为万米深地钻探打造“金刚甲”

　　浙江在线11月26日讯（记者 翁云骞 通讯员 黄莎莎）万米深的地底下，温度最高可达两三百摄氏度，压力之强足以压扁一辆汽车。在堪比“地心探险”的钻探作业中，钻具如何保持“金刚不坏之身”？

　　前不久，位于四川剑阁的中石油“深地川科1井”钻探深度突破10000米。这一全球地质条件最复杂、钻井难度最高的深地“超级工程”目前已深入5.4亿年前的震旦系地层，标志着我国在地球深部能源探索领域迈出关键一步。记者了解到，该项目动力钻具所使用的高性能金属陶瓷复合材料，正是由中国科学院宁波材料所海洋关键材料全国重点实验室相关团队设计开发的。

　　“钻探工具的效率与材料耐磨、耐高温等性能息息相关。金属陶瓷复合材料兼具金属的‘韧’和陶瓷的‘硬’，制造钻具再合适不过。”该实验室副主任、国家优秀青年基金获得者常可可研究员介绍。

　　常可可向记者展示了一部分复合材料试制样品——乍看外观呈黑灰色，略有光泽的材料，和普通金属块没啥太大区别，但这种由碳化钨-钴、碳化钛-镍等化合物组成的块体材料却具有神奇的物理性能：耐磨性相比国外同类产品高出15%~30%，更可承受高达130兆帕的极限压强和200~300摄氏度高温。得益于此，应用这些材料制造的动力钻具在使用寿命上可达500小时以上，堪称不折不扣的全球领先。

　　“百余年来，这种钻具材料的主体结构几乎没变，但具体配方和改性元素的添加却是秘密。此外，材料制备、烧制环节也有赖于一套成熟的工艺和装备。”常可可解释道，经验造就的技术壁垒，让少数西方国家牢牢掌控着高端市场，其他国家不要说超越，连追赶都十分困难。

　　困难主要体现在两个方面。首先是找到理想的材料配方有点像大海捞针，依赖大量的运算还需要一点点运气；其次，钻探行业对工程钻具的稳定性要求非常高，一般的工程项目又不敢贸然使用新开发的钻具产品，这导致从实验室成果到产业化应用的周期十分漫长。

研究人员探讨耐磨蚀金属陶瓷复合材料成分设计方案。 受访者供图

　　为此，团队创新采用了“AI+新材料”的研发模式。

　　打开实验室自主开发的“深海深地钻探用耐磨蚀金属陶瓷复合材料智能设计平台”，一张发着幽蓝光芒的元素周期表很是醒目。科研人员只需点选其中的几种材料，如碳、钨、钴等，平台就会根据预设的目标性能，自动生成一系列“新配方”，并给出相应复合材料的能力预测报告。

　　“新材料开发有点像炒菜，配料、火候、加工工艺缺一不可。”常可可告诉记者，他们先让平台借助各类通用大模型学习基础的材料学、物理及化学知识等，再将实验数据、技术专利等倾囊相授，最终培育出一个不但“聪明”而且可以持续进阶的AI模型，作为科研攻关的“大脑”。

　　思路不难理解，但这个“大脑”在搭建过程中仍需突破不少技术瓶颈。譬如，如何从浩如烟海的文献库中找出可用的数据？另外，钻探行业十分特殊，服役产品对应用场景的环境要求更是苛刻，智能研发平台如何通过程序设计，来逆向确认有效的新材料开发工艺？

　　“粗略算了下，我们仅为这个项目开展的多尺度高通量计算和高通量实验数据就超过10万条，由文献提取出涵盖知识和数据的问答多达50万条。”常可可说。

　　数据显示，该智能设计平台对材料性能的预测精度超过了90%，这意味着科研团队可以省去很多新材料的测试验证时间，用极短的时间锁定最优解。

　　有聪明的“大脑”，更要有双灵巧的“手”。在宁波材料所“机器人化海洋材料学家”无人实验室里，记者看到数台智能移动机器人正静悄悄地采集着实验数据。

　　人形机器人大热的当下，为新材料研发服务的机器人产品却尚未有成熟方案，这意味着科研团队需要在完全没有可参考范例的情况下，打造出可以高效“打辅助”的实验机器人。

　　联合宁波材料所的另一个科研团队，常可可团队搭建起一条能够和“智能设计平台”高效衔接的无人实验流水线。此外，他们又通过机器语言模拟，为流水线上的移动机器人装上了类似螺丝刀的简易手，使其拥有了能够模仿科研人员进行简单实验操作的能力。

　　“既能准确执行智能设计平台的指令，又能高效完成数据采集和分析工作，这样的实验室在行业内还是比较领先的。”常可可自豪地说，经过近一年的试验，这些移动机器人已能基本替代人力，完成新材料的结构分析、性能验证等工作，工作效率相比传统模式提升50%以上。

　　得益于AI模型和无人实验室的助力，常可可团队开发出一系列高性能的井下钻具用金属陶瓷复合材料。通过和中石油北京石油机械有限公司、潍坊珀琦石油机械有限公司等企业深度合作，他们又成功开展了新型金属陶瓷复合材料强化径向轴承、插接式万向轴等关键部件的结构设计与制造技术研究，相关产品已在“深地川科1井”7500米~10000米井深段全面实现国产化替代。

　　“我们不但在和国外同行同赛道比拼中实现后来者居上，还通过AI工具，开发出更多新的金属陶瓷复合材料方案，这为更高水平深地钻探技术研究奠定了基础。”常可可透露，他们正谋划将这个智能平台向社会开放，通过数据的持续输入更新，使其在新材料研发领域发挥更大作用。