近日，武汉科技大学材料学部传出科研突破。该校“洞若观火”师生团队成功研发出耐火材料表征数智化评价方法，一举攻克困扰全球高温工业领域长达50余年的耐火材料服行为“黑箱”推演难题。这项创新成果显著降低了材料研发门槛，使研发时长降低74.2%，并成功将耐火材料服役寿命提升62.7%，为高温工业转型升级注入强劲动能。
耐火材料是冶金、建材等国民经济支柱产业的关键基础，其性能直接影响生产安全、效率和环保水平。长期以来，我国耐火材料行业面临高端产品依赖进口、材料工艺与行业发展需求脱节、难以兼顾降碳目标等瓶颈。传统技术评价方法无法实时获取耐火材料在高温复杂环境下的损毁状态信息，导致新材料研发周期长、成本高昂，且特殊作业环境下的安全隐患易造成巨大经济损失，严重制约行业高质量发展。
聚焦这一行业痛点，该团队深入武钢、涟钢、八一钢铁、大冶特钢、柳钢等国内多家大型钢铁企业一线调研。通过与企业的深度交流合作，团队精准锁定了核心挑战：在真实复杂的生产环境中，缺乏有效的数智化手段对耐火材料的实时使用状况进行监测、评估和精准寿命预测，传统评价方法对此束手无策。
面对挑战，团队经过近20年的攻关、200余次实验，自主创新建立了耐火材料表征数智化评价方法。该方法开创性地将高精度数字成像观测（机器视觉）技术与大数据模型深度融合，设计出软硬件协同一体化、全栈自研国产可控的智能评价系统，构建了从底层耐火材料性能数据库到顶层机器学习自适应算法的完整评价体系，实现了三大核心技术的国际首创与突破。
团队创新性地引入高温机器视觉原位感知技术，利用工业相机在非接触条件下，实时、原位捕捉耐火材料在高温下的表面散斑位移和应变信息，测量精度高达2×10⁻⁸应变，如同为高温炉窑内部装上了“智慧之眼”。同时，团队首次发现高温熔渣含自由基并在学界内首次提出高温熔渣自由基共存结构理论，提出了弱静磁场自由基调控技术。此外，团队创造性地将神经网络原理与自适应算法结合，构建了自适应神经网络预测模型，利用大数据模型高效计算材料应变曲线、精确分析抗侵蚀性能，大幅提升了耐火材料在复杂工况下的服役寿命预测准确性。
耐火材料领域权威专家顾华志评价指出，该成果填补了高温材料实时、原位、智能化评价领域的国际空白，其首创的数智化评价方法体系，从根本上改变了依赖经验推演和“黑箱”操作的传统研发模式，解决了行业长期存在的“卡脖子”技术难题。这不仅将显著推动我国高温材料研发水平跃升，降低对进口高端材料的依赖，更能通过延长材料寿命、优化生产流程，有效助力高温工业实现绿色低碳转型与高质量发展，为制造强国建设提供坚实的科技支撑。
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