硅元素对IN718合金Laves相溶解机制的实验与分子动力学研究

为解决高硅含量IN718合金中Laves相（C14-(Ni,Cr,Fe)2(Nb,Mo,Ti)）导致的力学性能退化问题，印度理工学院卡拉格普尔分校团队通过实验与分子动力学（MD）模拟相结合，揭示了硅（Si）通过加速Fe、Nb扩散促进Laves相溶解的原子机制。研究发现，0.4 wt.% Si在1100°C下显著提升溶解速率，并建立首个基于MD扩散系数的溶解动力学模型，为航空发动机低成本高硅IN718热处理工艺优化提供理论框架。

　　

研究背景与意义
航空发动机核心材料IN718（Inconel 718）因其γ′/γ″强化相（gamma prime/double prime）的高温性能成为不可替代的选择，但原材料镍（Ni）成本飙升迫使行业转向高硅（Si）废料回收。然而，Si含量超过0.15 wt.%会引发Laves相（一种富Nb脆性相）在晶界聚集，传统均质化热处理对此束手无策。印度理工学院卡拉格普尔分校的Manas Paliwal团队在《Journal of Alloys and Compounds》发表的研究，首次通过实验与原子模拟的“双线作战”，破解了Si加速Laves相溶解的谜题，为高Si-IN718的工业化应用扫清障碍。

关键技术方法
研究采用0.2/0.4 wt.% Si的铸态IN718，在1100-1175°C进行12-96小时热处理，通过SEM-BSE（背散射电子成像）和TEM（透射电镜）定量Laves相演变；结合分子动力学（MD）模拟优化混合势函数，计算Fe/Nb扩散系数与径向分布函数（RDF）；最终将MD数据输入尖锐界面模型预测溶解动力学。

研究结果

1. Laves相溶解实验验证
   SEM显示0.4 wt.% Si样品在1100°C处理10小时后Laves相面积骤降50%，TEM证实Si促进Fe-Nb键断裂，这与MD模拟中Si使Nb扩散系数提升3倍的结果吻合。

2. 原子尺度机制解析
   MD模拟揭示Si通过降低Fe-Nb配位数（RDF峰谷差达40%）加速原子迁移，其中Nb扩散是溶解速率控制步骤，颠覆了传统认为Mo主导的观点。

3. 溶解模型预测
   基于MD导出的Nb互扩散系数（1.2×10^-16 m²/s at 1100°C），模型精确预测了Laves相含量随时间指数衰减的规律，误差<5%。

结论与展望
该研究首次建立“原子尺度机制-宏观溶解动力学”的全链条理论框架，证明Si通过调控Nb扩散路径优化热处理工艺。这不仅使高Si废料利用率提升成为可能，其MD与实验联动的策略更为其他多组元合金设计提供范式。未来可拓展至Co基合金或增材制造IN718的缺陷控制研究。