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AI人工智慧設計之熱泵可減少能源消耗

出處 Science Daily 作者 鄒函文 年份 2019/10/01
報告類型 新聞報導 分類 能源經濟及策略 資料時間 2019年10月
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       瑞士聯邦理工學院 (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, EPFL) 的研究人員開發出一種利用人工智慧設計下一代熱泵壓縮機的方法,他們的方法可以將泵的功率需求降低約25%。
       在瑞士,約50-60%的新房裝配了熱泵,其從環境如地面、空氣、附近的湖泊或河流吸收熱能,將其轉化為建築物的熱來源。雖然現今的熱泵運行良好且環保,但仍有很大的改進空間。藉由使用微型渦輪壓縮機取代傳統的壓縮系統,可以將熱泵的功率需求降低20-25%。這是因為渦輪壓縮機效率更高,且比活塞裝置小十倍;但由於其微小直徑(<20 mm)和高轉速(> 200,000 rpm)因素,將這些迷你組件整合到熱泵的設計中並不容易。
       EPFL實驗室開發出一種方法可以更容易且更快地將渦輪壓縮機添加到熱泵中,其使用稱之symbolic regression的機器學習過程,以簡單的方程式快速計算給熱泵的渦輪壓縮機最佳尺寸。此方法大幅地簡化了設計渦輪增壓器的第一步, 包括粗略計算所需熱泵的理想尺寸和轉速,明顯縮短了整體設計時間,即使用在小型渦輪壓縮機也是可靠的;與更複雜的模擬方式一樣詳細,且速度提高了1500倍。此方法還允許工程師跳過傳統設計過程中的一些步驟,能夠更容易且廣泛地應用在微型渦輪增壓器上。
       傳統的熱泵使用活塞來壓縮冷媒流體,並驅動蒸汽壓縮循環,其活塞需要充分潤滑才能正常工作,不過潤滑油會黏在熱交換器壁上並損害熱傳遞過程。然而,直徑只有幾十毫米的微型渦輪壓縮機可以在沒有油的情況下運行,並以數十萬轉的速度在氣體軸承上旋轉,組件之間的旋轉運動和氣體層意味著幾乎沒有摩擦,因此這些微型系統可以將熱泵的傳熱係數提高20-30%。