人工智能正革新金屬粉末的質量檢測流程。德國通快（TRUMPF）開發的AI視覺系統，通過高分辨率攝像頭與深度學習算法，實時分析粉末的球形度、衛星球（衛星顆粒）比例及粒徑分布，檢測精度達±2μm，效率比人工提升90%。例如，在鈦合金Ti-6Al-4V粉末篩選中，AI可識別氧含量異常批次（>0.15%）并自動隔離，減少打印缺陷率25%。此外，AI模型通過歷史數據預測粉末流動性（霍爾流速）與松裝密度的關聯性，指導霧化工藝參數優化。然而，AI訓練需超10萬組標記數據，中小企業面臨數據積累與算力成本的雙重挑戰。氣霧化法是生產高球形度金屬粉末的主流工藝。中國香港冶金鈦合金粉末品牌

國際熱核聚變實驗堆（ITER）的鎢質第“一”壁需承受14MeV中子輻照與10MW/m2熱流。傳統鎢塊無法加工冷卻流道，而3D打印的鎢-銅梯度材料（W-10Cu至W-30Cu過渡層）通過EBM技術實現，熱疲勞壽命達5000次循環（較均質鎢提升5倍）。關鍵技術包括：① 中子輻照模擬驗證（在JET托卡馬克中測試）；② 界面擴散阻擋層（0.1μm TaC涂層）抑制銅滲透；③ 氦冷卻通道拓撲優化（壓降降低30%）。但鎢粉的高成本（$500/kg）與打印缺陷（孔隙率需<0.1%）仍是量產瓶頸，需開發粉末等離子球化再生技術。

金屬粉末的循環利用是降低3D打印成本的關鍵。西門子能源開發的粉末回收站，通過篩分（振動篩目數200-400目）、等離子球化（修復衛星球）與脫氧處理（氫還原），使316L不銹鋼粉末復用率達80%，成本節約35%。但多次回收會導致粒徑分布偏移——例如，Ti-6Al-4V粉末經5次循環后，15-53μm比例從85%降至70%，需補充30%新粉。歐盟“AMPLIFII”項目驗證，閉環系統可減少40%的粉末廢棄，但氬氣消耗量增加20%，需結合膜分離技術實現惰性氣體回收。

金屬粉末是3D打印的“墨水”，其質量直接決定成品的機械性能和表面精度。目前主流制備工藝包括氣霧化（GA）、等離子旋轉電極（PREP）和等離子霧化（PA）。以氣霧化為例，熔融金屬液流在高壓惰性氣體沖擊下破碎成微小液滴，冷卻后形成球形粉末，粒徑范圍通常為15-53μm。研究表明，粉末的氧含量需控制在0.1%以下，否則會引發打印過程中微裂紋和孔隙缺陷。例如，316L不銹鋼粉末若氧含量超標，其拉伸強度可能下降20%。此外，粉末的流動性（通過霍爾流速計測量）和松裝密度也需嚴格匹配打印設備的鋪粉參數。近年來，納米級金屬粉末的研發成為熱點，其高比表面積可加速燒結過程，但需解決易團聚和存儲安全性問題。通過激光粉末床熔融（LPBF）技術，鈦合金可實現復雜內部流道結構的一體化打印，用于高效散熱器件制造。

全固態電池的3D打印鋰金屬負極可突破傳統箔材局限。美國Sakuu公司采用納米鋰粉（粒徑<5μm）與固態電解質復合粉末，通過多噴頭打印形成3D多孔結構，比容量提升至3860mAh/g（理論值90%），且枝晶抑制效果明顯。正極方面，NCM811粉末與碳納米管（CNT）的梯度打印使界面阻抗降低至3Ω·cm2，電池能量密度達450Wh/kg。挑戰在于：① 鋰粉的惰性氣氛控制（氧含量<1ppm）；② 層間固態電解質薄膜打印（厚度<5μm）；③ 高溫燒結（200℃）下的尺寸穩定性。2025年目標實現10Ah級打印電池量產。

納米鈦合金粉末的引入可細化打印件晶粒尺寸，明顯提升材料的抗蠕變性能。中國香港冶金鈦合金粉末品牌

基于3D打印的鈦合金聲學超材料正重塑噪聲控制技術。賓夕法尼亞大學設計的“靜音渦輪”葉片，內部包含赫姆霍茲共振腔與曲折通道，在800-2000Hz頻段吸聲系數達0.95，使飛機引擎噪聲降低12分貝。該結構需使用粒徑15-25μm的Ti-6Al-4V粉末，以30μm層厚打印500層，小特征尺寸0.2mm。另一突破是主動降噪結構——壓電陶瓷（PZT）與鋁合金復合打印的智能蒙皮，通過實時聲波干涉抵消噪聲，已在特斯拉電動卡車駕駛艙測試中實現40dB降噪。但多材料界面在熱循環下的可靠性仍需驗證，目標通過10^6次疲勞測試。中國香港冶金鈦合金粉末品牌