关于美国“热处理技术发展路线图”的讨论

美国热处理技术发展路线图在行动

樊东黎

全国热处理学会荣誉理事长

美国能源部工业技术局（Department of Energy-Office of Industrial Technology,简称DOE-OIT）和金属学会热处理学会（American Society of Metals-Heat Treatment Society,简称ASM-HTS）以及热处理协会（Heat Treating Institute ,简称HTI）于1996年2月召开了20名热处理全能（captive）和专业（commercial）加工企业，制造和销售企业专家和领导讨论并提出了美国热处理2020年设想和目标。由17名专家组成的热处理学会研发委员会于1997年2月提出了热处理技术发展路线图（Heat Treating Technology Roadmap）初稿和设备和硬件材料、工艺和被处理材料、能源和环境三个方面的70个研发项目。2002年7月HTS的R&D Committee在依利诺依斯工业大学（Illinois Institute of Technology）对路线图初稿进行修改补定。2004年公布了“2004热处理路线图修订稿（Heat Treating Technology Roadmap-2004 HTS Revision）”。

路线图提出了2020年热处理生产发展目标：

• 能源消耗减少 80%
• 工业周期缩短 50%
• 生产成本降低 75%
• 热处理件畸变 0
• 热处理件质量分散度 0
• 热处理炉寿命提高 10倍
• 热处理炉价格降低 50%
• 热处理生产污染 0

美国热处理2020年技术发展路线图是在能源部对热处理行业十分重视和推动的前提下形成的。美国能源部认为“热处理企业重要能源用户，对制造业会发生实质性的影响”，并为了配合美国“未来生产技术”计划的实现（其目的是帮助美国大量使用能源和形成大量工业废料的行业利用这些技术需的不断进步和保持国际竞争能力），能源部和热处理学会签订了参加“未来工业计划”的“合作伙伴”（Allied Partner）协议，其目的是通过最优异的生产技术(实践,best practices)达到提高能源利用率和劳动生产率的效果。

为实现路线图目标和完成提出的众多研发项目，采取了以下两方面的措施：

(1) 成立热处理技术研发中心：在Worcester工业大学（Worcester Polytechnic Institute,简称WPI）的金属加工学院（Metal Processing Institute）成立了“热处理杰出技术中心”（Center for Heat Treating Excellence,简称CHTE） 在Illinois工业大学（Illinois Institute of Technology）成立了“热加工技术中心”（Thermal Processing Technology Center,简称TPTC）。

(2) 鼓励和组织热处理全行业企业参与研发实现路线图目标和完成新提出的70余个研发项目。

为了增进对“2004线路图”的了解，作者搜集了关于“热处理高新技术中心”和“热加工技术中心”的介绍资料，对这两个专门从事热处理技术研发的单位作为下介绍。

1.热处理杰出技术中心（CHTE）
　　CEHT是在中心成员支持下建立的热处理行业研发机构。由国家能源部和其它途径提供研发资金。在前几期的Heat Treating Progress刊物上重点介绍了中心合作成员的研究计划，更重要的是按计划完成的降低能耗，减少环境污染、减少废品和返修品，控制成本和全面促进热处理行业繁荣有助于发展这方面所需的基础知识。
　　总部设在麻省Worcester市Worcester Polytechnic Institute(WPI) 金属加工学院Metal Processing Institute（WPI）的CHTE是众多中心之一。CHTE是一个名义上的中心（虚设），其工作依靠学院的员工、研究生和其他大学（WPI、康乃狄格大学、西北大学等）协同研发人员。在 ASM,HTI,以及CHTE工业会员支助下我们组建了一个“academic home”（研究基地），研究人员、科学家和工程师在此为未来的行业知识基础而工作，更重要的是培养未来的科技工作者和工程师。
　　什么是行业最关键的研发需求？决定性的答复是通过采用适当的措施（传感器和预测工具）来控制我们的工艺和相关的（生产成本）费用。这是CHTE的学校员工应仔细考虑的问题，也是我们集体应从以下方面思考的问题。
1.加热过程
　　节能、精确、一致性、可靠性和低成本、高效率的加热炉是热处理工作者的强烈需求。故炉子结构、材料、燃烧器和工装夹具也要满足这些指标也是毫不为奇的。另外，工件如何装炉以期获得理想的加热效果和在最短的时间内达到要求加热温度也是热处理工作者要考虑的问题。为满足这些要求，需要开发能模拟炉子性能、结构变化以及加热方式的优化的分析模型。同时，也需要开发从结构、对流、工件和夹具内部、接触传热考虑的装炉方式的模拟，为得到准确的预测模拟，需要获得更多的热性能和热传导机制的数据信息。
2.固溶/均匀化处理
　　在热处理的固溶阶段要求实现被处理合金化学成分的均匀化，钢中的碳化物必须溶解。铝合金中的第二相必须脱溶和合金元素必须扩散以减少其在显微组织内的聚集。此均匀化过程需要时间，后者取决于要求的显微组织和合金元素的凝聚程度。为此需要开发一种合金均匀化－扩散过程的模拟软件（模型）。这些模型的准确度和实用性要用扩散和热力学数据来校验，并使其完全适用于特定成分合金的固溶化过程。测定这些数据是CHTE和行业协议中的主要来源。
3.淬火
　　钢件加热固溶（奥氏体化）后按规定的温度——时间曲线冷却到室温。通常工件在液态或气体中淬冷。液态介质的范围很宽，包括矿油、植物油、水、聚合物溶液和盐水，以及高压惰性气体和氮。实时生产中，淬火液要用泵、螺旋桨或叶子板搅动。淬火过程最好不影响环境，淬冷过程无需特殊维护或政府监督。
　　同时，淬火过程要用良好的控制系统来进行管理。由于冷却速率决定工件的畸变、显微组织和性能，故需要控制淬火冷速。通过控制液体成分（包括杂质和成分虽时间的变化）、液温、搅拌（雷诺数和运动方向）、工件几何形状以及工件摆放位置来控制淬火冷却速度。
最好的控制方案是统计过程控制。为此要精确测定淬火液的性能，包括用IVf或Drayton探头测出的参数和冷却曲线。进一步，冷速的控制应满足智能化淬火和适时控制的要求。适时控制（real-time control）要求测量冷速、叶流速度、需要经归纳记忆和精确度确定的淬火模型。采用智能淬火的适时控制系统可以减少废品和降低能源消耗。
4.重要数据库的需求
　　数据库的需求是一个很重要的问题，是我们未来进步的“启动工具”（enable tool）。在这方面有两个预先优化热处理工艺过程的相关需求：
 计算机代码 预测在固溶、时效和其他热过程中显微组织演变而发生的材料性能变化。
 可用来编码的数据库 在使用这些编码时，工程师必去首先预知合金成分和原始显微组织状态，如树枝状晶和孔隙。
　　实际上还需要掌握许多关于合金的附加信息，包括在数据库中的相图、转变动力学和材料性能数据。
用成本效率分析法使数据库具有一定的准确性是一种挑战。像图和扩散数据库能提高合金溶质添加物量的平方。例如，在各种温度下二元合金需要一个扩散系数，三元合金需4个系数，四元合金需9个系数。幸而在实验数据和确定系数间可以用外推的预测模型来减少所需信息量，确定系数很小，完全可以忽略。
根据已有数据库，相图数据库，可以获得各种钢、铝、镍合金的化学成分，但很难找到有关扩散的数据库。在力学性能数据库中也存在类似缺口。总之数据库的可用性决定着计算机方法对专业热处理现代化中的价值。
5.高温渗碳
　　热处理和表面工程技术的进步为控制成形零件性能的材料工程开辟了广阔的前景。为实现ASM热处理技术路线图2020目标，设计出一种专用于高温渗碳的合金钢，和传统渗碳比较，显著加速了工艺过程，并减少了工件畸变，相当程度提高了抗疲劳和耐磨性能。同时用计算机系统设计了集材料和工艺成套的高温渗碳技术。渗层深度成数量级的升高，开辟了工模具的应用途径，这是原先的表面硬化法所不可能达到的。
依靠所列长度标尺（从纳米到微米和更高）已定纳米结构钢的纤维组织演变的精确计算机建模显示1000MHV的渗层硬度，且无块状依次硬化物，接触疲劳强度和磨损寿命都有所改善。研发新型合金的焦点是开发在低压丙烷中于1050℃强力渗碳时的碳传感器。所得数据可用来校验表面反应动力学模型，还可用以工艺优化和控制的整体扩模拟。CHTE正在研究不锈型新合金的离子渗碳性能，以及商用的高性能钢。
CHTE也有兴趣开展其他相关领域的工艺优化工作。特别是抗高温下晶粒粗大化，包括用粉末金属加工的高稳定性晶粒弥散细化。新工艺的实质是用同步加速器的X射线设备（Algonne National Laboratories 的Advanced Photon Source）快速测量渗层残余应力分布，最终实现热处理工艺优化。从具体零件渗碳和热处理的多元和多元化角度研究扩散以准确开发软件工具。
　　除合金开发工件以外，领先进行的工作尚有真空淬火工艺，包括采用其他可提高渗碳速率的介质，以及可实现高温渗碳的工艺方法。其中的一例是Surface Combustion公司的VringCarb渗碳法，使用高纯度环烷烃的渗碳工艺就是CHTE的研究成果。
　　总之，当前的计算机工具以为预测和控制工艺广开门户，实际上，这不是很容易的事情，许多数据必须经证实，所开发的工具必须有真空基础，并经实际证明。
采集数据是CHTE工作的焦点
　　CHTE的焦点主要凝聚在开发预测工具，依靠逐步扩大测量和采集的数据来辅助决策。最重要的一例是QuenchMiner软件。以网为基础的数据采集工具Quench PAD (Quenchant Performance Analysis Database)和用户友好。利用该系统的知识可实现工艺的分析和决策。
　　实际上，此工具可使用户看到淬火过程中的显微组织演变。将来还会实行人工智能（AI），建立神经网络和人机对话并被称为专家系统。如何把人工智能和专家系统改善为聪明的可以控制的工艺是CHTE的研究人员Dr. M. Maniruzzaman ,Ms. M. Takahashi 和Ms. A. Varde的工作。