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为解决高熵合金（HEAs）等合金可持续性评估不全面问题，研究人员开展相关研究。他们构建数据集和框架，得出多指标评估结果。这能推动合金可持续设计，强烈推荐科研读者阅读，助力探索冶金可持续发展新路径。
在材料科学的发展历程中，合金的研发始终占据着重要地位。随着社会的进步和环境意识的增强，合金的发展不再仅仅聚焦于性能提升，还需兼顾社会需求和环境法规。就像欧盟的 RoHS 指令，限制了电子产品中某些有害物质的使用，促使电子行业从锡铅焊料转向无铅焊料，让 Sn - Ag - Cu（SAC）合金成为新的行业标准。还有欧盟的 REACH 法规，严格管控六价铬的使用，推动了替代表面处理技术的发展。人们对镍的健康影响有所担忧，于是研发出了用锰（Mn）或氮（N）替代镍的无镍不锈钢；认识到铍的健康风险后，行业也逐渐转向无铍铜合金，如 Cu - Ni - Si 合金。这些变化都表明，材料科学的发展与社会、环境因素紧密相连，社会和环境因素不再是限制材料发展的阻碍，反而成为了创新的催化剂。
在众多合金研究中，高熵合金（HEAs）因其独特的性能和特性备受关注。自 2004 年高熵合金概念提出以来，科研人员对它的研究不断深入。不过，随着研究的推进，人们意识到在追求高熵合金优异性能的同时，不能忽视其对社会的影响。此前已有一些研究开始关注高熵合金技术性能之外的方面，比如 Fu 等人研究了资源效率，考虑了价格、可用性和可回收性等因素；Wang 等人则聚焦于难熔元素基高熵合金，分析了其可用性、价格和化学危害。但这些研究都存在局限性，只涉及了部分潜在影响和合金成分。
为了更全面地评估高熵合金及其他金属合金的可持续性，[第一作者单位] 的研究人员在《Scientific Data》期刊上发表了题为《A comprehensive dataset and framework for assessing the sustainability of high entropy alloys and other metallic alloys》的论文。研究人员通过开发一套全面的指标体系和相关工具，为合金设计提供了更科学、更可持续的指导，推动了合金领域朝着更环保、更具社会责任感的方向发展。这一研究成果对于促进冶金行业可持续发展具有重要意义，能帮助科研人员在合金研发过程中，综合考虑经济、环境和社会因素，避免只关注性能而忽视其他重要方面，从而开发出更符合社会需求的合金材料。
在这项研究中，研究人员用到了几个关键的技术方法。首先，他们确定了九个评估合金可持续性的指标，从经济可行性、环境影响和人类福祉三个方面进行考量。经济可行性指标包括原材料价格、供应风险、归一化供应限制脆弱性；环境影响指标有体现能源、水使用量、岩石与金属比；人类福祉指标涉及人类健康损害、人权压力、劳工权利压力。其次，针对数据缺失的问题，研究人员利用 K - 最近邻（KNN）技术进行数据插补。他们从包含 180 个国家的 26 个治理、社会发展和可持续竞争力特征的数据集中寻找规律，通过找到特征空间中‘k’个最近邻的均值或中位数来插补缺失数据，并运用‘RobustScaler’和‘MinMaxScaler’对数据进行标准化处理，以确保数据处理的准确性和一致性。最后，研究人员开发了一个可安装的 Python 包 AlloySustainability，方便用户计算合金的可持续性指标，还能与现有合金进行对比分析 。
下面来看看具体的研究结果。
数据记录
研究人员创建了名为‘gen_18element_imputed_v202412’的数据集，该数据集涵盖了 18 种元素（Al、Co、Cr、Cu、Fe、Hf、Mn、Mo、Nb、Ni、Re、Ru、Si、Ta、Ti、V、W、Zr）的九个指标数据，并且以 CSV 和 JSON 格式存储，在 GitHub 和 figshare 上均可免费获取。同时，还提供了详细的元数据和 README 文件，方便使用者理解和应用。通过图 1 可以直观地看到这 18 种元素在九个指标上的情况，颜色越深、方块越大表示该元素在相应指标上的影响越大。
技术验证
为了确保数据的准确性，研究团队进行了严谨的技术验证。对于 KNN 插补方法，他们通过自我验证和留一法交叉验证（LOOCV）进行检验。在自我验证中，先人为制造部分数据缺失，然后用 KNN 方法估算缺失值。对于与国家相关的指标，由于国家间存在相似特征，KNN 能准确插补数据。对于元素指标，因数据集较小，采用留一法交叉验证，每次用其余数据验证一个数据点。通过比较插补值和实际值，利用均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）进行量化评估，结果表明 KNN 方法在处理两种数据集时都表现稳健（图 2） 。
用法说明
- 合金指标评估：研究人员提供的数据库可评估高熵合金和传统合金的社会影响，为可持续的合金设计提供数据支持。合金的各项指标（如价格、归一化供应限制脆弱性、体现能源等）通过其元素成分的加权算术平均计算得出（供应风险的计算方式有所不同，它考虑了合金成分数量对供应中断可能性的影响）。
- 可安装的 Python 包：为方便计算合金的可持续性指标，研究人员开发了 AlloySustainability 这个 Python 包。用户只需输入 18 种元素的质量分数，就能计算出相关指标，并得到数值结果和与现有合金类别的对比可视化图（图 3），该包可在 PyPI 上免费获取，使用‘pip install AlloySustainability’命令即可安装。
- 案例研究：研究人员利用该数据集对 340 种高熵合金成分进行分析，并根据潜在应用分组。其中，225 种用于高温应用，包括受难熔高熵合金（RHEAs）启发的 BCC 型高熵合金、BCC/B2 难熔超级合金（RSAs）和 FCC/L1?高熵超级合金（HESAs）；115 种 FCC 型高熵合金，以 Cantor 合金（CoCrFeMnNi）为灵感，用于承载负荷和损伤容限应用。通过对比这些高熵合金和传统的镍基超级合金，研究人员发现不同合金在体现能源、供应风险和人类健康损害等指标上存在差异（图 4），这有助于筛选出更具可持续性的合金成分 。
综上所述，这项研究通过建立全面的数据集和评估框架，为高熵合金及其他金属合金的可持续性评估提供了有力工具。研究人员确定的九个指标涵盖了经济、环境和社会等多个重要方面，能更全面地反映合金的可持续性。利用 KNN 技术进行数据插补，保证了数据的完整性和准确性。开发的 Python 包 AlloySustainability 操作简便，方便科研人员和行业人员使用，促进了可持续合金设计理念的推广。
在实际应用中，该研究成果可以帮助合金研发人员在设计阶段就充分考虑可持续性因素，避免选择那些对环境影响大、供应风险高或存在社会问题的元素，从而开发出更符合社会发展需求的合金材料。从宏观角度看，这有助于推动整个冶金行业朝着可持续发展的方向迈进，减少对环境的破坏，保障劳动者权益，促进社会的可持续发展。同时，这种综合考虑多方面因素的研究方法也为其他材料领域的研究提供了借鉴，鼓励更多科研人员在追求材料性能的同时，关注其社会和环境影响。可以说，这项研究为合金领域的可持续发展奠定了坚实基础，在未来的材料研究和工业生产中，有望发挥重要作用，带来积极的社会和环境效益。
