2026年, 第46卷, 第9期　刊出日期：2026-09-28

  

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综述
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  超大尺寸金属材料单火花放电原位分析技术进展

  贾云海

  冶金分析. 2026, 46(9): 1-8.
  https://doi.org/10.13228/j.boyuan.issn1000-7571.013396

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  超大尺寸异形金属构件是轨道交通、海洋工程、能源装备等高端制造领域的核心关键基材,其成型过程产生的成分偏析、非金属夹杂、组织不均匀等冶金缺陷,直接决定构件力学性能与长期服役安全性。传统湿法分析、微区表征、单点光谱检测等技术存在破坏性、视场局限、检测效率低、无法全域评价等弊端,难以满足大型金属构件高通量、无损、精准化的质检需求。单火花放电光谱原位统计分布分析(OPA)技术凭借无预燃连续扫描、单火花放电解析(SDA)与数理统计评价优势,突破了传统光谱单点检测的技术瓶颈,可实现超大尺寸金属构件成分分布的全域定量表征,是我国自主原创的先进冶金质量评价技术。本文系统综述了OPA技术的核心原理与技术架构,梳理了国内外火花光谱信号校正、误差补偿、定量模型优化方面的最新研究进展,重点归纳了该技术在高铁轮轴、大口径管材、高端合金锻件等超大尺寸工程金属构件中的应用现状与技术优势,旨在为OPA技术的迭代优化、工程普及与行业标准构建提供系统的理论参考与技术借鉴。
方法研究
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  火花原位统计分布分析数据的随机映射网格化方法

  张翘楚, 袁良经, 贾云海, 于雷, 盛亮

  冶金分析. 2026, 46(9): 9-14.
  https://doi.org/10.13228/j.boyuan.issn1000-7571.013399

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  火花放电原位统计分布分析技术(Original Position Statistic Distribution Analysis,OPA)通过对大尺寸金属构件表面进行连续扫描激发,获得元素成分的二维分布图像。将离散的火花时序数据准确重构为空间连续的成分分布图,是图像质量与定量准确性的关键环节。传统数据处理方法,如直接平均法在网格化过程中,将每个激发斑点内所有火花的强度取平均值后赋给该斑点覆盖的所有网格单元,这一操作虽实现了数据到空间的转换,却消除了火花信号固有的统计涨落,改变了原始数据的统计分布特征,导致图像呈现规则的块状棋盘格伪影。本文基于火花放电的物理原理——单火花在激发斑点内的落点具有随机性与独立性、单火花强度信号服从统计涨落规律,提出了一种数据网格化随机映射方法。该方法的网格步距由激发斑点直径、扫描速度和激发频率等硬件参数天然决定,使得每个激发斑点覆盖的正方形网格单元数恰好等于其内含的单火花数,从而实现火花数据与网格单元的精确一一对应和随机不重复映射。本文以GCr15轴承钢连铸方坯纵截面样品为例,将随机映射网格化方法与直接平均法进行了对比,并以X射线荧光光谱(XRF)扫描图像作为独立参考进行定性对照分析。结果表明:本文方法生成的成分分布图像平滑自然、无块状棋盘格伪影;处理后元素的平均值、标准偏差及偏析度等统计量与原始火花数据完全一致;与XRF图像在宏观偏析形态上具有一致的带状分布趋势。本文方法为OPA技术提供了一种符合物理实际、统计保真度的标准化数据重构方案。
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  大尺寸金属构件原位分析仪的检测结果校正

  张浩仁, 贾云海, 盛亮, 张晓芬, 王学华, 吕勇, 杨丽霞

  冶金分析. 2026, 46(9): 15-22.
  https://doi.org/10.13228/j.boyuan.issn1000-7571.013322

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  原位统计分布分析技术(OPA)在冶金领域元素定量分析中具有准确度高、多元素同步检测及标准样品体系完备等优势,但由于光谱强度漂移、样品表面状态差异引入的系统性误差严重制约了成分分布图像的准确性。本文基于自主开发的大尺寸金属构件原位分析仪,以低合金钢铸锭截面为研究对象,提出了一套面向面扫描原始数据的联合校正算法。首先将测量数据矩阵化,通过行列双向线性校正消除沿扫描方向和垂直扫描方向上的整体漂移趋势;其次引入自适应窗口的Hampel滤波器,依据扫描行间波动程度动态调整滤波强度以识别并修正异常数据行。结果表明,经校正后C、Si、Mn、Cr、Mo元素的偏析现象趋于明显,校正后结果图提取与火花放电原子发射光谱(Spark-OES)测量相同位置元素含量值的相对偏差绝对值最大值为3.38%,验证了该校正方法的准确性。本工作为大尺寸金属构件原位分析仪器提供了一套系统可靠、准确的数据处理流程,有助于推动该技术在宏观偏析表征中的实际应用。
分析应用
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  GCr15轴承钢大断面连铸坯成分偏析及碳化物的定量表征

  韩忠宝, 俞峰, 李大赵, 刘吉刚, 盛亮, 曹文全

  冶金分析. 2026, 46(9): 23-33.
  https://doi.org/10.13228/j.boyuan.issn1000-7571.013398

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  成分偏析是影响GCr15轴承钢大断面连铸坯质量的关键因素。传统偏析表征方法受限于取样代表性差与信息不连续,而金属原位分析方法可非破坏性地获取全截面连续成分分布,实现对成分偏析的全面、精确定量评价。因此,本研究采用全自动超大尺寸金属原位分析方法对某钢厂连铸工艺生产的390 mm×510 mm 大方坯进行全截面扫描,实现成分偏析与碳化物的同步定量表征。结果显示,C和Cr为主要偏析元素,最大正偏析度分别为11.9%和8.9%,统计符合度分别为77.4%和72.9%。在r/2处(r为半径),C元素最大正偏差为0.074 1%、最大负偏差为-0.036 8%;Cr元素最大负偏差为-0.074 2%。液析碳化物主要富集于中心偏析区,异常火花总数42 449个,相对含量68.4 μg/g。连铸坯金相统计和C元素化学分析结果显示,中心区域碳化物平均面积和等效直径最大值分别为5 371 μm²和82.69 μm,C元素偏析指数范围为0.95~1.05,与金属原位的测试结果相符。本研究验证了金属原位分析技术在大断面连铸坯全截面定量表征中的优势,为GCr15轴承钢偏析控制和碳化物均匀度提升提供了重要指导。
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  大尺寸耐蚀合金铸锭成分的原位统计分布分析表征

  张秀鑫, 盛亮, 闵艳飞, 吴晓涵, 张晓芬, 贾云海

  冶金分析. 2026, 46(9): 34-40.
  https://doi.org/10.13228/j.boyuan.issn1000-7571.013345

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  元素在Monel K-500耐蚀合金中偏析程度对其力学性能与组织均匀性有着直接的影响,然而传统基于标准取样位置的检测手段难以全面揭示样品全域各元素的成分分布状况,也无法实现均匀性评估。本研究依据国家标准GB/T 222—2025,提出了一种新的偏析判定准则,并与超大尺寸金属构件原位统计分布分析技术相结合,应用于Monel K-500耐蚀合金偏析评价。文中将标准中允许偏差与含量的比值定义为偏析度(Ds),通过对数形式的线性拟合建立了偏析度上限Ds(max)的计算公式。此外,利用超大尺寸金属构件原位统计分布分析技术获得了C、Si、Mn、P、S、Fe、Cu、Ti、Al 这9种元素的二维成分分布信息。结果显示,各元素在样品截面上呈现均匀分布,且所有元素的正、负偏析度均小于Ds(max),未观察到明显偏析现象。本研究建立的偏析度表征方法及评价模型可应用于Monel K-500等变形耐蚀合金的质量控制与评价。
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  超大尺寸高铁车轮全域截面夹杂物分布的原位定量统计分布表征

  盛亮, 贾云海, 张晓芬, 张浩仁, 王学华, 吕勇, 程培峰, 杨丽霞

  冶金分析. 2026, 46(9): 41-53.
  https://doi.org/10.13228/j.boyuan.issn1000-7571.013330

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  针对高铁动车组车轮大尺寸范围内非金属夹杂物难以实现全域定量表征的问题,本文提出一种基于原位统计分布分析的高通量方法—广义帕累托及正态分布(Generalized Pareto after Normal Distribution,GPAND)解析方法。在单火花光谱原位分析技术基础上,该方法构建了正态函数与广义帕累托分布(GPD)的复合模型,对光谱强度的相对频数分布进行分峰拟合,从而将固溶信号与夹杂信号有效分离。进一步结合扫描电子显微镜(SEM)与极值理论,建立了夹杂物等效圆直径(ECD)与光谱强度之间的定量关系,由此实现对超大尺寸高铁车轮钢中夹杂物的空间位置、粒度等关键参数的原位、定量与统计分布表征。将GPAND方法应用于W1与W2两种不同厂家的高铁车轮,分别分析其轮毂及轮辋部位的Al系夹杂物与MnS夹杂物。结果显示:W1车轮中Al系夹杂物的总数低于W2,而MnS夹杂物总数则高于W2。尤其在轮辋部位,W1车轮尽管含有更多3 μm以下的Al系夹杂物,但大颗粒脆性Al系夹杂物较少。这一特征与W1车轮所采用的特殊冶炼工艺高度吻合——该工艺促使MnS有效包裹Al系夹杂物。现有分析技术仅能获取有限测试区域内的宏观统计结果,无法提供全域空间位置及粒度分布信息,GPAND方法弥补了上述不足。它不仅完善了车轮夹杂物质量评价体系,也为高铁车轮的服役安全评估、冶炼工艺优化及夹杂物控制提供了可靠的实验与理论支撑。该方法的适用性还可拓展至其他高端钢铁或合金构件的洁净度评价与工艺验证。
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  SMALS全流程分析方法在C91耐热钢大尺寸构件质量评估中的应用

  李白冰, 王海舟, 赵雷, 苗瑛琦, 韩俊喆, 贾云海

  冶金分析. 2026, 46(9): 63-75.
  https://doi.org/10.13228/j.boyuan.issn1000-7571.013344

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  C91耐热钢因其优异的高温性能,被广泛应用于超(超)临界火电机组的关键部件。大尺寸金属构件的成分均匀性直接影响其服役寿命和安全。本文采用超大尺寸原位统计分布技术(SMALS),对C91耐热钢进行了系统的成分分布分析。首先,通过正交试验和Z-score归一化统计分析,确定了SMALS分析C91耐热钢的最优实验条件(火花激发频率700 Hz,能量参数0.1 J,电极极距4.0 mm,钨电极锥度75°,氩气流量8 L/min),并明确了火花激发频率、能量参数和电极极距是影响分析性能的主要因素。其次,针对大尺寸圆环/圆坯样品,建立了一套基于圆环分割的分区统计方法,并将正偏析度、负偏析度、统计符合度等评价指标成功应用于样品A的不同划分区域,清晰划分了其正、负偏析区域。样品A为具有显著宏观偏析的C91耐热钢典型试样,用于建立和验证分区统计分析方法,发挥方法学示范作用。最后,将优化后的方法和分区统计策略应用于C91耐热钢钢坯和钢管样品。结果表明:钢管(成品管)的成分均匀性优于圆坯(管坯),穿孔轧制过程有助于改善宏观偏析;钢坯头部的成分均匀性劣于底部,冒口区域存在明显的元素富集。本研究建立的SMALS全流程分析方法,为C91耐热钢大尺寸构件的质量评估和冶金工艺优化提供了一套完整、可靠的技术方案。
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  超大尺寸金属构件原位分析技术在高铁车轮钢圆坯质量评估中的应用

  宋祖峰, 郭士光, 王忠乐, 沈昶, 郭俊波, 于雷

  冶金分析. 2026, 46(9): 76-82.
  https://doi.org/10.13228/j.boyuan.issn1000-7571.013362

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  元素分布均匀性、非金属夹杂物赋存状态及微观偏析水平是评判高铁车轮钢圆坯质量与服役安全性的核心指标。针对传统离线抽样检测存在覆盖面窄、检测滞后、破坏性取样、无法实现大尺寸圆坯全域精准质控的局限性,本文引入超大尺寸金属构件原位分析技术,构建适配450 mm超大截面D2牌号高铁车轮钢圆坯的无损全截面质量评价体系。应用超大尺寸金属构件原位分析仪开展全截面微观质量表征实验,并与传统湿法成分检测、低倍酸洗检测方法进行对标验证。结果表明:超大尺寸金属构件原位分析技术元素检测相对偏倚RB<2%,相对标准偏差RSD<0.3%,检测准确度满足冶金检测规范;实验用D2高铁车轮钢圆坯各元素统计符合度均不低于97.1%,成分均匀性优异;铸坯仅存在可控的轻微环状锭型偏析与中心微量溶质偏聚,无危害性微观缺陷;钢中非金属夹杂物以弥散分布的微米级MnS塑性夹杂物为主,硬质有害夹杂物含量极低,钢基体洁净度良好。相较于传统检测方法,超大尺寸金属构件原位分析技术检测效率提升明显,可实现大截面高铁车轮钢圆坯无损、快速、全域质量检测。该技术有效弥补了传统检测手段的不足,可为高铁车轮钢连铸工艺优化、微观质量精准控制及高端钢材质控体系智能化升级提供技术支撑。
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  基于高通量表征的GH4198高温合金组织与性能全流程演变规律探究

  江帆, 李冬玲, 李福林, 梁万盈, 王海舟

  冶金分析. 2026, 46(9): 83-92.
  https://doi.org/10.13228/j.boyuan.issn1000-7571.013392

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  本文针对新一代变形GH4198高温合金盘轴一体锻件,采用微束X射线荧光光谱(μ-XRF)、高通量扫描电子显微镜(SEM)和纳米压痕等先进表征手段,对盘轴一体锻件的全流程演变进行了系统研究。探究了不同工艺阶段的元素偏析行为,发现Co与Cr在全流程中分布相对均匀,而Nb、Ta和Ti元素偏析较为严重;铸锭阶段的柱状晶生长是元素偏析的重要原因,均匀化退火可有效降低元素偏析,但锻件杆部边缘因模锻成形导致碳化物富集,引起Nb、Ta和Ti的异常偏析。显微组织的表征结果显示,铸锭阶段晶粒粗大,经均匀化退火后一次γ′相大量析出,有效抑制了晶粒长大,最终锻件晶粒分布均匀且达到9级;在碳化物演变方面,均匀化退火驱动亚稳态的骨架状MC型碳化物向稳定的颗粒状碳化物转变,显著降低了碳化物尺寸;3D锻造通过热变形应力进一步减少碳化物总面积,但模锻成形阶段,由于模具结构复杂,会导致碳化物富集,对样品均匀性产生影响。力学性能方面,硬度标准偏差随工艺推进逐渐减小,材料均匀性持续提升;硬度值在经均匀化退火降低后,因3D锻造锻坯与锻件阶段的晶粒细化及位错强化作用而显著提高。本研究为建立GH4198高温合金工艺—成分—组织—性能的全流程关联关系提供了系统性的实验依据,并为优化锻造工艺及提升涡轮盘服役稳定性提供了理论支撑。
大尺寸样品夹杂物显微阵列分析
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  超大尺寸金属样品显微阵列夹杂物分布分析法及其在高铁车轮铸坯中的应用

  张晓芬, 贾云海, 吕勇, 盛亮, 程培峰, 张浩仁, 王学华

  冶金分析. 2026, 46(9): 93-101.
  https://doi.org/10.13228/j.boyuan.issn1000-7571.013332

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  传统基于局部小面积(通常为200 mm²)取样、人工评级的金相检测方法,信息维度单一,结果随机性强、代表性差,难以真实反映超大尺寸金属构件全域夹杂物的分布状态。本文开发了超大尺寸金属样品显微阵列全域夹杂物分布表征方法,研制了集成显微阵列并行采集、智能在线识别与激光诱导击穿光谱(LIBS)原位成分甄别的多模态信息融合分析系统,实现了单次扫描过程中夹杂物形态、位置与成分的多信息关联耦合,单样品全域检测面积达700 mm×400 mm,可在3 h内完成全域扫描与数据分析。应用该方法对国产D2牌号高速列车车轮铸坯(分析面积约380 mm×230 mm)进行全域夹杂物分布表征,直观揭示了A类(硫化物)、B类(氧化铝)、D类(球状氧化物)夹杂物在铸坯内弧和外弧的视场严重程度和分布规律。A类夹杂物最恶劣视场评级达2.0级(总长度449 μm),B类夹杂物最恶劣视场评级达1.5级(总长度91 μm),D类夹杂物最恶劣视场评级均为1.0级。该方法实现了超大尺寸金属样品中夹杂物的快速、准确、全域表征,为高铁车轮等关键构件的洁净度评价与工艺优化提供了可靠的技术手段与数据支撑。