高温合金是航空发动机涡轮叶片、燃烧室等热端部件的核心材料，其性能高度依赖凝固、热处理和服役过程中的微观组织演化。然而，高温合金具有多组元、多相和多尺度耦合特征，传统实验方法难以全面揭示其组织演化机制。相场法能够模拟复杂界面迁移、相变和多物理场耦合过程，已成为研究高温合金微观组织演化的重要工具。该工作系统综述了相场法在高温合金研究中的发展脉络，归纳了定量模拟面临的关键挑战，并总结了 CALPHAD 耦合、力学耦合、模型降阶和高性能计算等突破路径，如图1所示。此外，文章进一步展望了相场模型在参数标定、物理机制拓展、数值效率提升和机器学习辅助建模等方面的发展方向，为高温合金组织预测、工艺优化和智能设计提供了参考，如图2所示。

图1 高温合金相场模拟研究的发展脉络

图2 相场模型的研究挑战与未来展望

从凝固到服役：解析组织演化关键过程

文章指出，高温合金相场模拟面临多组元热力学/动力学参数复杂、多物理场耦合、多序参量建模和跨尺度计算等挑战。围绕这些问题，研究者发展了 CALPHAD 耦合、力学耦合、模型降阶和高性能计算等方法，推动相场模拟从定性描述走向定量预测。

该工作系统总结了相场法在高温合金凝固、热处理和服役过程中的应用。在凝固与增材制造阶段，相场法可用于模拟枝晶生长、溶质偏析和非平衡组织形成；在热处理阶段，可用于研究 γ′相析出、粗化和形貌演变；在服役阶段，则可进一步模拟高温蠕变过程中的 γ/γ′筏化和组织退化行为。这些研究为高温合金组织调控、缺陷控制和性能优化提供了重要理论支撑。

从定性到定量：提升相场模拟预测能力

随着 CALPHAD 热力学数据库、原子迁移率数据库和先进数值算法的发展，相场模型正逐步成为连接成分设计、工艺调控和组织预测的重要工具。通过实时调用自由能、化学势和扩散动力学参数，相场法能够更准确地描述多组元高温合金中的元素分配、界面迁移和相稳定性演化。

同时，傅里叶谱方法、自适应网格、半隐式算法和 CPU/GPU 并行计算等技术不断提升模拟效率，使大尺度、长时间、多物理场耦合的三维模拟逐渐成为可能，也推动相场模拟从基础机制研究走向工程应用。

展望未来：AI 赋能相场模拟

文章认为，未来高温合金相场模拟仍需在参数标定、数据库建设、数值效率和智能化建模等方面持续突破。人工智能与科学机器学习有望辅助实现模型参数反演、快速组织预测、工艺窗口优化和合金反向设计，推动高温合金研发从“经验试错”向“计算预测—智能优化”转变。

该综述系统梳理了相场法在高温合金微观组织演化研究中的理论基础、模型体系、数值方法与工程应用，为下一代高性能高温合金的成分设计、制造工艺优化和服役寿命预测提供了重要参考。

该工作得到了先进材料国家科技重大专项（2024ZD0600400）、国家自然科学基金（52574440）和上海市科学技术委员会项目（23ZR1428800）的支持。