基于机器学习算法的核电结构材料性能预测

摘要：核电作为我国能源的重要组成部分，显示出巨大的发展潜力。随着核电技术的不断提高、完善，各类核电结构材料层出不群，寻找性能优异的新型材料成为影响核电站安全性和经济性的重中之重。同时材料信息学的助力使得研究人员可以高效地得到大量试验与计算数据，基于以上数据通过机器学习算法即可预测材料的性能，为新材料的研发提供新的契机。对机器学习原理及方法进行了概述，基于核电合金结构材料数据库构建了适用于核电结构材料性能预测的机器学习系统，并对该系统进行流程介绍和具体示例演示。最后，结合对核电结构材料性能预测机器学习系统的研究，指出机器学习在材料领域存在的问题和未来研究方向，希望利用机器学习方法加速新材料的研发进程。

新能源 2024年05月05日 1 点赞 0 评论 194 浏览

核用钛合金辐照效应的研究现状与展望

摘要：钛合金因具有高比强度、低密度、耐腐蚀性、抗氧化性、高温稳定性以及低中子截面等特点，逐渐被用作船舶和空间核动力装置的关键部件。为提高钛合金抗辐照性能，推进钛合金在核工程领域广泛应用，不少研究人员在钛合金辐照效应等关键问题研究上做出了很大努力。本文回顾了钛及钛合金在核领域的发展与辐照效应研究，全面综述了不同粒子辐照（中子、离子等）下，多种先进钛合金中辐照缺陷演变及相互作用机制，还总结了服役条件（温度、应力、辐照）对钛合金的硬度、拉伸、疲劳以及蠕变等力学性能的影响规律。最后，基于目前核用钛合金研究现状，展望了未来钛合金辐照效应的研究方向和改善抗辐照性能的发展趋势。

新能源 2025年02月07日 1 点赞 0 评论 393 浏览

氢环境脆化损伤机理、影响因素及相关问题探讨

摘要：氢能“储运输”装备用金属材料的氢环境脆化损伤一直是材料行业需要重点解决的问题，特别是对于高压储氢装备的长周期安全运行来说，其重要性不言而喻。截至目前，氢环境下材料的脆化损伤机理仍在持续研究中。目前，通过研究氢在材料中的吸附和扩散方式、氢与材料中裂纹萌生和扩展的关系等，初步揭示了不同金属材料的氢脆机理，并通过研究材料种类、氢气压力等因素的影响，提出了氢环境下材料选择的考虑要点。

新能源 2025年04月21日 1 点赞 0 评论 207 浏览

钠离子电池炭基负极材料研究进展

摘要：钠离子电池是目前新兴的低成本储能技术，被认为是最有可能取代锂离子电池成为大规模储能应用的理想电源之一。在目前所研究的储钠负极材料中，炭基负极原料丰富、成本低廉、可逆容量较大以及倍率性能良好等优点，是目前最具应用前景的储钠负极材料。本文首先简要介绍了钠离子电池概念及其工作原理，随后对石墨、软炭和硬炭材料的储钠行为及国内外研究进展进行了综述，阐明了硬炭材料作为理想的储钠炭负极材料的优势。最后，对上述负极材料的发展前景进行了展望。

新能源 2024年05月05日 0 点赞 0 评论 256 浏览

TA2纯钛薄板微流道液压成形工艺研究

摘要：双极板是氢燃料电池的重要部件之一，钛作为金属双极板基材有诸多优势，但钛的成形性能差、回弹较为严重，本文以0.1 mm TA2纯钛薄板微流道液压成形为研究对象，通过试验和有限元模拟相结合的方法研究纯钛微结构变形行为，分析工艺参数对微流道成形质量的影响规律，为液压成形钛双极板提供参考。建立了TA2纯钛薄板微流道液压成形的有限元模型，通过与试验件的轮廓及厚度分布验证有限元模型的准确性；研究了液体压力、加载速率和脉动加载对微流道成形的影响。结果表明，微流道液压成形过程中材料应变路径为平面应变，且上圆角位置最容易破裂；加载速率对微流道成形影响不大，随着加载速率的提高，成形深度略有下降，但是变化不大，仅有3%；脉动加载路径能够提高材料的流动变形能力，在均为临界破裂情况下，相比较线性加载路径成形深度有较高的提高，可达232.2μm，提高幅度为23%。

新能源 2025年01月21日 1 点赞 0 评论 179 浏览

面向冷能高效利用的管道关键技术与挑战

摘要：在“碳达峰、碳中和”战略背景下，冷能作为一种新型绿色能源得到广泛关注和重视。一系列新型冷能利用技术应运而生。然而，目前冷能产业面临利用率低、顶层规划缺乏、关键技术创新不足、规模化应用受限等难题。文章对冷能综合高效利用、低温材料、管道设备等关键技术进行总结与展望。管道系统作为冷能产业的重要基础设施，通过分析其工作状态、潜在风险与失效形式、关键技术等，明确冷能产业管道技术面临的挑战和冷能利用管道技术的发展趋势，提出面向冷能高效利用及其管道发展建议，以期为冷能产业高质量发展、高效稳定运行、安全保障和节能减排提供强力支撑。

新能源 2026年04月03日 1 点赞 0 评论 74 浏览

基于机器学习算法的核电用奥氏体不锈钢力学性能预测

摘要:由于受到严苛的服役环境和中子辐照的影响,核动力装置用奥氏体不锈钢作为结构材料应用时对力学性能要求较高,因此对于奥氏体不锈钢力学性能的预测很值得关注和研究。将机器学习算法应用于材料信息学并对机器学习的方法和原理作了简要说明,重点介绍了基于奥氏体不锈钢力学性能数据库,以奥氏体不锈钢力学性能预测为应用实例建立了机器学习模型和系统平台,最后通过预测值与真实值的对比验证对模型进行了评估。研究结果表明,构建的相关模型可以对奥氏体不锈钢的抗拉强度和屈服强度进行有效预测,R2均在0.90以上。对现阶段机器学习在性能预测和材料研发领域急需解决的问题进行了探讨,并对其未来的发展方向进行了展望。

新能源 2024年04月26日 0 点赞 0 评论 203 浏览

锂金属负极界面及体相稳定化策略研究进展

摘要：随着信息化、电动化和新能源技术的快速发展，便携电子、电动汽车和储能设施需要更高能量密度的电化学储能电池，但广泛使用的锂离子电池的能量密度正逐步接近极限，难以满足上述需求。因此亟需发展更高能量密度的电化学体系。锂金属负极具有极高的理论容量（3860mAh·g-1）和最低的氧化还原电势（-3.04V vs SHE），被认为是实现下一代高能量密度电池的理想材料。然而在几十年的发展过程中，锂金属电池较低的循环寿命和安全性问题严重制约了其实用化。本文从锂金属电池的发展历程出发，分析锂金属负极反应活性高、锂枝晶、死锂和体积膨胀等问题及作用机理，并就上述问题分别从界面设计和体相设计方面综述应对策略，包括非原位/原位生成的界面层保护、合金化锂负极以及三维复合锂负极，最后针对实效电池的约束条件、电极串扰及大容量电池的失效机制等实用化锂负极未来发展进行探讨和展望。

新能源 2024年11月26日 1 点赞 0 评论 246 浏览

锂离子电池氧化锗基负极材料

摘要：锂离子电池(LIBs)作为关键储能材料，其负极材料的性能优化是提升能量密度和循环稳定性的关键。氧化锗(GeO2)因具有高理论容量(1126 mA·h/g)、低工作电位(0.7 V)及优异的锂离子扩散率(较硅高100倍)，成为极具潜力的负极材料。但其应用受限于充放电过程中约230%的体积膨胀、极低本征电导率(10−5S/cm)和初始库仑效率不足等问题。本文综述了GeO2的储锂机制(合金化−转化双反应路径)及其性能优化策略：通过纳米化技术(如纳米颗粒、纳米棒、纳米片)缩短离子扩散路径并缓解体积应变；通过复合化设计(碳基材料、杂原子掺杂碳、石墨烯等)构建导电网络并抑制结构退化。未来的研究需聚焦于理论计算结合原位表征分析锂化/脱离行为和失效机制、优化纳米材料参数、预锂化设计以及开发导电性更强的复合材料。

新能源 2026年02月13日 1 点赞 0 评论 77 浏览

氢化物基锂离子电池负极材料的研究进展

摘要：开发新型锂离子电池负极材料是进一步提升锂离子电池综合电化学性能的重要方向。基于转化反应机制的氢化物基锂离子电池负极材料，具有较高的理论比容量和良好的电化学反应动力学性能，受到了广泛的关注。然而，氢化物基负极材料在电池中服役时，存在充放电性能差、循环稳定性不足等问题。研究表明，这些问题与氢化物的放电产物分相、氢化物与电解质会发生副反应等因素密切相关。综述了氢化物基锂离子电池负极材料的研究进展，包括典型氢化物的结构特点和电化学性能，并探讨了进一步提高氢化物基锂离子电池负极材料性能的途径，如结构优化和纳米限域等。

新能源 2026年03月27日 1 点赞 0 评论 80 浏览