课题组与加州大学洛杉矶分校的倪霓课题组联合研究了Mn-Bi-Te家族的另一成员，MnBi 4

利用超疏水性能，可以实现表面自清洁等功能。若在金属材料表面上制备超 疏水结构，开可以提高材料的耐腐蚀性能。为此，本项目分别在铝合金、镁合金 上制备了微纳结构、并制备了 ZnO、Ti02及石墨烯阵列的超疏水结构，可望应用 于金属防腐、焊料的润湿、太阳能电池表面的自清洁等方面。实施条件:需要有对零件进行清洗、腐蚀和涂覆的场地和相应设备。 预算:投入5-50万，随处理的零件的大小和数量而变。

针对车用空调铝合金叶片需要的硬度和耐磨型的要求，开发了基于 Ni-Co-P三元合金与硬质颗粒（Si N涂\A1203\Si02等的复合电镀或复合化学 镀层技术，产品性能与日本的表面处理技术相近，打破了日本对我国的技术封 锁，目前该技术已在重庆某厂使用。市场及经济效益分析：

南京钛威科技有限公司是由南京工业大学注资成立。公司可以大规划生产大比表面介孔氧化钛，氧化钛催化剂成型载体，适合摩擦材料陶瓷型刹车片使用的钛基晶须，具有离子交换能力的适合污水处理的四钛酸钾晶须，高档塑料增强、摩擦、隔热材料六钛酸钾晶须。

开发出离心喷雾干燥附加热处理的方法，实现对超细 / 纳米粉末团聚造粒。本技术工艺步骤简单易行，重复性好，造粒后热喷涂粉末具备优良的热喷涂工艺适用性：粒度分布 5—30µm 和 10— 45µm 两个级别，球形度 >95%，松装密度 3.0—5.0g/cm3，流速 <18s/50g。该团聚造粒技术已批量生产 WC 基耐磨、耐蚀涂层所需热喷涂粉末。 研发出高性能超细 / 纳米结构 WC 基涂层制备所需的复合粉最佳成分、喷涂粉末合适粒径分布和热喷涂工艺等关键技术参数，进而发明了控制脱碳和晶粒粗化的超细 / 纳米结构硬质合金涂层的创新制备技术。与常规粗粉涂层相比较，组织致密，粘接相分布均匀，表面质量高，具有优良的强韧性配 合。涂层性能检测结果：显微硬度≥ 1350 HV0.3，截面平均孔隙率≤ 0.5%，结合强度≥ 65MPa, 依据ASTM G65-04（2010）标准，在相同测试条件下本涂层的磨损速率较同种成分进口 WC 基热喷涂粉末制备涂层的磨损速率下降了 30%—50%。

非晶合金作为一种新型材料，不仅具有高的强度、高硬度，还具有良好的耐磨性；同时，因其原子无规则排列，没有晶界等缺陷，而具有突出的耐蚀性，是当前材料研究领域的热点之一。目前用于制备非晶涂层的热喷涂技术主要包括等离子喷涂和高速火焰喷涂。一般利用电弧喷涂制备的Fe基含非晶相涂层，其非晶相含量为40～60％。相对于这些喷涂技术而言，激光熔覆技术能够获得完全非晶态的合金涂层。磨损试验表明含非晶相涂层的耐磨性是普通碳钢的12倍。此外，激光熔覆技术能够显著提高涂层与基体的结合强度，达到冶金结合。采用激光熔覆技术在金

工业除尘及高温耐磨材料的研发

金属耐磨材料及热处理人才。

高品质钢的冶炼典型流程为“转炉→精炼→中间包→结晶器”，冶金反应器内存在着合金-钢、钢-渣、钢-夹杂物、钢-耐材、渣-耐材、钢-空气、钢液凝固和元素偏析等反应和过程，各个化学反应“耦合”发生、互相影响。因此，有必要建立智能模型有效地预测不同反应器内夹杂物成分的变化，准确地在线了解精炼和连铸过程的工作状况，使生产全流程始终处于最佳工作状态，从而确保夹杂物的精准控制，最终提高钢产品质量的稳定性和可靠性。同时，通过模型的优化计算，可以根据不同钢种的性能需求，对钢种的生产工艺进行定制化设计。 （1）高品质钢炉精炼过程夹杂物预测研究： − 精炼过程宏观流动数学模拟：计算精炼过程钢液和精炼渣的流场和温度场、夹杂物的运动，同时计算吹氩强度、钢包尺寸等因素对钢包流场、夹杂物运动和去除的影响。− 精炼过程夹杂物成分动力学：研究吹氩强度、钢包尺寸等因素对多元反应速率的影响；耦合计算 LF 炉内“渣-钢-夹杂物-合金-耐材-空气”多元反应过程夹杂物成分变化。 − LF 炉内夹杂物尺寸动力学：建立夹杂物生成、长大和去除的尺寸变化多尺度模型，确定不同条件下夹杂物的尺寸变化行为，预测钢中夹杂物的数量变化和尺寸分布规律。 − LF 炉内夹杂物预测模型：将夹杂物成分和尺寸动力学计算和宏观流动模拟相耦合，建立 LF 炉精炼过程夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。 （2）高品质钢中间包连铸过程夹杂物预测研究 − 中间包内宏观流动数学模拟研究：计算中间包内钢液和覆盖剂渣相的流场和温度场、夹杂物运动和去除。计算开浇和换包的非稳态浇注、中间包结构对中间包浇铸过程的影响。 − 中间包内夹杂物动力学研究：耦合计算中间包中“渣-钢-夹杂物-耐材-空气”多元反应中夹杂物成分变化，确定中间包内各位置的反应速率。 − 中间包内夹杂物预测模型的建立将渣-钢-夹杂物-耐材-空气反应和宏观流动模拟相耦合，建立中间包过程多元反应夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。 （2）高品质钢结晶器凝固过程夹杂物预测研究 − 结晶器内钢液凝固冷却过程中夹杂物行为研究：通过实验室实验研究钢液凝固和冷却过程中温度变化对原有夹杂物与钢基体的反应的影响，以及不同成分的钢液在冷却和凝固过程中夹杂物新相析出，确定温度变化对夹杂物影响机理。 − 结晶器内宏观凝固和流动数学模拟研究：研究结晶器过程钢液、渣相的运动，使用融化模型研究结晶器过程凝固坯壳的凝固和形成，计算夹杂物在钢-渣界面的去除行为。 − 结晶器内钢液凝固过程夹杂物动力学研究：计算铸坯凝固过程钢液成分偏析，与保护渣-钢-夹杂物反应进行耦合计算，预测铸坯中夹杂物的成分。计算夹杂物被凝固前沿捕捉行为，预测铸坯中夹杂物的数量和尺寸分布。 − 结晶器内钢液凝固夹杂物预测模型的建立：通过将元素偏析、保护渣-钢-夹杂物反应和宏观流动数学模拟相耦合，建立结晶器凝固过程多元反应预测模型，实现铸坯中夹杂物成分、数量和尺寸空间分布的精准预测。 （4）高品质钢制造过程夹杂物智能预测模型在工业生产中的应用 − 模型的验证和优化：高品质钢制造进行全流程取样调研，对建立 LF 炉、中间包和结晶器内夹杂物反应模型进行验证和优化。 − 模型应用：将建立的高品质 LF 炉、中间包