《Composites Communications》：Sustainable 4D Printing of Bio-based Shape Memory Polymer Composites Derived from Isoborneol–Thioctic Acid with Photothermal Actuation
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碳/碳复合材料化学气相渗透工艺的多物理场耦合与人工智能建模研究综述，系统梳理了CVI模拟从早期经验模型到AI驱动智能建模的演进，重点分析了反应动力学、热质传输耦合、多尺度孔隙结构演变及AI技术（如PINNs、数字孪生）在模型降阶、信息融合和不确定性量化中的应用，提出未来发展方向。
胡宏伟|马琳|于杰|于志强|李泽坤|陈正杰|李少远|史昊远|赵超波|赵玉坤|马文辉
昆明理工大学冶金与能源工程学院，中国昆明650093
摘要
本文首次建立了系统性的框架，将多物理场耦合、多尺度结构演化以及基于人工智能的建模方法结合起来，用于碳/碳（C/C）复合材料的化学气相渗透（CVI）过程。该综述回顾了CVI模拟技术的发展历程，从早期的现象学质量传递模型发展到当前的全场、机制解析方法。讨论内容包括反应动力学、热量和质量传递、孔隙尺度演化以及反应器尺度上的流热化学耦合。特别强调了从简化动力学模型向详细反应网络的转变，同时探讨了动态孔隙闭合、氢抑制和非等温效应等持续存在的挑战。此外，本文还介绍了人工智能驱动技术的突破性进展，如降阶建模、物理信息驱动的神经网络（PINNs）和数字孪生技术。这些新兴技术实现了快速推理、跨尺度信息融合和不确定性感知的预测。通过将这些发展整合到一个连贯的路线图中，本文指出了未解决的瓶颈，并勾勒出了朝着智能、实时和自主的CVI模拟方向发展的未来方向，以促进高性能复合材料的制造。
引言
碳/碳（C/C）复合材料是一类高性能纤维增强材料，具有低密度、出色的热稳定性（即使在2000°C以上也能保持稳定）[1]、通过多尺度设计实现超低热膨胀[2]，以及优异的摩擦性能[3]、[4]、[5]、[6]。这些特性使其广泛应用于苛刻的热结构应用中，如航空航天耐热部件、先进制动系统以及工业和能源相关制造过程中的高温热场材料。此外，C/C复合材料良好的生物相容性和高温下的优异耐磨性使其在高端生物医学设备中也得到了应用[7]、[8]、[9]、[10]。不同工程领域中C/C复合材料的典型应用场景如图1所示。
C/C复合材料的制备通常包括三个关键阶段：预制件成型、致密化和最终石墨化[11]。其中，致密化起着决定性作用，因为它直接影响复合材料的最终微观结构和性能[13]。现有的致密化方法主要包括液体浸渍-碳化（LIC）和化学气相渗透（CVI）[14]。尽管LIC仍被广泛使用，但它常常存在收缩严重、残余孔隙率和基体分布不均匀等问题。相比之下，CVI使用甲烷或丙烯等气体前驱体，这些前驱体通过热解反应在纤维预制件的孔隙网络中逐步沉积，形成连续、均匀且高纯度的热解碳（PyC）基体，这使得CVI特别适合于复杂结构组件的近净形制造[15]。
在CVI过程中，前驱气体在高温条件下通过纤维预制件的多尺度孔隙结构扩散，并在表面发生反应转化为固态碳，从而实现孔隙逐渐填充和基体逐渐形成，最终达到致密化[16]。由于其沉积温度低、基体纯度高、对复杂几何形状的适应性强，CVI已成为生产高质量C/C复合材料最重要的技术之一。然而，尽管化学气相渗透（CVI）工艺具有显著优势，但其工业化应用仍受到一些持续挑战的阻碍，包括长达数百至数千小时的长时间、高昂的运营成本、复杂的工艺控制以及难以实时监测孔隙内部情况[5]、[17]、[18]。传统的基于试错的方法不仅成本高昂，也无法充分解释孔隙网络深处发生的耦合传输-反应现象，这一区域往往是一个机制上不透明的“黑箱”。这种缺乏机制理解的现状严重限制了工艺优化和材料快速发展的努力。
在这种背景下，数值模拟已成为推进CVI过程理解和优化的不可或缺的工具。通过构建多物理场和多尺度耦合模型，模拟能够定量分析关键工艺参数（如温度、压力、流速和前驱体浓度）对沉积动力学、空间均匀性、残余应力演化以及复合材料微观结构和力学性能的影响[19]。通过提供一个虚拟但物理上真实的工艺探索环境，数值建模大大减少了实验工作量，缩短了开发周期，降低了生产成本，并为C/C复合材料的智能、数据驱动制造提供了支持。
随着计算科学和数值算法的快速发展[20]，CVI过程的模拟方法也不断得到改进和扩展[21]。鉴于这些进展，对用于碳/碳复合材料CVI过程建模的数值模拟方法进行全面的系统综述显得十分及时和必要。本文旨在通过回顾CVI建模的发展历程——从早期的多物理场耦合框架到新兴的人工智能驱动建模范式——提供这样的概述。综述综合了当前对反应动力学、热量和质量传递行为、多物理场耦合策略以及多尺度建模框架的理解，特别强调了人工智能在模型简化、物理信息融合和不确定性量化方面的作用。
为了建立明确的基础，本文首先阐述了CVI的基本原理，并指出了阻碍工艺优化的主要科学和工程挑战。随后，本文探讨了动力学建模方法的进展，从简化的经验描述发展到更机械化的公式化表达，并对多物理场耦合的进步进行了批判性评估，以及基于连续介质、几何形状和统计方法的建模在多尺度模拟中的优势和局限性。在此基础上，本文讨论了人工智能带来的新机遇，包括提高预测精度、加速模拟速度以及支持数据驱动的工艺-结构-性能模型的发展。最后，本文总结了CVI数值模拟研究的主要成就，指出了仍存在的关键障碍（特别是在模型验证、多尺度信息传递和数字孪生开发方面），并提出了实现智能、高保真CVI模拟的未来方向和实际路径。
章节摘录
化学气相渗透中的耦合传输、反应动力学和结构演化
CVI过程本质上是一个高度耦合的多尺度物理化学现象，整合了异质（表面）和均匀化学反应、流体流动、多孔介质内的分子扩散、热传递、气相传输以及孔隙结构的连续演化[22]，如图2所示。
作为CVI过程的基本组成部分，热解碳沉积的动力学在控制沉积速率和空间分布方面起着决定性作用
沉积动力学建模的演变：从反应机制到人工智能驱动策略
CVI过程中的沉积动力学非常复杂，化学反应的类型和反应网络的复杂性都是数值建模中必须仔细考虑的关键因素。以下部分分别对CVI的分子级建模研究进行了系统回顾。
气体质量传输：扩散动力学和孔隙尺度异质性
CVI过程中的质量传输主要由扩散过程控制。由于实际预制件中孔隙的随机分布，需要能够更真实反映结构异质性的传输模型。Wojciech Szmyt等人[96]通过研究随机排列的圆柱阵列的几何和热力学特性，推导出了气体扩散动力学的解析公式，为这一领域提供了理论基础多尺度结构演化建模：从单尺度范式到人工智能增强的跨尺度耦合
连续介质方法已被用于宏观反应器分析，其中数值结果的可靠性取决于所使用的宏观现象学本构关系（例如渗透率-孔隙率函数）的正确性[140]。几何演化模型常用于模拟介观孔隙沉积过程，其优势在于能够帮助揭示结构特征结论与展望
由于化学气相渗透（CVI）过程的“黑箱”特性和高实验成本，数值模拟在碳/碳复合材料领域变得越来越重要。CVI致密化过程中遇到的复杂性仍然具有挑战性，表现为孔隙过早闭合和非均匀致密化等问题。本文回顾了CVI模拟技术的发展历程
CRediT作者贡献声明
赵超波：撰写 – 审稿与编辑。赵玉坤：验证。李少远：撰写 – 审稿与编辑，概念构思。史昊远：撰写 – 审稿与编辑。马琳：形式分析。马文辉：项目管理。胡宏伟：撰写 – 原始草稿。李泽坤：验证，概念构思。陈正杰：验证，方法论。于杰：监督，资金获取。于志强：方法论，概念构思
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本研究得到了云南省重大科技项目（编号：202402AB080009-02）的支持。
