Материалы, которые помогают охладить ваш дом без кондиционера.

Международная исследовательская группа из США, Китая, Сингапура и Швеции только что опубликовала новый метод проектирования материалов, способных более эффективно контролировать температуру.

В исследовании, опубликованном в журнале Nature , используется технология машинного обучения для разработки материалов, называемых тепловыми метаизлучателями, которые могут регулировать поглощение и выделение тепла. Цель команды — создать материалы, которые помогут снизить температуру в зданиях, тем самым экономя энергию и потенциально находя применение в космосе.

Ежегодно можно экономить десятки тысяч киловатт энергии.

ФОТО: PEXELS

Термофотоника , изучающая взаимодействие света и тепла в малом масштабе, открывает перспективы для развития таких областей, как энергетические технологии и термофотовольтаика. Однако разработка таких материалов часто сопряжена с трудностями из-за необходимости использования методов проб и ошибок, что замедляет прогресс. Традиционные методы часто ограничены простыми формами и фиксированными материалами, что затрудняет поиск оптимальных решений.

Машинное обучение открывает путь к созданию материалов следующего поколения с функцией «самоохлаждения».

Новый метод исследовательской группы использует технологию машинного обучения для преодоления этих ограничений. Система способна обрабатывать сложные трехмерные структуры и широкий спектр материалов, даже при небольшом объеме данных. Сила этого метода заключается в его способности автоматически просматривать миллионы вариантов конструкции для удовлетворения конкретных требований, а также в использовании трехплоскостной модели, что расширяет возможности проектирования по сравнению с предыдущими двухмерными методами.

Исследовательская группа создала более 1500 различных материалов с разнообразными тепловыделительными свойствами. Они также протестировали семь конструкций, которые продемонстрировали превосходные охлаждающие и оптические характеристики по сравнению с существующими альтернативами. Соруководитель исследования Юэбин Чжэн заявил: «Наша система машинного обучения представляет собой значительный шаг вперед в проектировании пароперегревателей. Автоматизировав процесс, мы смогли создать материалы с ранее невообразимо превосходными характеристиками».

Для проверки работоспособности системы исследовательская группа изготовила четыре материала и протестировала их на крыше прототипа дома. Результаты показали, что крыша с покрытием из мета-излучателей была на 5–20 градусов Цельсия холоднее, чем крыша, окрашенная в белый или серый цвет, после 4 часов пребывания на солнце. Предполагается, что такой охлаждающий эффект позволит сэкономить примерно 15 800 кВт энергии в год в многоквартирном доме в жарких городах, таких как Рио-де-Жанейро или Бангкок.

Помимо применения в жилых помещениях, эти материалы могут помочь снизить температуру в городах, отражая солнечный свет и выделяя тепло, тем самым смягчая эффект городского теплового острова, который является одним из факторов глобального потепления. Они также могут использоваться в космических аппаратах для регулирования температуры или в повседневных товарах, таких как охлаждающие ткани для одежды и автомобильные покрытия.

Профессор Чжэн подчеркнул, что традиционные методы часто медленны и неоптимальны, в то время как новая методика открывает больше возможностей для оптимизации проектирования материалов. Исследовательская группа планирует进一步 усовершенствовать технологию и применить ее в области нанофотоники, чтобы использовать потенциал машинного обучения при проектировании высокоэффективных теплогенераторов.

Источник: https://thanhnien.vn/vat-lieu-giup-lam-mat-nha-ma-khong-can-dieu-hoa-185251018180423352.htm