耐腐蝕新材料研究進入大數據新時代，北京科技大學用AI新范式“算”出新材料
2024-05-30 16:23:08
作者：腐蝕與防護 來源：腐蝕與防護
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在北京科技大學科技樓里，溫度、濕度、腐蝕電流、腐蝕等級……來自海上風電、地下管網、川藏地區重點工程等全國各地典型環境和場景的數據，正在源源不斷地實時傳輸到國家材料腐蝕與防護科學數據中心（以下簡稱腐蝕數據中心）的數據存儲系統和展示平臺上。
國家材料腐蝕與防護科學數據中心常務副主任、北京材料基因工程高精尖創新中心副主任張達威將腐蝕數據中心的工作概括為“給材料看病”，而這些監測系統收集來的數據，相當于積累了越來越多的“病例”。“目前我們的主要任務是從這些‘病例’中挖掘更多可以‘喂’給人工智能的信息，即利用‘大數據+人工智能’技術，加速耐腐蝕新材料的發現、開發、生產、應用等流程。”近日，張達威在接受記者采訪時說。材料腐蝕研究長期以來是我國科研工作者的重要課題。北京科技大學是我國材料腐蝕研究的發源地之一。在國家大力推進科學數據共享應用的背景下，腐蝕數據中心于2019年在該校成立，成為全國20個科學數據中心之一。
該中心的主要任務就是整合資源，打造國家級材料腐蝕數據生產平臺，同時基于這些數據進行研究，開展材料基因工程模式下先進耐蝕材料與防護技術協同研究。數據采集是第一步。此前，科學家們主要通過在典型服役環境進行掛片實驗來收集腐蝕數據。“幾代科學家在幾十年間，艱難積累了幾千萬條腐蝕數據。”張達威說，但這些數據連續性不強，很難精確反映動態、多變的環境因素對腐蝕過程的影響。
“如今，我們的材料腐蝕研究已進入大數據新時代。”張達威說，通過腐蝕在線監測系統融合新型腐蝕監測傳感器技術與先進物聯網技術，該中心建立了全球最大的材料腐蝕數據采集網絡。同時，該中心建成了擁有近千種關鍵材料、50多億條數據的全球最大材料腐蝕數據庫。基于這些數據，該中心開發了高品質低合金耐蝕鋼和長壽命智能防腐涂層等新材料。“我們正在構建第五代材料腐蝕數據庫，通俗來說就是，進一步解讀源源不斷產生的海量數據，找到它們之間的關聯，讓它們能智能關聯檢索，讓這個數據庫更‘聰明’。”張達威說。“要想實現這一目標，需要強大的算力和算法的支撐。”張達威說。傳統的新材料研究主要以實驗驅動，又被稱為“試錯式”研究方法，通過改變材料成分、合成手段、工藝參數等條件制備系列樣品，選出其中性能最合適的材料。“這種傳統方式依賴于經驗和理論，需要經歷反復實驗，材料研發周期長、成本高。”張達威說，如今，新材料研發已進入數據驅動階段，數據是基礎，計算是關鍵。以耐蝕材料研發為例，材料腐蝕過程機理十分復雜，溫度、濕度、應力等環境因素，成分、加工、結構等材料因素，時間尺度等累積效應，都是材料需要考慮的因素。張達威說，在防腐涂層的研究領域，科研人員要在成千上萬種緩蝕成分中篩選緩蝕性能最佳的體系；有了大量數據的支撐，就可以針對不同金屬材料、不同腐蝕環境進行緩蝕成分的高效篩選和設計，極大提升研發效率。
在耐蝕材料和防護技術的研發過程中，需要調控的變量眾多，使用傳統的實驗方法，這樣的實驗要做成百上千次，往往無法得到最優解。“現在，我們利用人工智能技術，通過不同的腐蝕預測模型，對材料性能進行仿真測試，就可以快速得到材料在不同環境下的效果。”張達威說。因此，新材料研發周期從以前的10~20年縮短到3~5年甚至更短，“算”出新材料成為可能。
他分析道，在以前通過經驗試錯傳統方法研發材料的時代，發達國家積累的大量數據我們無從得知，差距也很難追趕；而現在，快速獲取海量數據并由數據反哺新材料研發成為可能。“我們將進一步與浪潮信息等提供算力基礎設施的企業加強合作，通過算力，將數據轉化為知識和價值，助力我國新材料的研發。”張達威說。近日，國家數據局等17部門聯合印發的《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》指出，以科學數據支撐技術創新，聚焦生物育種、新材料創制、藥物研發等領域，以數智融合加速技術創新和產業升級。該中心在算力支撐下，在新材料研發中充分發揮了數據要素的乘數效應，“算”出了新材料。
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