Оптимизация материалов с фазовым переходом может снизить потребление воды на электростанции

Исследовательская группа под руководством Дебджиоти Банерджи, профессора факультета машиностроения Дж. Майка Уокера \'66 Техасского университета A&M, показала, что специальные материалы с фазовым переходом (PCM) могут охлаждать паровые турбины, используемые на электростанциях, предотвращая использование пресной воды. Одновременно группа использовала методы машинного обучения для повышения надежности и емкости различных охлаждающих платформ на базе PCM для разработки мощных «холодных батарей», которые отправляются по запросу.

Публикация исследователей «Использование машинного обучения (искусственные нейронные сети) для повышения производительности и надежности платформ хранения тепловой энергии с использованием материалов с фазовым переходом» была опубликована в Американском обществе инженеров-механиков. Журнал технологий энергоресурсов.

На электростанциях и в обрабатывающей промышленности пресная вода используется в градирнях для снижения затрат и повышения надежности. Вода проходит через градирню, поглощая тепло и превращаясь в пар, который затем используется для конденсации пара из выхлопных газов турбины.

В связи с высокими требованиями к пресной воде альтернативные методы, такие как использование PCM, которые могут трансформироваться из твердого состояния в жидкое за счет поглощения тепловой энергии, привлекают все большее внимание для охлаждающих электростанций и обрабатывающих производств.

Первым материалом, который исследовала команда, были восковые биологические материалы (похожие на сало): натуральные продукты с низким углеродным следом, которые относительно дешевы. Несмотря на свою эффективность, исследователи показали, что воски (парафины) не могут накапливать столько энергии и не обеспечивать охлаждающую способность, о которой они первоначально предполагали, поэтому не обеспечивают достаточного охлаждения для экстремальных климатических условий или обеспечения безопасности в условиях экстремальных погодных явлений.

Это привело к тестированию другого PCM, называемого солевыми гидратами, которые также являются недорогими и безопасными для окружающей среды. Солевые гидраты обладают большей эффективностью, чем воск и сало, и содержат примерно в два-три раза больше энергии при более быстром плавлении. Однако у этих материалов есть известный недостаток - они слишком долго застывают (так как их нужно «переохлаждать»). Без надежного метода плавления и замораживания солевые гидраты неэффективны.

«Думайте об этом как об аккумуляторе электромобиля - вы хотите, чтобы он заряжался очень быстро, но он должен работать долго», - сказал Банерджи. «Та же концепция может быть применена к PCM. Нам нужен PCM, чтобы быстро перезаряжаться (замораживаться), но при этом плавиться в течение длительного времени ».

Чтобы повысить надежность и ускорить замораживание этих PCM, исследователи обратились к машинному обучению. Используя показания всего трех миниатюрных датчиков температуры, которые действуют как термометры, они записали историю плавления. Затем они внедрили машинное обучение, чтобы предсказать, когда и сколько PCM расплавится и когда начнется замораживание, максимально увеличив как охлаждающую способность, так и мощность.

«Используя этот метод, мы обнаружили, что если вы расплавите только 90% гидрата соли и оставите 10% затвердевшими, то в момент запуска цикла охлаждения он сразу же начнет замерзать», - сказал Банерджи. «Прелесть этого метода в том, что с помощью простого устройства из трех датчиков и простой компьютерной программы мы создали систему, которая является рентабельной, надежной и устойчивой».

В настоящее время другим алгоритмам машинного обучения требуются годы данных для достижения такой точности для электростанций, тогда как новому методу Банерджи требуется всего несколько дней. Алгоритм может сообщить оператору в течение одного часа (и целых трех часов), прежде чем система достигнет пикового процента плавления с точностью прогноза от 5 до 10 минут. Техника может быть модернизирована на любой существующей охлаждающей установке в любой обрабатывающей промышленности или на электростанции.