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课题组博士生邓鹏在腐蚀材料顶刊《Corrosion Science》上发表论文《Machine-learning designed Pt-modified aluminate coating with a dual-layer heterostructure oxide scale for exceptional hot-corrosion resistance》。铂改性铝化物涂层是保护涡轮叶片免受高温氧化的关键材料，但在海洋服役环境中因热腐蚀导致的退化仍是严峻挑战。本文报道了一种基于机器学习加速设计的新型铂改性铝化物涂层，该涂层在900 °C的Na₂SO₄/NaCl混合盐中暴露200小时后，表现出优异的热腐蚀性能，质量变化仅为2.70 mg/cm²，氧化皮厚度仅8.5 μm，内氧化/硫化比例为3.7%。研究揭示，这一性能提升源于原位形成的双异质结构氧化皮：致密的内层阻挡硫的侵入，多孔的外层协同抑制硫化内腐蚀和氯化的循环反应。该工作不仅为涂层开发提供了数据驱动的路径，也为极端环境下先进材料建立了新的异质结构设计原则。