ni比例和γ′含量的模型超合金的组合分析

《Materials Today Communications》：Combinatorial Analysis of Model Superalloys with Varying Co/Ni Ratio and γ′-Content

表面激光混合技术（SLI）成功应用于六元伪三元γ/γ′超合金系统的快速开发，通过多道熔化策略生成毫米至厘米级连续成分梯度试件。实验表明SLI可实现>1毫米熔池深度，成分偏移小于5%且符合理论预测，为后续热处理和性能分析奠定基础。显微硬度测试揭示Ni-rich两相合金在中等至高γ′含量时呈现最高硬度，验证了成分-组织-性能关联。研究提出通过优化扫描策略和后续热处理可提升表面微观结构均匀性，为高温力学性能评估提供新方法。

　　在材料科学领域，开发新型合金一直是提升材料性能的重要目标。传统的合金设计方法通常依赖于试错法，虽然在历史上取得了显著成就，但这种方法效率较低，难以满足现代材料研发对快速迭代和高通量测试的需求。为了解决这一问题，研究者们引入了组合方法，特别是利用成分梯度的策略，以加速新型合金的探索。然而，对于结构金属材料而言，如高温合金，其性能高度依赖于微观结构，而现有的材料库合成技术往往难以满足这种对大体积样品的需求。因此，需要一种新的、高效且经济的方法，能够在不依赖昂贵粉末混合物的情况下，生成具有足够体积的样品，并支持对材料性能的系统研究。

表面激光混匀（Surface-Laser-Intermixing, SLI）技术正是为解决上述问题而提出的一种创新方法。该技术通过高能激光对已熔化的金属材料进行局部重熔，能够在毫米至厘米尺度上生成成分梯度，同时避免了传统方法中对大量原料的依赖。SLI技术不仅能够实现成分的均匀分布，还能在一定程度上控制样品的微观结构，使其更接近实际应用中的状态。本研究聚焦于SLI技术在超合金系统中的应用，特别是在Ni和Co基成分之间构建具有不同γ′相分数的模型系统，以探索其性能与成分之间的关系。

研究团队设计并制备了三个独立的材料库，分别沿着不同的成分路径进行合成。这些材料库涵盖了多种Co/Ni基比例和γ′相分数，从而为全面的性能评估提供了基础。通过实验和数值模型的结合，研究者能够预测成分分布，并优化激光混匀策略，以确保样品在重熔过程中保持成分的稳定性。此外，该方法能够生成大量的数据，为未来构建更全面的材料库提供支持。实验结果显示，SLI技术在生成成分梯度方面具有显著优势，能够在不产生裂纹的情况下，实现超过1毫米的熔池深度，这为后续的微观结构和性能研究提供了足够的空间。

在材料库的制备过程中，研究团队采用了特定的激光参数和策略，以确保样品的成分均匀性。激光混匀过程包括多个步骤，首先是“清洁”步骤，用于去除有机残留并开始沿x方向的扫描。随后是“预热”步骤，以确保材料在后续的混匀过程中能够充分熔化。接下来是“混匀”步骤，这是整个过程中最关键的环节，负责将不同成分的金属材料混合在一起。最后是“定义”步骤，通过调整扫描方向为z方向，确保每个y-z切片的成分保持一致。这一策略使得最终的材料库具有高度的均匀性和可重复性。

通过电子探针微分析（EPMA）系统对材料库的化学成分进行表征，研究团队获得了详细的成分分布数据。这些数据不仅验证了SLI技术在生成成分梯度方面的有效性，还揭示了不同成分路径上的微结构变化。例如，在接近合金9的区域，观察到了板状相的形成，这与文献中报道的D0₁₉（Co₃W）χ相一致。而在接近合金1的区域，观察到了块状亮相，这些相通常出现在晶界附近，可能与文献中报道的D8₅（Co₇W₆）μ相和B2（CoAl）β相有关。这些额外相的形成与Co基成分中合金元素的低溶解度密切相关。

此外，研究团队还利用电子背散射衍射（EBSD）技术对材料库的微观结构进行了进一步分析。EBSD结果表明，不同成分路径上的相分布和晶界特征具有显著差异。例如，在接近合金7的区域，观察到了单相结构，这与设计目标一致。而在其他区域，γ/γ′两相结构更为常见，且其形态和BSE对比度也有所不同。这些差异与W的分配行为密切相关：在Co基成分中，W被γ′相吸收，形成亮的析出相；而在Ni基成分中，W则分配到γ相，导致析出相的对比度降低。这种析出相对比度的反转在文献中也有所报道，进一步验证了SLI技术在生成成分梯度和控制微观结构方面的有效性。

在机械性能方面，研究团队通过维氏硬度测试对材料库进行了评估。结果显示，Ni基成分中具有较高γ′相分数的两相结构表现出最高的机械强度。这一结果与文献中关于Ni基高温合金性能的研究一致。然而，对于路径1?4的材料库，由于γ′相的稳定性范围较窄，未能观察到单相结构。这一现象可能与成分的微小偏差有关，同时也提示了在未来的实验中，需要进一步优化热处理条件，以实现更全面的性能评估。

SLI技术的一个显著优势是其在生成成分梯度方面的高效率和低成本。相比于传统的粉末床熔融或化学方法，SLI技术能够在不依赖复杂设备的情况下，快速生成大体积样品。此外，该技术还能够生成大量的数据，为未来构建更全面的材料库提供支持。通过结合数值模型，研究者能够预测复杂的扫描策略下的成分分布，从而优化实验设计。这些特点使得SLI技术成为一种具有广泛应用前景的高通量材料研发工具。

尽管SLI技术在生成成分梯度和控制微观结构方面表现出色，但仍然存在一些挑战。例如，表面晶粒的形成可能导致某些表征技术的偏差，如X射线衍射（XRD）。为了解决这一问题，研究团队提出了进一步的晶粒细化策略，如通过最终的细化熔融步骤或变形与再结晶处理，以减少晶粒的尺寸和改善其各向同性。此外，研究团队还建议在未来的工作中，采用高温机械测试技术，如基于轮廓仪的压痕塑性测试（PIP）或压痕蠕变测试，以获取更全面的性能数据。这些方法将有助于建立γ′相分数、Ni/Co比例与高温强度之间的定量关系，从而完成机械性能图谱的构建。

总体而言，本研究展示了SLI技术在生成高温合金材料库方面的潜力，为未来的材料研发提供了新的思路和方法。通过结合实验与数值模拟，研究者能够快速生成具有特定成分梯度的样品，并对其进行系统的性能评估。这一方法不仅提高了材料研发的效率，还为探索新型合金的性能与成分之间的关系提供了重要的实验基础。未来的研究将进一步优化SLI技术，以实现更精细的微观结构控制和更全面的性能评估，从而推动高温合金材料的快速发展。