随着材料基因工程的发展，数据驱动新材料产品研发已经成为新的研发模式，在材料数据技术和人工智能思想和理念推动下，突破材料传统的研发理念和技术瓶颈，原创性地研发具有优异性能的新材料体系，极大地拓展了新材料的研发空间，提升了新产品的研发效率和水平，为解决苛刻环境工程的选材提供了新的途径。以深海深地油气资源开发的材料服役场景为例，油井管材面临高温高压、高含_CO2和_H2S的苛刻环境，急需利用智能化技术，开发高强韧、高耐蚀、抗开裂、经济型油井管材。

基于上述背景，北京科技大学建成了集“数据积累-检索发现-智能分析-设计应用”于一体的不锈钢智能研发平台，基于动态容器数据库、云计算、大数据和机器学习技术，实现数据存储融合、算法在线开发、模型在线交付的数据-模型一体化。开发了紧耦合在线建模模块，实现用户自助的在线机器学习工作流设计交互，集成数据库、数据预处理、特征工程、关联规则、聚类分析、分类分析等算法组件，实现人在回路式在线数据分析。开发了松耦合应用集成模块，实现兼容性强的第三方机器学习应用软件发布。为用户提供了容器化发布环境，定制并开放了钢铁材料数据库及数据交换API，支持应用软件与数据库的互操作。该平台技术已成功应用于数据驱动的高强韧高耐蚀不锈钢油井管的研发与应用。