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      揭示金屬制造中的新物理機制

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      金屬合金的性能取決于化學成分微觀結構。化學成分指的是金屬合金里有哪些元素、比例為何;而微觀結構則反映這些原子是如何排列的——它們并不是整齊均一地排成,而是會在不同區域形成密度、形狀和分布各異的缺陷。在制造過程中,工程師會精心設計金屬的加工路線,使金屬形成預想的微觀結構和化學構型。

      不過,近年來,科學家在研究所謂的高熵材料時發現,除了“成分”和“結構”,還有一個更細微但極具潛力的因素——化學短程有序(chemical short-range order),也能改變材料的強度、導熱性或抗輻射能力等。如果在制造過程中能刻意地控制這種短程有序,就能在不改變合金微觀結構和化學成分的情況下,拓寬材料設計空間,為材料性能設計提供一個新的獨立維度。

      如今,一項新發表于《自然·通訊》的研究表明,合金在加工過程中會形成一種非平衡但穩定的短程有序狀態,其結構特征與任何平衡態下的短程有序都有所不同。而且常規的金屬制造工藝本身就能創造并調節這種非平衡的短程有序狀態。

      從偶然到理論

      化學短程有序,指的是某些化學結構單元比其他結構更為常見的傾向。這些局部化學模式共同構成了微觀結構的“背景”,并通過調節晶體缺陷的行為來影響材料性能。越來越多的研究表明,化學短程有序會顯著影響材料的多種性質。不過,要想通過化學短程有序來調控材料的性能,在實踐中極具挑戰。

      新的研究成果始于一個十分實際的問題:在金屬加工中,化學元素混合的速度到底有多快?傳統觀點認為,隨著加工過程的推進,在某一時刻,金屬的化學成分會完全混合并趨于均勻。因此,研究團隊認為,通過找到那個關鍵的“完全混合點”,就能開發出一種簡單的方法來設計具有不同原子有序程度(短程有序)的合金。

      他們利用機器學習技術,追蹤了數百萬個原子在模擬加工條件下的運動和重排。他們先讓一塊金屬發生形變——這是制造中的常規步驟,反復軋制、加熱、再形變,最終讓金屬形成理想結構。在這一過程中,他們追蹤了化學有序性:他們原以為,劇烈的制造過程會打破化學鍵、打亂原子,使系統趨于隨機。

      但結果卻出乎意料,合金從未達到完全隨機狀態。這讓研究人員意識到,這里隱藏著一種新的物理機制。

      非平衡的“原子偏好”

      為揭開這一新的物理學,研究團隊開發了新的計算工具:包括用于捕捉原子間的相互作用的高精度機器學習模型,以及用以量化化學有序隨時間變化的統計方法。他們將這些工具應用于大規模分子動力學模擬中,追蹤了原子在加工過程中的重排軌跡。

      結果發現,加工后的金屬中確實出現了一些標準的化學排列,但形成溫度高于預期。更令人驚訝的是,他們發現了一種此前從未在制造過程之外觀察到的全新化學模式。研究人員將其稱為遠離平衡態

      進一步的模型分析揭示了這些模式的來源:這些模式與金屬內部的缺陷——位錯——密切相關。位錯就像是金屬內部的“三維涂鴉”,在金屬形變時,這些涂鴉就會扭曲,并推動周圍原子移動。

      過去的研究認為,這種“洗牌”過程會完全抹去金屬原子間的有序性,但新研究發現,位錯實際上存在化學偏好它們會尋找低能量的路徑,當必須打斷化學鍵時,它們更傾向于斷開能量較低的化學鍵,從而在局部形成新的微妙模式,而非完全隨機

      這一發現令研究人員興奮,因為這樣一種非平衡狀態并非材料中自然出現的東西,就像我們的身體也是處于非平衡狀態一樣——外界溫度總是在變化,而我們則通過維持穩定的平衡來維系生命。而新發現表明,金屬中也存在這類狀態——它在內部的“無序趨勢”與“有序偏向”之間取得了平衡。

      從基礎到應用

      目前,研究團隊正在繪制一張化學模式地圖,試圖展示在不同制造條件下,金屬中會形成怎樣的化學模式。長期以來,這類化學有序被視為純學術問題。但研究人員希望,隨著這張“地圖”的完善,工程師能將這些模式視為可操作的設計杠桿,在制造過程中主動調整,從而獲得全新的金屬性能。

      這種原子排列對金屬性能的影響遠比想象的廣泛。例如催化反應、電化學過程都極其依賴局部原子結構。而在核反應堆中,輻射損傷等問題也可能與這種局部有序性有關。

      已有科學家指出,這項研究可能為其他金屬特性中的異常現象提供解釋。研究人員也期待該領域能從基礎研究邁向更具應用性的方向,比如航空航天領域,就非常依賴高性能合金。

      #參考來源:

      https://news.mit.edu/2025/uncovering-new-physics-metals-manufacturing-1008

      https://www.nature.com/articles/s41467-025-64733-z

      #圖片來源:

      封面圖&首圖:Islam et al. via MIT News

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