让材料研发跑赢时间

　　未来的材料研发会是什么样？

　　技术人员在系统中输入工况需求和性能指标，AI就能从海量数据中快速筛选、推演，给出材料配方与工艺方案的最优组合。

　　在石化机械数智研究分公司，“材智聚力”研发团队正在将想象变成现实。

　　3到5年，能不能再短一点？

　　在油气装备领域，一款泵头体新材料从提出需求到产品定型，常规周期至少3到5年.反复试错、推倒重来是家常便饭。

　　“强度和韧性就像一对冤家，按下葫芦浮起瓢。”研发人员陈潇然这样形容。传统研发模式里，材料性能的每一次微调都意味着新一轮实验循环——配方、熔炼、热处理、检测，动辄数周甚至数月。

　　随着非常规油气开发向深层超深层挺进、压裂作业迈入特高压时代，传统研发模式下材料迭代的周期，根本跑不赢一线需求变化的速度。

　　AI来了，它改变了什么？

　　AI驱动的材料正向设计与性能预测系统界面

　　AI驱动的材料正向设计与性能预测系统,正是针对这一痛点而生。它如同一位摸透了面粉脾性的老师傅，能快速分析成分、工艺、性能之间的关联，在数万种可能的配方组合中筛掉无效选项，锁定较优区间。传统方法需要数月试错的路径，它用分钟级完成初步筛选。

　　但系统要落地，得从数据这座地基打起。研发团队联合四机公司、世纪派创公司，将经年累月的检验报告和实验记录逐一整理、筛选、清洗、去重、补全，将散落的上万条数据汇聚成高质量数据集。

　　“数据就是AI的血液。”负责算法建模的张道伟说。光有数据还不够，在公司专家指导下，团队将热力学约束、成分边界等物理规则融入模型，为算法套上符合冶金规律的“缰绳”。

　　材智聚力团队风采

　　目前，系统已初步完成泵头体材料预测模型搭建，能够有效指引配方优化方向，大幅缩短试验收敛周期。随着模型不断迭代，公司材料研发周期有望压缩到1年以内，逐步形成标准化的数据库和预测模型，把千万次试验积累的数据转化为可传承、可增值的知识资产。

　　让新入行的研发人员站在前人肩膀上起步

　　让材料选型、结构优化和国产化替代跑得更快更准

　　让客户的定制化需求能得到更敏捷的响应

　　当材料研发

　　从"试错式"走向"预测式"

　　从“靠经验摸索”走向“靠数据导航”

　　跑赢时间便不再是奢望

　　供稿：数智研究分公司 新闻宣传中心

　　图片：李国荣 李梦蝶

　　编辑：李梦蝶

　　石化机械|官方网站 http://sofe.sinopec.com/sofe/