（文/陈佳茹）高温合金材料在当代科技中扮演着至关重要的角色，其优异的耐高温性、抗氧化性和耐腐蚀性使其广泛应用于航空航天、能源、化工等领域。随着人类科技文明的探索脚步在不断前进，科学研究领域对高温合金材料提出了更高的要求。然而，传统的高温合金研究面临着许多难题，其中包括：高温合金的组成和结构非常复杂，包含多种合金元素和相互作用，这增加了研究的复杂性和难度；高温合金的研究需要进行大量的试验和测试，这需要耗费大量的时间和资源；与高温合金相关的研究文献和材料数据并不丰富，缺乏足够的数据来支持和验证新的设计理论和方法等。这些限制因素直接导致了高温合金的试验和测试的效率低下，无法实现高温合金的突破性研究。
为了更好地解决传统高温合金研究存在的限制性难题，杰出的材料科学家——袭晟堃先生，用他一丝不苟的研究态度和精益求精的专业精神，成功研发出了一系列辅助高温合金材料研究的智能系统。其中他研发的“高温合金的成分与工艺智能筛选平台（AI Platscreen）V1.0”，利用智能技术的专业辅助，通过测试和改变高温合金的成分使其具有更加符合实际应用需求，为高温合金材料的未来开辟了更广阔的前景。
（图为袭晟堃先生在作学术报告）
袭晟堃多年来致力于机器学习算法的研发、材料成分分析和高温合金的工艺智能筛选。他在建立机器学习算法模型方面经验丰富，包括数据清洗、模型调试、批量调参等，并能够编写计算数据自动提取代码，提取有效信息。通过利用多个机器学习算法模型，他成功预测了不同成分的高温合金所具备的不同性能，为新材料的开发提供了重要的指导。
在袭晟堃的采访中，他提到“高温合金的成分与工艺智能筛选平台（AI Platscreen）V1.0”所涉及的高温合金成分设计系统不仅是一款研究工具，更是一个集成了多种功能和技术的全面平台，其主要涉及两个关键技术层面：高温合金的成分设计和工艺智能筛选平台。
高温合金的成分设计
该研究系统提供的强大数据库涵盖了多种合金成分的实验数据和性能参数，研究者可以从这个庞大的数据集中获取信息，深入了解不同成分对高温合金性能的影响，从而可以在广泛的合金成分范围内进行探索。此套研究系统还集成了先进的模拟和建模工具，这些模拟和建模工具不仅能够在虚拟环境中模拟合金成分的性能，让研究者不再局限于传统的试错方法，而且能够通过预测不同成分组合下的高温合金性能，帮助研究者可以更加准确地判断和预测不同成分对高温合金的影响，从而优化设计来提高材料性能。
工艺智能筛选平台
为了使研究者更加迅速而准确地进行高温合金的成分测试，该研究系统引入了基于智能化技术的筛选功能，通过机器学习算法等先进技术，自动对各种合金成分进行筛选和评估。整个流程包括多个关键步骤：首先，利用工艺智能筛选平台进行大规模的高温合金数据收集，包括不同成分、工艺参数和性能指标。这些数据被用于建立机器学习模型，以深入分析合金成分对性能的影响。随后，通过平台中的机器学习算法，进行成分－性能模型的训练，探索合金成分在高温、高压、强腐蚀等极端环境下性能的关系。通过模型的优化，确定最优成分组合，以达到更高的性能。接着，通过将优化后的成分组合应用于实验中，利用高通量实验技术快速制备多个样品进行测试，以验证模型的准确性和成分对性能的实际影响。整个过程形成了一个反馈循环，即根据实验结果和性能测试数据，进行不断循环优化，逐步改进高温合金的成分设计，使其达到更高的性能要求。
通过袭晟堃的研究可见，利用工艺智能筛选平台来测试高温合金成分的技术对于现代高温合金材料的发展进程具有显著的重要性。这种技术能够极大地提高研发过程的效率和准确性，同时也能够降低开发成本和开发时间。他研究出来的这套系统有效打破了传统高温合金研究的桎梏，为现代科学材料领域引入了一套令人眼前一亮的高温合金成分设计和智能化筛选模式，使高温合金的研究变得科学、智能且高效。这项创新不仅仅是一次颠覆，更是为新材料的探索和实际应用带来了一系列充满创意的途径和解决方案。
袭晟堃在高温合金研究领域所做的贡献在材料科学业界获得了广泛的赞誉。他独特的理论洞察力和实践能力使他能够将复杂的科学原理应用于材料设计和工艺优化，使得材料科学领域研究者可以共享其优越成果，因此他在学术界引起了广泛的关注和得到了众人的认可。我们期待袭晟堃在未来的研究道路上取得更加辉煌的成就，期待他的研究成果能激励和引领材料科学领域的其他研究人员，推动整个材料科学领域的创新和发展。
