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NETL总结先进计算技术在极端环境材料研发应用进展

编译者:guokm发布时间:May 28, 2021点击量:27 来源栏目:采集报告

2021年1月19日,美国能源部国家能源技术实验室(NETL)发布文章,总结了利用大数据和机器学习等先进计算技术,开发用于超超临界蒸汽发电和超临界CO2循环发电的超高温合金材料研发进展。未来化石燃料发电厂将在更高温度和压力下高效运行,因此需要开发具备优越耐腐蚀和抗蠕变性的新型超高温合金材料,其成本、可成型性和可焊接性需与传统高温材料相当,从而提高化石燃料发电效率并降低排放。由NETL牵头的DOE化石燃料办公室“极端环境材料”(eXtremeMAT)国家实验室联盟,致力于利用DOE在材料设计、高性能计算、先进制造、原位表征、性能评估方面的领先专业知识和能力,加速开发极端环境下的高性能材料,重点关注改进耐热合金和模型,以预测现有和未来化石燃料发电系统中材料的长期性能。

借助于大数据和机器学习等技术,可将材料开发过程变得更简单和快速,eXtremeMAT国家实验室联盟的研究团队将上述技术与模拟、建模结合,无需进行物理实验即可预测合金样品的性能,在短期内就取得了一系列重要进展,包括:

1、开发了一套物理模型,能够通过一定数量的短期蠕变测试来预测蠕变破裂。该模型有助于加速新材料研发,以及让新材料更加快速地通过恶劣环境材料耐用性测试的资格认证。

2、开发了第一代材料工程模型,该模型整合了材料在服役期间的微结构变化数据,能够预测承受多轴应力和循环载荷的组件性能。该模型可在商业有限元分析软件包中实现,可更好地预测组件故障和剩余寿命,并实现预测性维护。

3、筛选出了几种经济实惠的氧化铝成型奥氏体不锈钢,与先进的高温奥氏体合金相比具有增强的耐高温性能。这些成本较低的合金可以降低超临界发电系统在高温高压极端环境下运行的系统成本。

4、在数据管理方面,NETL的研究人员为eXtremeMAT研发团队在计算多尺度建模、仿真和数据科学等领域的工作做出了贡献。例如,创建了一个数据库平台,用于整理材料数据分析所需的实验和仿真数据以及元数据,以加快材料的设计开发和寿命预测。基于NETL的先前研究,向奥氏体不锈钢信息数据库中增加了钢、镍超合金和高熵合金数据集。从文献中获取的数据集也已经被加入到数据库中,包括日本国立材料科学研究所的疲劳数据集。德克萨斯大学埃尔帕索分校收集的蠕变数据已与eXtremeMAT团队共享,其蠕变特性以及随附的元数据也已添加到eXtremeMAT数据集中。

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