人工智能正革新金属粉末的质量检测流程。德国通快（TRUMPF）开发的AI视觉系统，通过高分辨率摄像头与深度学习算法，实时分析粉末的球形度、卫星球（卫星颗粒）比例及粒径分布，检测精度达±2μm，效率比人工提升90%。例如，在钛合金Ti-6Al-4V粉末筛选中，AI可识别氧含量异常批次（>0.15%）并自动隔离，减少打印缺陷率25%。此外，AI模型通过历史数据预测粉末流动性（霍尔流速）与松装密度的关联性，指导雾化工艺参数优化。然而，AI训练需超10万组标记数据，中小企业面临数据积累与算力成本的双重挑战。气雾化法是生产高球形度金属粉末的主流工艺。中国香港冶金钛合金粉末品牌

国际热核聚变实验堆（ITER）的钨质第“一”壁需承受14MeV中子辐照与10MW/m2热流。传统钨块无法加工冷却流道，而3D打印的钨-铜梯度材料（W-10Cu至W-30Cu过渡层）通过EBM技术实现，热疲劳寿命达5000次循环（较均质钨提升5倍）。关键技术包括：① 中子辐照模拟验证（在JET托卡马克中测试）；② 界面扩散阻挡层（0.1μm TaC涂层）抑制铜渗透；③ 氦冷却通道拓扑优化（压降降低30%）。但钨粉的高成本（$500/kg）与打印缺陷（孔隙率需<0.1%）仍是量产瓶颈，需开发粉末等离子球化再生技术。

金属粉末的循环利用是降低3D打印成本的关键。西门子能源开发的粉末回收站，通过筛分（振动筛目数200-400目）、等离子球化（修复卫星球）与脱氧处理（氢还原），使316L不锈钢粉末复用率达80%，成本节约35%。但多次回收会导致粒径分布偏移——例如，Ti-6Al-4V粉末经5次循环后，15-53μm比例从85%降至70%，需补充30%新粉。欧盟“AMPLIFII”项目验证，闭环系统可减少40%的粉末废弃，但氩气消耗量增加20%，需结合膜分离技术实现惰性气体回收。

金属粉末是3D打印的“墨水”，其质量直接决定成品的机械性能和表面精度。目前主流制备工艺包括气雾化（GA）、等离子旋转电极（PREP）和等离子雾化（PA）。以气雾化为例，熔融金属液流在高压惰性气体冲击下破碎成微小液滴，冷却后形成球形粉末，粒径范围通常为15-53μm。研究表明，粉末的氧含量需控制在0.1%以下，否则会引发打印过程中微裂纹和孔隙缺陷。例如，316L不锈钢粉末若氧含量超标，其拉伸强度可能下降20%。此外，粉末的流动性（通过霍尔流速计测量）和松装密度也需严格匹配打印设备的铺粉参数。近年来，纳米级金属粉末的研发成为热点，其高比表面积可加速烧结过程，但需解决易团聚和存储安全性问题。通过激光粉末床熔融（LPBF）技术，钛合金可实现复杂内部流道结构的一体化打印，用于高效散热器件制造。

全固态电池的3D打印锂金属负极可突破传统箔材局限。美国Sakuu公司采用纳米锂粉（粒径<5μm）与固态电解质复合粉末，通过多喷头打印形成3D多孔结构，比容量提升至3860mAh/g（理论值90%），且枝晶抑制效果明显。正极方面，NCM811粉末与碳纳米管（CNT）的梯度打印使界面阻抗降低至3Ω·cm2，电池能量密度达450Wh/kg。挑战在于：① 锂粉的惰性气氛控制（氧含量<1ppm）；② 层间固态电解质薄膜打?。ê穸?lt;5μm）；③ 高温烧结（200℃）下的尺寸稳定性。2025年目标实现10Ah级打印电池量产。

纳米钛合金粉末的引入可细化打印件晶粒尺寸，明显提升材料的抗蠕变性能。中国香港冶金钛合金粉末品牌

基于3D打印的钛合金声学超材料正重塑噪声控制技术。宾夕法尼亚大学设计的“静音涡轮”叶片，内部包含赫姆霍兹共振腔与曲折通道，在800-2000Hz频段吸声系数达0.95，使飞机引擎噪声降低12分贝。该结构需使用粒径15-25μm的Ti-6Al-4V粉末，以30μm层厚打印500层，小特征尺寸0.2mm。另一突破是主动降噪结构——压电陶瓷（PZT）与铝合金复合打印的智能蒙皮，通过实时声波干涉抵消噪声，已在特斯拉电动卡车驾驶舱测试中实现40dB降噪。但多材料界面在热循环下的可靠性仍需验证，目标通过10^6次疲劳测试。中国香港冶金钛合金粉末品牌