1.10　高熵合金與“材料基因組”計劃

2011年6月24日，美國宣布了一項超過5億美元的“推進制造業伙伴關系”計劃，通過政府、高校及企業的合作來強化美國制造業，“材料基因組計劃”（材料基因組是一種新提法，其本質與材料計算學類似）是上述計劃的重要組成部分，投資超過1億美元。“材料基因組計劃”意欲推動材料科學家重視制造環節，并通過搜集眾多實驗團隊以及企業有關新材料的數據、代碼、計算工具等，構建專門的數據庫實現共享，致力于攻克新材料從實驗室到工廠這個放大過程中的問題。“材料基因組計劃”已經開始實施，旨在通過高級科學計算和創新設計工具促進材料開發，建立了Materials Explorer、Phase Diagram App、Lithium Battery Explorer、Reaction Calculator、Crystal Toolkit、Structure Predictor等基礎數據庫，并不斷地進行軟件升級和數據更新。

材料的組成、結構、性能、服役行為是材料研究的四大要素，傳統的材料研究以實驗室研究為主，是一門實驗科學。但是，隨著對材料性能的要求不斷的提高，材料學研究對象的空間尺度在不斷變小，只對微米級的顯微結構進行研究不能揭示材料性能的本質，納米結構、原子像已成為材料研究的內容，對功能材料甚至要研究到電子層次。因此，材料研究越來越依賴于高端的測試技術，研究難度和成本也越來越高。另外，服役行為在材料研究中越來越受到重視，服役行為的研究就是要研究材料與服役環境的相互作用及其對材料性能的影響。隨著材料應用環境的日益復雜化，材料服役行為的實驗室研究也變得越來越困難。總之，僅僅依靠實驗室的實驗來進行材料研究已難以滿足現代新材料研究和發展的要求，然而計算機模擬技術可以根據有關的基本理論，在計算機虛擬環境下從納觀、微觀、介觀、宏觀尺度對材料進行多層次研究，也可以模擬超高溫、超高壓等極端環境下的材料服役行為，模擬材料在服役條件下的性能演變規律、失效機理，進而實現材料服役行為的改善和材料設計。因此，在現代材料學領域中，計算機模擬已成為與實驗室的實驗具有同樣重要地位的研究手段，而且隨著計算材料學的不斷發展，它的作用會越來越大。

計算材料學的發展與計算機科學與技術的迅猛發展密切相關。從前，即便使用大型計算機也極為困難的一些材料計算，如材料的量子力學計算等，現在使用微機就能夠完成，由此可以預見，將來計算材料學必將有更加迅速的發展。另外，隨著計算材料學的不斷進步與成熟，材料的計算機模擬與設計已不僅僅是材料物理以及材料計算理論學家的熱門研究課題，更將成為一般材料研究人員的一個重要研究工具。

計算材料學涉及材料的各個方面，如不同層次的結構、各種性能等，因此，有很多相應的計算方法。在進行材料計算時，首先要根據所要計算的對象、條件、要求等因素選擇適當的方法。要想做好選擇，必須了解材料計算方法的分類。目前，主要有兩種分類方法：一是按理論模型和方法分類；二是按材料計算的特征空間尺寸（characteristic space scale）分類。材料的性能在很大程度上取決于材料的微觀結構，材料的用途不同，決定其性能的微觀結構尺度會有很大差別。例如，對結構材料來說，影響其力學性能的結構尺度在微米以上，而對于電、光、磁等功能材料來說可能要小到納米，甚至是電子結構。因此，計算材料學的研究對象的特征空間尺度是從埃到米。時間是計算材料學的另一個重要的參量。對于不同的研究對象或計算方法，材料計算的時間尺度可從10^-15s（如分子動力學方法等）到年（如對于腐蝕、蠕變、疲勞等的模擬）。對于具有不同特征空間、時間尺度的研究對象，均有相應的材料計算方法，如圖1-76所示。

圖1-76　計算材料學的時間尺度和空間尺度^［66］

美國“材料基因組計劃”的核心理念旨在建立一個新的以計算模擬和理論預測優先、實驗驗證在后的新材料研發“文化”，從而取代現有的以經驗和實驗為主的材料研發的模式。在計算材料物理與量子化學方法的不斷發展以及計算機軟硬件技術不斷進步的今天，我國目前新材料研發大多數仍依賴于傳統的以實驗為主的“試錯法” （try-and-error），效率低，周期長。大多數材料計算局限于單一性的模擬和性能數據預測，作業提交和監控，計算處于分散狀態的離線計算模式，算法程序和數據未能有效集成，限制了開展基于大規模、多流程、高通量的材料計算。

目前，我國“材料基因組計劃”相關高通量材料集成計算基礎設施的建設方面，與國外交流還不夠，認識還停留在對一些工具的理解上。高通量材料集成計算與相關數據庫基礎設施和工具的建設和研發，是開展材料基因組計劃的關鍵。沒有很好的工具、平臺及數據庫的支撐，材料計算與模擬仍將是分散、小規模的。這種局限于各課題組的高通量平臺及數據庫，限制了開展基于大規模、多流程、高通量的材料計算和加快新材料研發的步伐。

高熵合金是一種新型的金屬合金材料，合金中一般含有至少5種合金元素，且每種元素的原子比都在5%以上，這樣的多主元合金很難依賴現有的二元合金相圖或三元合金相圖進行材料設計和形成相的預測。所以，對高熵合金的成分及顯微結構的研究是該領域的一項挑戰。Senkov O.N.等根據CALculated PHAse Diagram（CALPHAD）分析方法對合金進行預測，如圖1-77所示，發現通過相圖預測與實際相差較遠。然而通過“structure in-structure out”方法對想要的合金相結構（如FCC、BCC、HCP）進行合金設計時，可以從眾多元素中選擇與目標合金結構（FCC、BCC、HCP）相一致的合金元素，這樣不僅能縮小計算范圍，也能提高效率。就目前的研究結果表明，高熵合金優異的耐腐蝕性、抗輻照性、熱穩定性以及高強度、高硬度等性能已經可以作為相關領域的替代產品，所以加快高熵合金高通量研究對高熵合金理論研究的進一步深入和加快高熵合金商業化應用具有重要的實際意義。

圖1-77　實驗和CALPHAD模擬相形成數的對比^［25］

正如美國“材料基因組計劃”戰略規劃所指出的，加快新材料創新，也是對材料研發文化的一次挑戰。運用先進的計算機集成技術，各相關學科領域、研發人員、科學家進行數據共享，協同創新，尤其是在我國面臨相關基礎研究與歐美相比差距顯著，而且這種差距在似乎被拉大的情況下顯得尤為任重道遠，前路漫漫。