2026年两机&航天材料行业深度研究系列之八:全球两机景气共振,高温合金迎新机遇
- 来源:国海证券
- 发布时间:2026/03/25
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两机&航天材料行业深度研究系列之八:全球两机景气共振,高温合金迎新机遇。本篇报告解决了以下核心问题:1、高温合金应用场景分析与需求测算;2、AIDC对燃气轮机的需求拉动以及燃气轮机市场空间测算;3、全球航空发动机市场空间测算和竞争格局分析;4、商业航天需求与高温合金应用研究。高温合金是航空航天等高端装备的关键特种材料高温合金铁基、镍基和钴基三类,其中镍基占比最高(80%),按工艺可分为变形、铸造、粉末等类型。高温合金产业链下游主要是航空发动机、燃气轮机及航天,目前已扩展至电力、汽车、核工业等领域,市场需求持续增长。预计2024-2028年全球航空航天和燃气轮机高温合金需求复合增速20%...
高温合金应用领域不断拓展
高温合金是耐温600℃以上的高端金属结构材料
高温合金是指以铁、镍、钴为基,能在600℃以上的高温及一定应力作用下长期 工作的高端金属结构材料,具有较高的高温强度,良好的抗氧化、抗腐蚀、抗 疲劳性能,已成为航空航天、石油化工、核工业、汽车等领域的关键特种材料。
高温合金按主要元素可分为铁基、镍基和钴基三类,其中镍基高温合金应用范 围最广,占比80%;按制备工艺可分为变形、铸造、粉末和金属间化合物四类; 按强化方式可分为固溶强化、时效强化、氧化物弥散强化和晶界强化。
高温合金应用领域不断拓展
高温合金材料最初主要应用于航空航天领域,由于其有着优良的耐高温、耐腐蚀等性能,逐渐被应用到电力、汽车、冶金、玻璃制造、原子能等工业领域,从而大大的拓展了高温合金材料的应用领域。随着高温合金材料的发展,新型高温合金材料的出现,高温合金的市场需求处于逐步扩大和增长状态。
镍、铬是常见高温合金牌号的主要元素
由于钴资源的缺乏和铁基高温合金性能相对较差,镍基高温合金的使用最为广泛。镍基高温合金是我国产量最多、使用量最大的一种高温合金,常用于制造涡轮盘、燃烧室、涡轮叶片、导向叶片等燃气轮机和航空喷气发动机的热端零件。
常见高温合金牌号中,除了镍元素外,铬元素占比较高,约15-23%,其他金属元素还包括钼、铝、钛、钴等。
铸造高温合金注重化学组分优化
铸造高温合金的化学组分可以更好地针对高温强度进行优化,无需过多考虑可锻性。在大应力和高温的燃气轮机叶片应用中,镍基高温合金铸件能够获得最高的蠕变断裂强度。而锻件由于晶粒结构特点,屈服强度更高,主要用于盘件生产。
等轴晶铸造高温合金用于航空发动机热端部件铸造成型
铸造高温合金:相比于变形高温合金,具有较为粗大的凝固组织以及较高的合金化程度,能够通过加入各种固溶强化和沉淀强化元素以获得更加优异的高温强度,还可以将铸造实心结构改进为空心薄壁结构来进一步提高服役温度。
铸造高温合金包括等轴晶、定向凝固柱晶、单晶高温合金三类。
等轴晶铸造高温合金:具有制造成本低、中低温力学性能优异等优点,是目前航空发动机中所用牌号最多、使用范围最广的铸造高温合金。一般主要用于航空发动机热端工作部件的铸造成型,如整体机匣、燃烧室、高低压涡轮工作叶片、高低压涡轮导向叶片和发动机尾喷口调节片等。
单晶高温合金的耐高温性能进一步提升
单晶高温合金:在定向凝固工艺的基础上不仅消除横向晶界,还将铸件内部的各方向晶界完全消除,从而使得合金的承温能力以及蠕变性能进一步提高。
镍基单晶高温合金基体+热障涂层的涡轮叶片已成为先进航空发动机的典型特征。推重比为10的发动机涡轮进口温度已达1580~1650℃,涡轮叶片所需要的高温性能70%~80%依靠材料的改进。镍基单晶高温合金消除了晶界高温下的薄弱环节,随着Re元素含量的不断提高,工程应用的镍基单晶合金最高使用温度可达1100℃。
目前航空发动机上应用最为广泛的仍为二代单晶,但是在国外三代和四代单晶也已经有了不少的应用案例。我国航空发动机的发展起步较晚,目前四代单晶仍处于研制阶段。
AIDC带动燃气轮机需求爆发
美国近20年用电量基本稳定,天然气和可再生能源快速增长
美国用电量在近20年间基本保持不变。EIA预测美国年度用电量将在2025年和2026年继续增长,并超过2024年创下的历史最高水平。近期以及未来的用电量增长主要来自商业部门(包括数据中心)和工业部门(包括制造业企业)。
据EPA,截至2023年,美国燃煤发电量仅为2007年峰值的三分之一,而天然气发电量已增长到当时的两倍多,风能和太阳能发电也大幅扩张,两者合计较2007年增长了七倍。可再生电力目前是美国增长最快的电力来源,其中太阳能和风能在新电网装机建设中占据主导地位。
AI大模型广泛应用,带来新增电力需求
随着模型参数、计算能力和数据量的增加,AI训练的能源消耗将呈指数级增长。谷歌单次搜索耗电0.3瓦时/次,大模型ChatGPT单次应用耗电约2.9瓦时/次。AI替代传统技术的存量应用,以及因AI生成等技术带来的增量应用,驱动用电量剧增。
大模型技术的广泛应用,推理阶段的能耗已远超训练阶段。以Chat GPT-3为例,其训练过程耗电约128.7万千瓦时;推理阶段,Chat GPT每天响应约1.95亿个需求,每个请求耗电约2.9瓦时,一天耗电约56.4万千瓦时。GPT-3在训练阶段消耗的电量,仅能支撑Chat GPT推理2.3天。
AIDC的IT能耗2022-2027年间将实现六倍增长
据中国信通院发布的《中国绿色算力发展研究报告(2024)》,预计到 2030 年,全球数据中心的IT设备负载将从2023 年的33GW 增长到100GW,年平均增长率达到17%,其中,生成式人工智能工作负载将以43%的年平均增长率增长,在IT 设备总负载占比将从2023年的13%增长到 2030年的50%以上。
人工智能数据中心能耗高速增长,占比显著提升。IDC数据显示,2024年人工智能数据中心IT能耗(含服务器、存储系统和网络)达到55.1太瓦时(TWh),2025年将增至77.7太瓦时,2027年将增长至146.2太瓦时。2022-2027年五年年复合增长率为44.8%,五年间实现六倍增长,2027年人工智能数据中心能耗占比将达到18%。



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