基于BP神经网络与Cr-Ti协同调控的X80管线钢焊缝金属微观结构及低温韧性优化研究

为解决X80管线钢焊缝金属低温韧性不足的问题，研究人员采用贝叶斯正则化反向传播(BP)神经网络构建了合金成分-性能预测模型，通过Shapley值分析发现Cr-Ti协同效应是关键调控因素。实验验证表明，优化后的焊缝金属在-50℃下冲击功提升61.6%，微观结构呈现更多针状铁素体(AF)和高角度晶界(HAGBs)。该研究为高性能焊接材料设计提供了数据驱动新范式。

　　

在极地能源开发和深海管道建设中，X80级管线钢的焊接接头低温韧性直接关乎运输安全。传统合金设计依赖试错法，难以量化多元素协同效应，导致-50℃工况下焊缝冲击功波动大（如文献中42J至178J的极端差异）。尤其当Mo/Nb比从6.09降至3.28时，Nb(C,N)析出相分布变化可使冲击功骤降42.7%，凸显成分调控的敏感性。

中国某研究团队在《Materials Today Communications》发表研究，通过56组焊缝金属成分-性能数据集，建立贝叶斯正则化BP神经网络模型，以Levenberg-Marquardt算法优化参数。输入变量涵盖C、Si、Mn等9种合金元素，输出为-50℃夏比冲击功。Shapley分析揭示Cr和Ti的贡献度最高，据此设计两组Cr-Ti浓度差异的焊缝金属（WM1/WM2）。实验显示WM2的屈服强度达818MPa，-50℃冲击功97J，较WM1提升61.6%。

关键技术方法

1. 数据驱动建模：采集56组焊接金属成分与力学性能数据，采用BP神经网络建立非线性映射；
2. 敏感性分析：通过Shapley值量化合金元素对冲击功的权重；
3. 微观表征：结合OM（光学显微镜）、SEM（扫描电镜）和EBSD（电子背散射衍射）解析组织演变；
4. 力学测试：测定-50℃夏比冲击功及屈服强度。

研究结果
Microstructure of the Weld Metal
WM1（低Cr-Ti）以板条贝氏体(LB)为主，含少量针状铁素体(AF)；WM2（高Cr-Ti）则形成62% AF和侧板条铁素体(SPF)，高角度晶界比例增加47%。

Effect of Cr-Ti Synergy on the Weld Metal Microstructure
Cr通过抑制γ→α相变温度促进AF形核，而Ti的碳氮化物(TiC/TiN)钉扎奥氏体晶界，协同作用使WM2的<111>//ND织构强度降低38%，脆性断裂抗力提升。

Conclusions
该研究证实Cr-Ti协同可调控相变动力学，使AF体积分数提高2.1倍，HAGBs密度增加至15.6μm^-1
。数据驱动模型为800MPa级焊材开发提供新思路，其预测误差仅±4.3J，显著优于传统经验设计。

这项工作的核心突破在于将机器学习与传统冶金学结合，首次量化了Cr-Ti对X80焊缝低温韧性的协同增益效应（每增加0.1wt% Cr+Ti，冲击功提升8.2J），为极地管线工程材料设计奠定理论基础。