高熵合金由于其独特的多组元合金体系，其内部的化学复杂性和晶格畸变是难以避免的，但这对于高熵合金而言，这并不是一件坏事，复杂的原子间相互作用反而使其高强高韧结构材料的研究热点。目前，对于高熵合金的强化策略往往会选择置换组元的方式，因为高熵的设计思路，可以让研究人员们有更多的强化元素可以选择加入基体或是置换基体中的某一种元素，来实现在性能上的定制。但复杂的组元带来的晶格畸变，为间隙原子提供了“舞台”，近年来也开始越来越多的研究团队开始通过间隙强化来增加高熵合金的性能，但是目前仍然没有团队系统地阐明间隙原子与基体原子和缺陷的作用机制。

近日，香港理工大学焦增宝教授团队在《Rare Metals》期刊发表题为“Atomic-scale understanding of interstitial-strengthened high-entropy alloys”的综述论文，系统总结了近年来间隙原子（如C、N、B、O、H）在高熵合金（HEAs）中对微结构、力学性能和变形机制的影响机制，重点解析了它们与晶体缺陷（如位错、堆垛层错、晶界等）的相互作用，并提出了未来的研究方向与模型构建方法，为高性能HEA的设计提供了坚实理论基础。

文章链接：

https://doi.org/10.1007/s12598-025-03358-z

【核心内容】

在这篇综述里，焦增宝教授团队系统探讨了间隙原子对高熵合金微观结构和力学性能的原子尺度调控机制，间隙原子的引入不仅能够提供强烈的晶格畸变从而实现高效固溶强化，还可诱导形成化学短程有序（CSRO）区域和有序间隙复合体（OICs），显著调控位错运动行为。团队系统地分析讨论了碳、硼、氮、氧和氢等不同的间隙原子对HEAs的固有性质的影响，包括溶解度、局部晶格畸变和缺陷能的变化情况，特别关注了间隙原子对组成元素和晶体缺陷（如空位，层错（sf）和晶界）的原子尺度上的相互作用，并提出了间隙强化HEAs的未来研究展望。

高熵合金晶体间隙位置与缺陷相互作用机理示意图

【综述内容】

① 间隙原子溶解行为与偏好位置

团队针对常见FCC和BCC基的HEA中H、C、N、B、O等间隙原子的溶解能和占位倾向进行了系统研究，发现不同间隙原子在不同局域化学环境中具有明显的能量偏好，如C倾向于Ni贫乏区域，N倾向于Cr富集区域，在构建稳定间隙固溶高熵合金时，可以通过这条规律，人为地控制间隙原子的分布。

不同间隙原子在HEA中的溶解能分布

② 局域晶格畸变与OIC结构的形成

有报道提出采用基于DFT的局域晶格畸变量参数（∆d）来定量描述间隙原子引发的强烈局部畸变效应，随着间隙原子浓度的增加，HEA中的局域晶格畸变量显著增加，并且这些畸变与化学短程有序（CSRO）及有序间隙复合体（OICs）的形成密切相关。

氧/氮间隙原子引起的结构畸变

③ 间隙原子调控堆垛层错能（SFE）

碳和氮会提升SFE，从而由TRIP机制转为TWIP机制；氢则显著降低SFE，诱导形变孪生，进而提高应变硬化能力和延展性，有研究还发现C在层错附近存在明显的反Suzuki效应，倾向于远离层错面。

高熵合金中层错能的间隙原子调控机制

④ 间隙原子对晶界行为的调控

氧的偏聚会导致晶界处脆化，而碳和硼的引入可以有效地消除氧在晶界的偏析，从而增强晶界的凝聚力。从电荷密度分布和电子定位函数（ELF）的结果可以发现，硼和碳的加入使得晶界处电荷密度提高，与邻近金属元素形成强的相互作用，从离子键到金属键的转变有效削弱了氧在晶界的偏聚趋势。

高熵合金晶界能与电子结构的间隙原子调控机制

【研究展望】

为进一步提升间隙强化高熵合金的设计效率和性能调控能力，团队在本篇综述中也提出了未来具有可行性的主要研究方向：

① 强化与变形的理论分析与建模

间隙原子与位错、孪晶和SFs的相互作用是复杂和多方面的，这些微观尺度的相互作用会显著影响高熵合金的宏观变形行为，因此，有必要发展新的理论框架和模型，以更好地理解和预测位错运动，但现有的Fleischer或Labusch等传统固溶强化模型难以准确描述间隙原子对HEAs的强化效应，建立一个适合于间隙强化HEAs的物理模型对于更好地理解和最终控制HEAs的间隙固溶体强化至关重要。

② 对合金和组织效应的机理理解

目前已有研究表面通过共掺杂多种间隙原子可以有效地调节HEAs的力学性能，然而，这种协同作用及其对HEAs力学性能的影响机理是非常复杂的，有待进一步阐明。除了无序HEAs外，在一些有序的多组分合金中通过研究间隙效应对有序多组分合金（如L12、B2、L10和L21合金）的组织和性能的影响，也能够为开发强而韧的合金体系提供新的思路。

③ 间隙强化HEAs的机器学习模型

现有数据表明，间隙类型和浓度的变化可能导致HEAs的相稳定性和变形行为发生显著变化。结合DFT数据构建的高质量数据库可为机器学习模型提供强大支持，未来可利用深度学习势函数（Deep Potential）和多目标优化方法，开发更大原子尺度、更高精度的性能预测模型，赋能高通量材料设计。

间隙强化HEAs的未来研究展望