研究背景
鎳基高溫合金在各種環(huán)境下的性能表現(xiàn)與其微觀結(jié)構(gòu)密切相關(guān),，但傳統(tǒng)表征技術(shù)存在明顯局限,。例如，單束掃描電子顯微鏡（SEM）難以兼顧高分辨率與大視場成像,，導(dǎo)致無法全面統(tǒng)計納米級碳化物的分布特征,。多束SEM雖提高了通量，卻無法同時獲取形貌與成分信息，從而限制了研究者對碳化物空間分布,、界面行為及動態(tài)演化規(guī)律的深入理解,。此外，傳統(tǒng)方法依賴人工標注海量圖像數(shù)據(jù),，效率低下且難以精確量化Re元素對碳化物粗化的影響,。為此，清華大學(xué)先進材料實驗室開發(fā)了一種創(chuàng)新的單束高通量SEM技術(shù),，結(jié)合改進的深度學(xué)習(xí)模型,，實現(xiàn)了從宏觀到原子尺度的多維度表征。
技術(shù)創(chuàng)新與方法
本研究通過多學(xué)科交叉融合,，構(gòu)建了一套完整的碳化物跨尺度表征體系,，主要包括以下技術(shù)突破：
高通量SEM成像技術(shù)
自主研發(fā)的電子光學(xué)系統(tǒng)實現(xiàn)了二次電子（SE）與背散射電子（BSE）信號的同步采集，成像速度高達每秒2億像素,。通過大面積陣列掃描（覆蓋12.96×4.33 mm2區(qū)域）,，生成了分辨率達15 nm的TB級全景圖譜，為碳化物的統(tǒng)計分析提供了高精度數(shù)據(jù)基礎(chǔ),。
智能圖像分析與特征識別
采用改進的U-Net模型,，結(jié)合數(shù)據(jù)增強技術(shù)（如隨機裁剪、旋轉(zhuǎn)等）,，實現(xiàn)了碳化物的自動標注,，準確率超過95%。通過多尺度特征融合算法,，成功區(qū)分了MC型（Ta/Hf富集）與M23C6型（Cr/Re富集）碳化物,，并量化了其在枝晶間與枝晶內(nèi)的分布差異。
跨尺度關(guān)聯(lián)與驗證
基于全景圖譜提取了碳化物的尺寸,、體積分數(shù)及空間分布密度等關(guān)鍵參數(shù),，揭示了蠕變過程中MC分解與M23C6生長的動態(tài)競爭機制。同時,，利用STEM-HAADF與EDS技術(shù),，在原子尺度上解析了M23C6/γ′基體的共格界面及Re元素的占位特征，驗證了位錯釘扎效應(yīng)與擴散抑制機制,。
科學(xué)發(fā)現(xiàn)與應(yīng)用價值
動態(tài)演化規(guī)律
研究發(fā)現(xiàn),，蠕變過程中MC碳化物逐漸分解，而M23C6碳化物則通過Re元素的晶格占位抑制粗化,，從而提升了材料的高溫穩(wěn)定性,。
界面強化機制
通過原子尺度分析，證實了M23C6/γ′共格界面對位錯的釘扎作用,，為優(yōu)化高溫合金的抗蠕變性能提供了理論依據(jù),。
工程應(yīng)用指導(dǎo)
研究結(jié)果表明,，當(dāng)M23C6體積分數(shù)超過0.25%時，材料的蠕變壽命可提升23%,。此外,，Re元素的摻雜閾值（原子占比>2.5%）為平衡材料性能與加工工藝提供了重要參考。
圖文概覽
1：展示了單束高通量SEM技術(shù)的工作流程,，包括樣品制備,、電子光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計及全景圖譜生成。
（A）高溫合金的中間合金,。（B） 高溫合金的蠕變試桿。藍色箭頭表示施加的力 [001] 的方向,。（C） 蠕變斷裂樣品的冷鑲嵌 [100] 縱向截面,。（D） 單光束高通量 SEM 的電子光學(xué)系統(tǒng)。（E） 陣列掃描區(qū)域以綠色顯示,。（F） （E） 中橙色框的詳細視圖,。（G） 單個 15 nm 原生像素分辨率 BSE 圖像。（H） 來自 1774 張 BSE 圖像的機器學(xué)習(xí)和自動蒙太奇后的全景圖（右）和示例細節(jié)（左）,。MC 和 M23C6這里的碳化物分別標記為紅色和綠色,。此處全景圖中的矩陣以黑色顯示。（I） TEM 和 STEM 的電子光路,。（J 和 K） 硬質(zhì)合金微觀結(jié)構(gòu)示意圖,。（L） 蠕變破裂樣品的蠕變曲線。（M） 微觀結(jié)構(gòu)分析是大規(guī)模高通量觀察和宏觀尺度性能之間的紐帶,。
圖2：詳細說明了基于機器學(xué)習(xí)的碳化物自動檢測與標注過程
（A）從陣列掃描中獲取大量 BSE 圖像,，其中 100 張隨機選擇作為訓(xùn)練/測試圖像。（B） 左圖示意性地顯示了包含初級碳化物（白色）,、次級碳化物（淺灰色）和基體（深灰色）的訓(xùn)練/測試 BSE 圖像之一,。中間和右圖說明了訓(xùn)練/測試圖像的半自動數(shù)據(jù)標記后的圖像，其中初級和次級碳化物分別用橙色和藍色標記,。（C） 從原始圖像中隨機提取許多具有固定窗口大小的圖像塊并標記訓(xùn)練/測試圖像,，此處用黃色虛線框（左）表示，然后應(yīng)用縮放,、旋轉(zhuǎn),、剪切、鏡像和作（右）來構(gòu)建用于模型訓(xùn)練和測試的最終圖像數(shù)據(jù)集,。（D） 使用 U-Net 分割建立自動特征檢測模型,，并使用訓(xùn)練/測試圖像來調(diào)整模型參數(shù)并檢查模型的準確性。（E） 該模型用于自動識別其余陣列掃描 BSE 圖像（左）中的特征,，所有圖像中的初級碳化物和次級碳化物分別標記為紅色和綠色（中）,，從而可以創(chuàng)建帶有標記碳化物的全景圖,。
圖 3.MC 和 M 空間分布的異質(zhì)性23C6五個樣品中的碳化物
（A） 五個樣品中每個樣品的全景圖譜，顯示了兩種碳化物空間分布的異質(zhì)性,。MC 和 M23C6碳化物分別標記為紅色和綠色,。請注意，此處的基體顯示為黑色,，以增強這些縮小尺寸圖像中碳化物的可見性,。藍色箭頭表示高溫合金的熱處理和蠕變時間表。比例尺,，1 毫米,。（B 和 D） 3 x 1 蒙太奇區(qū)域的示例，顯示樹枝間和樹突區(qū)域,，對應(yīng)于 （A） 中由橙色和黃色線框標記的區(qū)域,。這里的基體被人為地變成了黑色，以顯示對比度更高的碳化物,。比例尺,，50 μm。（C 和 E） 顯示碳化物和 γ/γ' 基體的更高放大倍率視圖,。
圖 4基于樣品比例數(shù)據(jù)的碳化物統(tǒng)計分析
（A 和 B）所有 MC 和 M 的大小分布23C6五個樣品中的碳化物,。單個 MC/M23C6此處定義的 Carbide 是每個全景圖集中的單個閉合紅/綠區(qū)域。每個彩色點代表一個碳化物,，水平散布顯示每個值的點數(shù),。黑色圓圈是平均值。（C） 五個樣本的總陣列掃描面積（條形圖,，左縱坐標）和 M 的數(shù)量23C6蠕變樣品的每單位面積碳化物數(shù)（折線圖,，使用科學(xué)記數(shù)法的右縱坐標）。（D） MC（紅色填充）和 M 的體積（面積）分數(shù)23C6（綠色填充）碳化物,。M 沒有數(shù)據(jù)的原因23C6SA1 和 SA2 中的碳化物是沒有 M23C6存在于樣品 SA1 和 M 23C6不能在 SA2 中充分蝕刻,。
圖 5.M 的微觀結(jié)構(gòu)M23C6碳化物及其與周圍基體的關(guān)系
（A）SA1試樣枝晶區(qū) 晶帶軸取向：g = [020]，B = [100]
顯微特征：未觀察到M23C6碳化物,，γ′相（粉色區(qū)域）與γ相（白色區(qū)域）均勻分布,，無位錯網(wǎng)絡(luò)。標尺：0.5 μm
（B）SA2試樣枝晶區(qū) 晶帶軸取向：g = [110],，B = [110]
紅色箭頭指示：沿γ相（白色區(qū)域）位錯線形核的M23C6碳化物簇（非連續(xù)分布）,。標尺：0.5 μm
（C）SA3試樣枝晶區(qū)（蠕變22.2小時） 晶帶軸取向：g = [002]，B = [100]
結(jié)構(gòu)演化：M23C6碳化物侵入γ通道（平行/垂直應(yīng)力方向）,，γ′相筏化結(jié)構(gòu)初步形成,。標尺：0.5 μm
（D）SA4試樣枝晶區(qū)（蠕變131.6小時） 晶帶軸取向：g = [020]，B = [100]
綠色三角標注：M23C6/γ′界面處位錯網(wǎng)絡(luò),，通過{001}共格界面釋放錯配應(yīng)力,。標尺：0.5 μm
（E）SA5試樣枝晶區(qū)（蠕變斷裂） 晶帶軸取向：g = [020],，B = [100]
關(guān)鍵特征：M23C6/γ′界面位錯密度顯著增加（綠色三角），γ′筏顯著粗化,。標尺：0.5 μm
（F）M23C6碳化物演化示意圖（SA1→SA5）γ′相：粉色區(qū)域γ相：白色區(qū)域
演化路徑：無析出（SA1）→位錯形核（SA2）→γ通道填充（SA3）→界面位錯網(wǎng)絡(luò)形成（SA4）→筏狀基體協(xié)同變形（SA5）
（G）多面體M23C6碳化物模型
幾何特征：26面體（含{001},、{110}、{111}晶面）,，與γ′基體共格（H-I）晶帶軸投影
H：[100]軸投影：立方對稱性
I：[110]軸投影：Re原子（高Z襯度）有序占位（J-O）HAADF-STEM圖像與EDS元素分布
（J）M23C6碳化物（B = [100]）a（HAADF）：原子級分辨率顯示碳化物晶格b（EDS）：Re-Lα信號富集于核心
（K）(001) M23C6/γ′界面（B = [100]）a：{001}界面原子級共格（無位錯）b：Cr/Re沿界面偏聚
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