耐火材料

作者：李传浩, 曹喜营, 杨小渝, 冯海霞

单位：1)中钢集团洛阳耐火材料研究院有限公司 先进耐火材料全国重点实验室 河南洛阳 471039；2)中国科学院计算机网络信息中心 北京 1000833；3)中国科学院大学 北京 100049

关键词：Al2O3-Cr2O3固溶体,高通量智能计算,耐火原料,杨氏模量,

基金：先进耐火材料全国重点实验室2024年科研项目(202407)。

为探索高通量智能计算在耐火材料领域中的应用,针对铬刚玉耐火原料,选取Al2O3-Cr2O3固溶体体系作为研究对象,采用高通量智能计算和机器学习方法,探讨了Cr2O3取代浓度对固溶体晶格常数和杨氏模量的影响。计算结果表明,随Cr2O3取代浓度的增加,Al2O3-Cr2O3固溶体杨氏模量整体呈下降趋势,但在70%~90%(x)的高Cr2O3取代浓度下,固溶体的杨氏模量略低于纯Cr2O3的。此外,还直接计算了Al2O3-5%(x)Cr2O3固溶体的杨氏模量,并将其与机器学习模型预测值进行了对比,发现二者相差不大,说明了通过高通量智能计算和数据挖掘技术的结合来得到材料性能和组分的映射关系的可行性。

来源：2025年第4期

《耐火材料》期刊编辑部

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