#缠论道悟[超话]##股票##今日看盘#
2022.04.06 周三早评
上证指数在突破3279点之后，延续原来5F盘整走势类型。5F中枢区间[3204,3260]，震荡延续，按中枢震荡短差操作，关注5F第三类买卖点的出现。如按照纯中枢操作，5F次级别走势已有9段，升级为30F中枢，关注30F第三类买卖点。
[缠论参数:5F周期图为最小周期图]
上证指数：
最近的5F中枢区间[3204,3260]。
5F盘整上涨走势类型，5F次级别向上走势，有背驰。
策略：空仓等中枢震荡低背驰或三买
创业指数：
最近的5F中枢区间[2632,2696]。
5F盘整上涨走势类型，第3段5F次级别向上走势中。
策略：第2段5F次级别向下完成后已买入，等待卖点
缠论悟道，万物运行皆有规律。
股市，虽不可预测，但可观测。
清晰的交易体系，严格的操作执行。
不过买点买，卖点卖，顺势而为罢了……
(开市日两更：午评+收评)
微博交流群(免费)：缠论交流群
微博专属超话：缠论道悟
微信公众号：缠论道悟
2022.04.06 周三早评
上证指数在突破3279点之后，延续原来5F盘整走势类型。5F中枢区间[3204,3260]，震荡延续，按中枢震荡短差操作，关注5F第三类买卖点的出现。如按照纯中枢操作，5F次级别走势已有9段，升级为30F中枢，关注30F第三类买卖点。
[缠论参数:5F周期图为最小周期图]
上证指数：
最近的5F中枢区间[3204,3260]。
5F盘整上涨走势类型，5F次级别向上走势，有背驰。
策略：空仓等中枢震荡低背驰或三买
创业指数：
最近的5F中枢区间[2632,2696]。
5F盘整上涨走势类型，第3段5F次级别向上走势中。
策略：第2段5F次级别向下完成后已买入，等待卖点
缠论悟道，万物运行皆有规律。
股市，虽不可预测，但可观测。
清晰的交易体系，严格的操作执行。
不过买点买，卖点卖，顺势而为罢了……
(开市日两更：午评+收评)
微博交流群(免费)：缠论交流群
微博专属超话：缠论道悟
微信公众号：缠论道悟
苹果造车被曝“熄火” 我国自动驾驶探索加大“油门”
一直谋求跨界造车，却尚未公布实质进展的苹果汽车，最近饱受关注。
“苹果Apple Car项目团队已经解散一段时间，如果想在2025年量产Apple Car，苹果需要在3—6个月内进行团队重组”。近日，一位知名证券分析师在社交媒体上发布的这条信息令人再次将目光聚焦苹果汽车。
此前，海外媒体曾曝光了一组苹果汽车首款车型的假想图。新车定位为SUV，将搭载一系列智能配置，并可达到L5级自动驾驶水平。
虽然苹果公司从未主动官宣自己要造一款什么车，但“染指”L5级自动驾驶的消息，还是令网友大为期待。如今团队被曝解散，令众多汽车发烧友迷茫，连具备顶流研发实力的苹果都退出战场，那么，L5级自动驾驶到底是有多难？
场景不同，需要的自动驾驶等级不同
汽车驾驶自动化作为全球汽车技术及产业的重要发展趋势，正在为人们提供更加安全、舒适以及顺畅的出行方式与物流解决方案。同时，汽车及相关产业与人工智能、信息通信、智慧城市与交通等的深度融合，也正在重塑这一产业的生态体系和价值链体系。
如何理解自动驾驶，在各国的自动驾驶分级标准中，可见一斑。
2013年，美国高速公路安全管理局率先提出将汽车驾驶自动化分为无自动化、特定功能自动化、组合功能自动化、有条件自动化和完全自动化共5个等级。
德国联邦交通研究所根据研究，将汽车驾驶自动化分为仅驾驶员、辅助驾驶、部分自动驾驶、高度自动驾驶以及完全自动驾驶共5个等级。2021年12月，德国向奔驰公司颁发了全球首张L3级自动驾驶牌照，这是德国于2017年修改《道路交通法》并认可了3级系统的合法地位后，首次颁发针对该系统的牌照。
我国自今年3月1日起施行的《汽车驾驶自动化分级》国家标准，基于驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行范围限制，将驾驶自动化分成0级至5级。
其中0级为应急辅助，1级为部分驾驶辅助，2级为组合驾驶辅助，3级为有条件自动驾驶，4级为高度自动驾驶，5级为完全自动驾驶。
“从L0到L5，每级之间可以从人工驾驶参与的程度看出差别，不同的场景，需要的自动驾驶等级也不同。有的场景不需要人工驾驶，就可以采用自动驾驶。”东南大学机械工程学院教授、国家杰出青年科学基金项目获得者殷国栋告诉科技日报记者，在一些矿区、港口货运码头、园区，由于作业环境安全、封闭、可控，已经实现了高度自动驾驶。但对于场景复杂，交通信号密集，人流如织的闹市区，想实现高级别自动驾驶仍有很大挑战。
多地试水，自动驾驶迈入商业化
如今，行走在北京经济技术开发区，你可能随时会与自动驾驶出租车不期而遇。在手机App下单，一键呼叫自动驾驶出租车，出租车便会达到乘客设置好的地点，乘客上车后输入手机后4位尾号，并选择开启行程，车辆便起步驶向目的地。
2021年11月25日，国内首个自动驾驶出行服务商业化试点在北京正式启动，百度和小马智行成为首批获许开展商业化试点服务的企业，其将在北京经济技术开发区60平方公里范围，投入不超过100辆自动驾驶车辆开展商业化试点服务。业内人士认为，这标志着国内自动驾驶领域从测试示范迈入商业化试点探索新阶段。
捕捉自动驾驶行业先机的不止北京。目前，上海、广州、长沙、沧州等多地已经开放自动驾驶常态化运营；上海嘉定、临港、奉贤、金桥4个测试区开放了自动驾驶测试道路253条，测试场景超过5000个；江苏无锡将常态化运营3条5G自动驾驶网约巴士；深圳在智能网联汽车准入管理、事故责任认定等领域，开展法制化探索；广州启动智能网联汽车与人类驾驶汽车混行试点……
在各地纷纷试水自动驾驶的背后，是我国在智能网联汽车发展、技术标准制定、准入管理等方面的齐头并进。
工信部装备工业一司副司长郭守刚表示，目前我国正在推动自动驾驶基础平台、车载操作系统等的联合攻关，搭建测试验证公共服务平台，加速技术研发和产业化应用；同时大力部署5G通信设备、路侧联网设备等基础设施，不断扩大车载联网终端装车应用规模。
在技术标准方面，我国已建立智能网联汽车“十四五”标准体系，发布乘用车自动紧急制动、汽车信息安全等多项标准，申请整车信息安全、软件升级、数据记录系统等强制性国家标准项目立项，积极参与国际标准制定协调，2021年提交技术提案50多项，整体工作进度与国际保持同步。
目前，我国组合辅助驾驶系统的乘用车新车搭载率提高到20%左右，其中新能源汽车新车搭载率超过30%；车载基础计算平台实现装车应用，车规级激光雷达等达到国际先进水平；全国开放测试区域5000平方公里、测试总里程超过1000万公里，发放道路测试牌照800多张，3500多公里的道路实现智能化改造升级，大型港口货运车辆自动驾驶应用占比达50%。
技术迭代，其他相关问题需同步跟进
“从全球发展水平来看，我国在自动驾驶产业基础、政策力度、人才储备等方面都有不错的积累，且自动驾驶技术相关的智能网联、信息安全、云控平台、编队技术等领域，都与世界各国齐头并进。”殷国栋说。
不过，在殷国栋看来，如果想在没有人工驾驶参与、没有设计运行范围限制的条件下，实现完全自动驾驶，至少在车辆的感知、决策、执行系统等方面还需加强关键共性技术的研发。
“L5的关键问题是要解决对周围环境的识别和在混合交通下的驾驶安全。”殷国栋解释，对于自动驾驶汽车来说，追求的响应速度在秒级以下，感知系统要能快速实时地处理复杂的天气、道路、移动物体等信息。
“现在感知的难点在于场景不够丰富，需要建立一个场景模型库来训练汽车的感知系统，让它能够在各种复杂的行驶场景中都能做出精准判断，例如在闹市区，有人横穿马路，宠物突然冲过来，周围车辆突然变道时该怎么处理等。”
决策系统则要根据高精度地图精准定位，对行车路线进行局部优化和全局优化，并根据路况情况随时调整，这涉及5G、北斗导航、车路协同、与交通信号灯的交互等多种技术的融合。“决策系统要解决在信号微弱的情况下如何辅助定位这个问题，例如过隧道、山洞，或者穿行在高楼大厦间，信号被阻隔时该怎么判断，车距最大误差要能定位到毫米级。”殷国栋说。
“而执行系统最关键的是汽车底盘控制系统，其中转向灵敏度要提高，要符合自动驾驶的快速响应速度。而自动驾驶汽车基本都是基于纯电动汽车来设计的，所以轮毂电机驱动的底盘系统更能确保车辆的快速响应、精准制动，满足智能化和电动化的精确需求。”他坦言，这意味着汽车的底盘系统要重构，包括转向、制动、驱动以及悬架系统都要重新设计，也就是现在科研和市场追求的智能底盘系统，可自主适应传感、决策的需求，以提高汽车的可靠性和安全等级。
在殷国栋看来，与技术迭代需齐头并进的是，自动驾驶车辆上路还需要法律依据、厘清交通事故权责等问题。
中国高级别的自动驾驶何时能梦想照进现实？按照《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》制定的路线图，到2025年，我国高度自动驾驶汽车要实现限定区域和特定场景商业化应用，到2035年，高度自动驾驶汽车要实现规模化应用。
“自动驾驶代表着人类对驾驶体验的高级追求，虽然目前还存在技术瓶颈，但未来可期。”殷国栋说。
来源：科技日报
一直谋求跨界造车，却尚未公布实质进展的苹果汽车，最近饱受关注。
“苹果Apple Car项目团队已经解散一段时间，如果想在2025年量产Apple Car，苹果需要在3—6个月内进行团队重组”。近日，一位知名证券分析师在社交媒体上发布的这条信息令人再次将目光聚焦苹果汽车。
此前，海外媒体曾曝光了一组苹果汽车首款车型的假想图。新车定位为SUV，将搭载一系列智能配置，并可达到L5级自动驾驶水平。
虽然苹果公司从未主动官宣自己要造一款什么车，但“染指”L5级自动驾驶的消息，还是令网友大为期待。如今团队被曝解散，令众多汽车发烧友迷茫，连具备顶流研发实力的苹果都退出战场，那么，L5级自动驾驶到底是有多难？
场景不同，需要的自动驾驶等级不同
汽车驾驶自动化作为全球汽车技术及产业的重要发展趋势，正在为人们提供更加安全、舒适以及顺畅的出行方式与物流解决方案。同时，汽车及相关产业与人工智能、信息通信、智慧城市与交通等的深度融合，也正在重塑这一产业的生态体系和价值链体系。
如何理解自动驾驶，在各国的自动驾驶分级标准中，可见一斑。
2013年，美国高速公路安全管理局率先提出将汽车驾驶自动化分为无自动化、特定功能自动化、组合功能自动化、有条件自动化和完全自动化共5个等级。
德国联邦交通研究所根据研究，将汽车驾驶自动化分为仅驾驶员、辅助驾驶、部分自动驾驶、高度自动驾驶以及完全自动驾驶共5个等级。2021年12月，德国向奔驰公司颁发了全球首张L3级自动驾驶牌照，这是德国于2017年修改《道路交通法》并认可了3级系统的合法地位后，首次颁发针对该系统的牌照。
我国自今年3月1日起施行的《汽车驾驶自动化分级》国家标准，基于驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行范围限制，将驾驶自动化分成0级至5级。
其中0级为应急辅助，1级为部分驾驶辅助，2级为组合驾驶辅助，3级为有条件自动驾驶，4级为高度自动驾驶，5级为完全自动驾驶。
“从L0到L5，每级之间可以从人工驾驶参与的程度看出差别，不同的场景，需要的自动驾驶等级也不同。有的场景不需要人工驾驶，就可以采用自动驾驶。”东南大学机械工程学院教授、国家杰出青年科学基金项目获得者殷国栋告诉科技日报记者，在一些矿区、港口货运码头、园区，由于作业环境安全、封闭、可控，已经实现了高度自动驾驶。但对于场景复杂，交通信号密集，人流如织的闹市区，想实现高级别自动驾驶仍有很大挑战。
多地试水，自动驾驶迈入商业化
如今，行走在北京经济技术开发区，你可能随时会与自动驾驶出租车不期而遇。在手机App下单，一键呼叫自动驾驶出租车，出租车便会达到乘客设置好的地点，乘客上车后输入手机后4位尾号，并选择开启行程，车辆便起步驶向目的地。
2021年11月25日，国内首个自动驾驶出行服务商业化试点在北京正式启动，百度和小马智行成为首批获许开展商业化试点服务的企业，其将在北京经济技术开发区60平方公里范围，投入不超过100辆自动驾驶车辆开展商业化试点服务。业内人士认为，这标志着国内自动驾驶领域从测试示范迈入商业化试点探索新阶段。
捕捉自动驾驶行业先机的不止北京。目前，上海、广州、长沙、沧州等多地已经开放自动驾驶常态化运营；上海嘉定、临港、奉贤、金桥4个测试区开放了自动驾驶测试道路253条，测试场景超过5000个；江苏无锡将常态化运营3条5G自动驾驶网约巴士；深圳在智能网联汽车准入管理、事故责任认定等领域，开展法制化探索；广州启动智能网联汽车与人类驾驶汽车混行试点……
在各地纷纷试水自动驾驶的背后，是我国在智能网联汽车发展、技术标准制定、准入管理等方面的齐头并进。
工信部装备工业一司副司长郭守刚表示，目前我国正在推动自动驾驶基础平台、车载操作系统等的联合攻关，搭建测试验证公共服务平台，加速技术研发和产业化应用；同时大力部署5G通信设备、路侧联网设备等基础设施，不断扩大车载联网终端装车应用规模。
在技术标准方面，我国已建立智能网联汽车“十四五”标准体系，发布乘用车自动紧急制动、汽车信息安全等多项标准，申请整车信息安全、软件升级、数据记录系统等强制性国家标准项目立项，积极参与国际标准制定协调，2021年提交技术提案50多项，整体工作进度与国际保持同步。
目前，我国组合辅助驾驶系统的乘用车新车搭载率提高到20%左右，其中新能源汽车新车搭载率超过30%；车载基础计算平台实现装车应用，车规级激光雷达等达到国际先进水平；全国开放测试区域5000平方公里、测试总里程超过1000万公里，发放道路测试牌照800多张，3500多公里的道路实现智能化改造升级，大型港口货运车辆自动驾驶应用占比达50%。
技术迭代，其他相关问题需同步跟进
“从全球发展水平来看，我国在自动驾驶产业基础、政策力度、人才储备等方面都有不错的积累，且自动驾驶技术相关的智能网联、信息安全、云控平台、编队技术等领域，都与世界各国齐头并进。”殷国栋说。
不过，在殷国栋看来，如果想在没有人工驾驶参与、没有设计运行范围限制的条件下，实现完全自动驾驶，至少在车辆的感知、决策、执行系统等方面还需加强关键共性技术的研发。
“L5的关键问题是要解决对周围环境的识别和在混合交通下的驾驶安全。”殷国栋解释，对于自动驾驶汽车来说，追求的响应速度在秒级以下，感知系统要能快速实时地处理复杂的天气、道路、移动物体等信息。
“现在感知的难点在于场景不够丰富，需要建立一个场景模型库来训练汽车的感知系统，让它能够在各种复杂的行驶场景中都能做出精准判断，例如在闹市区，有人横穿马路，宠物突然冲过来，周围车辆突然变道时该怎么处理等。”
决策系统则要根据高精度地图精准定位，对行车路线进行局部优化和全局优化，并根据路况情况随时调整，这涉及5G、北斗导航、车路协同、与交通信号灯的交互等多种技术的融合。“决策系统要解决在信号微弱的情况下如何辅助定位这个问题，例如过隧道、山洞，或者穿行在高楼大厦间，信号被阻隔时该怎么判断，车距最大误差要能定位到毫米级。”殷国栋说。
“而执行系统最关键的是汽车底盘控制系统，其中转向灵敏度要提高，要符合自动驾驶的快速响应速度。而自动驾驶汽车基本都是基于纯电动汽车来设计的，所以轮毂电机驱动的底盘系统更能确保车辆的快速响应、精准制动，满足智能化和电动化的精确需求。”他坦言，这意味着汽车的底盘系统要重构，包括转向、制动、驱动以及悬架系统都要重新设计，也就是现在科研和市场追求的智能底盘系统，可自主适应传感、决策的需求，以提高汽车的可靠性和安全等级。
在殷国栋看来，与技术迭代需齐头并进的是，自动驾驶车辆上路还需要法律依据、厘清交通事故权责等问题。
中国高级别的自动驾驶何时能梦想照进现实？按照《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》制定的路线图，到2025年，我国高度自动驾驶汽车要实现限定区域和特定场景商业化应用，到2035年，高度自动驾驶汽车要实现规模化应用。
“自动驾驶代表着人类对驾驶体验的高级追求，虽然目前还存在技术瓶颈，但未来可期。”殷国栋说。
来源：科技日报
泰美克：提高氧化铝陶瓷热导率的几个要点
导热陶瓷有许多重要应用，其中用量最大也最受关注的莫过于陶瓷封装基板。尤其是随着电子器件精密程度的增加，元件的散热问题也开始变得棘手，因此对陶瓷基板的要求也变得更加苛刻。
氧化铝导热基板
能够用于导热的陶瓷材料被成为导热陶瓷材料，主要包括SiC、AIN、BeO、Al2O3等。其中SiC虽然具有较为优良的导热性以及热膨胀系数，但SiC有半导性，绝缘电阻小；AIN的粉体制备工艺复杂难以掌握，烧结也比较困难，整体成本较高；BeO陶瓷原材料价格昂贵，且BeO粉末具有毒性（但制品无毒）不容易被接受。
而Al2O3陶瓷是目前人类研究最透彻，应用最广泛的陶瓷材料，具有力学性能优异、抗腐蚀、耐磨性好、储量丰富、价格低廉等优点，在高端行业的关键器件中处处可见其身影。然而Al2O3陶瓷的导热性能在一众导热陶瓷中并不出众，尽管出色的性价比让它能够长期活跃在导热陶瓷领域中，但面对日益苛刻的导热要求，Al2O3陶瓷必须要最大限度地“榨出”潜能，使制品热导率持续接近其理论值，才可持久发展下去。
泰美克成立于1996年，专注于硬脆材料精密、精细加工。借助精湛的研磨、抛光等加工技术，可对陶瓷基板材料进行单、双面研磨、抛光加工，可获得优异的TTV、WARP，表面粗糙度可达到Ra:0.03-0.05μm，无孔洞现象，可应用于体积小、精度要求高、布线密度高的相关产品。
影响材料热导率的原因及解决方法
对绝缘陶瓷材料来说，声子的传播决定了材料的热导率。声子类似于点阵波，与光同样具有波动性，因此它在绝缘陶瓷材料内部的传递会与光具有相同之处。光在陶瓷材料中传播的阻碍主要为杂质、气孔和晶界对光的吸收和散射，那么热的传递也应如此，主要体现在材料的孔隙率、晶界、点缺陷、杂质等对声子传播的影响。
热量在陶瓷材料表面、晶界、气孔以及杂质中的传递过程模拟图
以上的几个参数，其实都和陶瓷的制备工艺有着非常紧密的关系。而在陶瓷材料的制备过程中，原料粉体的制备是非常重要的一个环节，可以说它们直接决定了陶瓷成品的性能。因此要提高陶瓷导热性能，必须要研究清楚原料对相关性能的影响机制。以下就从几个影响陶瓷导热性能的主要因素出发，分析原料对其的影响。
①致密度
致密度对陶瓷材料的性能有着直接显著的影响，对于导热性能来说，陶瓷材料的致密度越高其导热性能越好，主要体现在材料的低气孔率，即气孔越少，声子传播的阻力越小，陶瓷材料的导热性能越好。Zivcova等用淀粉作成孔剂制备了不同气孔率的氧化铝陶瓷材料，探究了气孔率对氧化铝陶瓷热导率的影响，实验表明，在相同温度下，气孔率越大热导率越低。
目前行业内一般会采用球形度高的氧化铝粉体作为原料。曾有研究员使用片状氧化铝粉体进行干压成型和烧结后，制备出互锁多孔结构的氧化铝陶瓷，其密度为0.920g/cm³，气孔率达到了76.34%，显然不适合作为导热陶瓷使用。而球形粉体具有更高的流动性，会对后续的成型和烧结会产生积极的影响，比如说LiuF等就在5.5GPa和900℃的高压环境下采用球形氧化铝粉体成功制备出了高致密度且近乎透明的氧化铝陶瓷。若原始粉体球形度不足时，也可以加入粘结剂对粉末进行造粒，形成类球状的形貌，同样能有效提高陶瓷的致密度。
类球形氧化铝和片状氧化铝
但球形度到位后也要注意粉末的粒度分布。JMa等对此进行了研究，他们将烧结分为初、中、后期三个阶段，较宽粒度分布的粉体因提高了生坯的密度所以在烧结初期可使陶瓷的致密化速率加快，除此之外，在烧结中期，宽粒度分布的粉体提高了晶粒生长的速率，材料中的封闭隔离孔被嵌入较大的颗粒状基体中，因此具有更好的烧结性，而且有助于在烧结后期保持较高的烧结速度。但是较宽的粒度分布会导致材料局部颗粒的堆积而产生致密化的差异，甚至在超过一定的粒度分布时，烧结体的晶粒尺寸会过大，孔结构变粗。
②杂质
陶瓷材料的导热性能受杂质含量的影响很大，主要分为两种形式，一是粉体原料的纯度;二是在烧结过程中所添加的烧结助剂。
陶瓷原料的纯度指的是材料中主要成分占总成分的百分含量。陶瓷粉体中或多或少都会含有杂质，这些杂质包括一些氧化物或金属离子，以及一些杂相。例如，氧化铝中的杂质往往为制备过程中的粉尘、大颗粒异物、设备加工带入的金属杂质等。除此之外，还包括一些杂相，比如结构疏松的β-Al2O3、γ-Al2O3，若其存在会影响材料成型之后的密度，从而影响导热性能。另外，氧化铝陶瓷粉体中还会存在一些杂质离子，如Na+、K+、Mg+和Ca2+等，它们的存在会加强粒子对声子的散射、增加声子传播自由程，使材料的热导率降低。
在陶瓷材料的烧结工艺中，加入烧结助剂是为了降低陶瓷材料的烧结温度，防止因晶粒的急剧长大而导致的晶粒尺寸不均匀以及减少材料的气孔率，这对提高陶瓷材料的致密度有很大作用。但同时也相当于引入了杂质，可能会对其导热性能产生不利的影响。
但这不代表烧结助剂不该加，主要得看最终效果。比如说AlN在Y2O3烧结助剂作用下，经过1800℃煅烧后，热导率还比较低，因为其晶粒和晶界间还存在少量氧元素和烧结助剂引入的杂质元素，当在N2气氛1900℃煅烧100h后，晶粒与晶界中的氧含量减少，晶界中的杂质元素消失，AlN热导率提升至272W/（m·K），这表明烧结助剂的加入是为了减少AlN中存在的氧原子，从而减少其中存在的杂质，提高热导率。
③晶粒尺寸
声子传播的过程中会受到各方面因素的影响，而这其中，晶粒尺寸对材料的导热系数影响也很大，Pabst等采用两步相混合建模的方法计算了纯氧化铝-氧化锆陶瓷材料不同晶粒尺寸的热导率，并与实验所得的结果进行了对比。
他们得出：材料的实际热导率要比理论计算得出的要低，是因为陶瓷中存在纳米级别的孔隙率，造成了热导率的差异，而不仅仅是晶粒尺寸的问题。由此可见，晶粒尺寸决定了孔隙的尺寸，如果晶粒尺寸处于纳米级别，材料中会出现极难消除的纳米级孔隙，这是无法避免的，因为通过任何手段都无法达成致密度100%的陶瓷材料，只有尽可能降低材料的孔隙率，所以，初步得出纳米级别的晶粒尺寸可以提高陶瓷材料的热导率。
但是从另一方面分析，晶粒越细小，材料的晶界越多，增大了晶界对声子散射的强度，降低材料的导热性能，例如单晶氧化铝与多晶氧化铝的导热性能差异（如下图）。所以，陶瓷的晶粒尺寸对其热导率的影响还需要更多的研究。
单晶和多晶氧化铝的热导率比较
总结
总的来说，提高氧化铝粉体的性能会对其陶瓷制品的烧结和导热性产生积极的影响。除此之外，选择合适的成型烧结方式也非常重要。
导热陶瓷有许多重要应用，其中用量最大也最受关注的莫过于陶瓷封装基板。尤其是随着电子器件精密程度的增加，元件的散热问题也开始变得棘手，因此对陶瓷基板的要求也变得更加苛刻。
氧化铝导热基板
能够用于导热的陶瓷材料被成为导热陶瓷材料，主要包括SiC、AIN、BeO、Al2O3等。其中SiC虽然具有较为优良的导热性以及热膨胀系数，但SiC有半导性，绝缘电阻小；AIN的粉体制备工艺复杂难以掌握，烧结也比较困难，整体成本较高；BeO陶瓷原材料价格昂贵，且BeO粉末具有毒性（但制品无毒）不容易被接受。
而Al2O3陶瓷是目前人类研究最透彻，应用最广泛的陶瓷材料，具有力学性能优异、抗腐蚀、耐磨性好、储量丰富、价格低廉等优点，在高端行业的关键器件中处处可见其身影。然而Al2O3陶瓷的导热性能在一众导热陶瓷中并不出众，尽管出色的性价比让它能够长期活跃在导热陶瓷领域中，但面对日益苛刻的导热要求，Al2O3陶瓷必须要最大限度地“榨出”潜能，使制品热导率持续接近其理论值，才可持久发展下去。
泰美克成立于1996年，专注于硬脆材料精密、精细加工。借助精湛的研磨、抛光等加工技术，可对陶瓷基板材料进行单、双面研磨、抛光加工，可获得优异的TTV、WARP，表面粗糙度可达到Ra:0.03-0.05μm，无孔洞现象，可应用于体积小、精度要求高、布线密度高的相关产品。
影响材料热导率的原因及解决方法
对绝缘陶瓷材料来说，声子的传播决定了材料的热导率。声子类似于点阵波，与光同样具有波动性，因此它在绝缘陶瓷材料内部的传递会与光具有相同之处。光在陶瓷材料中传播的阻碍主要为杂质、气孔和晶界对光的吸收和散射，那么热的传递也应如此，主要体现在材料的孔隙率、晶界、点缺陷、杂质等对声子传播的影响。
热量在陶瓷材料表面、晶界、气孔以及杂质中的传递过程模拟图
以上的几个参数，其实都和陶瓷的制备工艺有着非常紧密的关系。而在陶瓷材料的制备过程中，原料粉体的制备是非常重要的一个环节，可以说它们直接决定了陶瓷成品的性能。因此要提高陶瓷导热性能，必须要研究清楚原料对相关性能的影响机制。以下就从几个影响陶瓷导热性能的主要因素出发，分析原料对其的影响。
①致密度
致密度对陶瓷材料的性能有着直接显著的影响，对于导热性能来说，陶瓷材料的致密度越高其导热性能越好，主要体现在材料的低气孔率，即气孔越少，声子传播的阻力越小，陶瓷材料的导热性能越好。Zivcova等用淀粉作成孔剂制备了不同气孔率的氧化铝陶瓷材料，探究了气孔率对氧化铝陶瓷热导率的影响，实验表明，在相同温度下，气孔率越大热导率越低。
目前行业内一般会采用球形度高的氧化铝粉体作为原料。曾有研究员使用片状氧化铝粉体进行干压成型和烧结后，制备出互锁多孔结构的氧化铝陶瓷，其密度为0.920g/cm³，气孔率达到了76.34%，显然不适合作为导热陶瓷使用。而球形粉体具有更高的流动性，会对后续的成型和烧结会产生积极的影响，比如说LiuF等就在5.5GPa和900℃的高压环境下采用球形氧化铝粉体成功制备出了高致密度且近乎透明的氧化铝陶瓷。若原始粉体球形度不足时，也可以加入粘结剂对粉末进行造粒，形成类球状的形貌，同样能有效提高陶瓷的致密度。
类球形氧化铝和片状氧化铝
但球形度到位后也要注意粉末的粒度分布。JMa等对此进行了研究，他们将烧结分为初、中、后期三个阶段，较宽粒度分布的粉体因提高了生坯的密度所以在烧结初期可使陶瓷的致密化速率加快，除此之外，在烧结中期，宽粒度分布的粉体提高了晶粒生长的速率，材料中的封闭隔离孔被嵌入较大的颗粒状基体中，因此具有更好的烧结性，而且有助于在烧结后期保持较高的烧结速度。但是较宽的粒度分布会导致材料局部颗粒的堆积而产生致密化的差异，甚至在超过一定的粒度分布时，烧结体的晶粒尺寸会过大，孔结构变粗。
②杂质
陶瓷材料的导热性能受杂质含量的影响很大，主要分为两种形式，一是粉体原料的纯度;二是在烧结过程中所添加的烧结助剂。
陶瓷原料的纯度指的是材料中主要成分占总成分的百分含量。陶瓷粉体中或多或少都会含有杂质，这些杂质包括一些氧化物或金属离子，以及一些杂相。例如，氧化铝中的杂质往往为制备过程中的粉尘、大颗粒异物、设备加工带入的金属杂质等。除此之外，还包括一些杂相，比如结构疏松的β-Al2O3、γ-Al2O3，若其存在会影响材料成型之后的密度，从而影响导热性能。另外，氧化铝陶瓷粉体中还会存在一些杂质离子，如Na+、K+、Mg+和Ca2+等，它们的存在会加强粒子对声子的散射、增加声子传播自由程，使材料的热导率降低。
在陶瓷材料的烧结工艺中，加入烧结助剂是为了降低陶瓷材料的烧结温度，防止因晶粒的急剧长大而导致的晶粒尺寸不均匀以及减少材料的气孔率，这对提高陶瓷材料的致密度有很大作用。但同时也相当于引入了杂质，可能会对其导热性能产生不利的影响。
但这不代表烧结助剂不该加，主要得看最终效果。比如说AlN在Y2O3烧结助剂作用下，经过1800℃煅烧后，热导率还比较低，因为其晶粒和晶界间还存在少量氧元素和烧结助剂引入的杂质元素，当在N2气氛1900℃煅烧100h后，晶粒与晶界中的氧含量减少，晶界中的杂质元素消失，AlN热导率提升至272W/（m·K），这表明烧结助剂的加入是为了减少AlN中存在的氧原子，从而减少其中存在的杂质，提高热导率。
③晶粒尺寸
声子传播的过程中会受到各方面因素的影响，而这其中，晶粒尺寸对材料的导热系数影响也很大，Pabst等采用两步相混合建模的方法计算了纯氧化铝-氧化锆陶瓷材料不同晶粒尺寸的热导率，并与实验所得的结果进行了对比。
他们得出：材料的实际热导率要比理论计算得出的要低，是因为陶瓷中存在纳米级别的孔隙率，造成了热导率的差异，而不仅仅是晶粒尺寸的问题。由此可见，晶粒尺寸决定了孔隙的尺寸，如果晶粒尺寸处于纳米级别，材料中会出现极难消除的纳米级孔隙，这是无法避免的，因为通过任何手段都无法达成致密度100%的陶瓷材料，只有尽可能降低材料的孔隙率，所以，初步得出纳米级别的晶粒尺寸可以提高陶瓷材料的热导率。
但是从另一方面分析，晶粒越细小，材料的晶界越多，增大了晶界对声子散射的强度，降低材料的导热性能，例如单晶氧化铝与多晶氧化铝的导热性能差异（如下图）。所以，陶瓷的晶粒尺寸对其热导率的影响还需要更多的研究。
单晶和多晶氧化铝的热导率比较
总结
总的来说，提高氧化铝粉体的性能会对其陶瓷制品的烧结和导热性产生积极的影响。除此之外，选择合适的成型烧结方式也非常重要。
✋热门推荐