冷冻冷藏技术及制冷设备的思考

唐健佳

（云南工业技师学院，云南 曲靖 655000）

0 引言

制冷设备是人们日常生活中经常遇到的设备，如家用空调、冰箱等[1]。使用空调的制冷技术可使得家庭在炎热的天气里享受清凉舒适的环境。使用冰箱可对食品进行冷冻和冷藏，这样就利于食品的外观、营养价值的保持，减少因虫害损耗。目前，制冷设备广泛应用于食品冷冻冷藏、细胞储存、冷存储罐等[2]。制冷的基本原理是通过压缩机作用将低压蒸汽压缩高压蒸汽[3]，经过冷凝器、节流阀、蒸发器等，再将蒸汽送入压缩机的入口，完成一次制冷循环。而由于不少人们对冷冻冷藏技术知识的欠缺，导致许多制冷设备的损坏，甚至产生安全事故，以及家庭不合理使用制冷设备，导致制冷设备寿命降低，产生安全隐患等，因此需对冷冻冷藏基本技术知识进行普及。随着智能物联网时代的到了，许多设备将向着智能化方向发展[4-5]，制冷设备也不例外，通过智能物联技术与冷冻冷藏技术的深度融合，将为制冷设备更好地服务人类社会提供具有积极意义的技术解决方案，而智能化离不开高性能的芯片技术及对智能技术的基础研究，因此可从高性能芯片研发及对智能技术的基础研究集成方面加快促进制冷设备的发展。

1 冷冻冷藏技术与应用

制冷是将物体的热量排放到外部环境以产生低温的过程，其中制冷设备扮演着关键中间联接角色，制冷剂通过外界功（通常是电能）将高温物体的热量取出，并通过制冷设备本身将热量排出，因此可使得高温物体逐渐变冷，实现冷冻机冷藏。

制冷设备通常需要一定的工质和介质实现制冷，常用的制冷工质为氟利昂，包括R12、R22等，制冷设备通过制冷介质（空气、水等）进行热量传递。制冷中的温度表示物体的冷热程度，在本质上表现为分子运动的剧烈程度。人们日常生活中常使用摄氏温度来表达一个物体的冷热程度，除摄氏度外，用于表述物体冷热程度的量还包括华氏温度（。F）、热力学温度（K）。当物体吸收或放出热量时，如果物体仅表现为温度的升高或降低，而没有形态上的改变，则称物体吸收或放出的热为显热，否则称之为潜热。在制冷技术中，制冷剂氟利昂的汽化是一种沸腾过程，制冷设备中的压缩机吸气和排气管中流过的氟利昂属于过热蒸汽。

目前，常用的制冷方法包括液体汽化制冷、气体膨胀制冷、涡流管制冷、热电制冷等。其中液体汽化制冷包括蒸汽压缩式制冷、蒸汽吸收式制冷、蒸汽喷射式制冷、蒸汽吸附式制冷等。液体汽化制冷的基本原理如图1所示。

图1 液体汽化制冷

蒸汽压缩式制冷的制冷剂以低温状态与物体产生热交换，压缩机排出的高压制冷剂进入冷凝器，被制冷介质冷却，以蒂塔低温的气液两相混合物进入蒸发器。蒸汽吸收式制冷设备一般包括两个回路：制冷剂回路和溶液回路，其中吸收剂对制冷剂有很强的吸收能力，因此可用溶液回路代替压缩机的作用，制冷剂溶液通过泵的方式传输到发生器。蒸汽喷射式制冷使用锅炉产生高温高压蒸汽，在经过喷嘴口出产生低压，从而为水在低温下汽化创造了条件，水汽化需从未汽化的水中吸收潜热，使得未汽化的水温度降低，这部分低温水可用于制冷。热电制冷是利用半导体材料的热电效应进行制冷，利用PN结通电时的能量转移吸收和放出热量，是一种以温差电现象为基础的制冷方法。

2 智能技术与冷冻冷藏技术的融合探索

智能化是产品发展的方向，抓住智能时代的大熔炉契机，对智能技术与冷冻冷藏技术深度融合，对制冷设备的发展具有重要意义。可从高性能处理器及智能技术模型库两方面进行探索。

2.1 智能高性能处理器研发

智能高性能处理器是智能还产品的处理核心，是将智能化产品有机整合并动作的关键部件，因此高性能处理器的研发，以及将其应用到制冷设备中，是生产制造制冷设备的重要过程。目前，国际上常见的处理器研发、生产或制造厂商包括Intel公司、Atmel公司、ARM公司、AMD公司、ST公司、华为公司等，其主要流行的处理器芯片包括Intel公司的酷睿芯片系列处理器、AMD公司的锐龙系列芯片处理器、华为公司的海思麒麟移动端芯片处理器等。同样，处理器本身也要向着智能化方向发展，而目前在处理器本身上进行智能化突破主要包括硬件突破和软件突破。

硬件突破主要包括硬件电路的集成，硬件电路单板化并集成为SOC，智能化算法的硬件集成等，通过硬件突破的方式使得智能化单元被设计为基本电路，通过电路的电连接器、逻辑连接等组成智能化算法，使得智能单元的运算得到更大速度的释放，因此较为适应了智能化时代对数据快速运算的需求，更能够满足未来社会对运算速度的要求。软件突破主要包括高效运算代码的设计，智能化算法设计，高效的数据与存储处理程序等，通过软件突破的方式使得智能化运算不再依赖于具体的硬件设备，从而可将智能化应用从具体硬件或设备中释放出来，同时可在不同的设备间运行，克服了硬件兼容性问题，因此能够更好地适应人们对互联互通、相互交融的需求。综合分析可知，硬件突破和软件突破是进行智能化产品研发的主要突破路径，且两种突破方法均有其特点及适应领域，在进行设备研发时应综合考量两种方法，设计更加符合时代和市场需求的制冷设备。

2.2 开源的智能模型库

目前，智能系统研究主要包括了如图像处理、模式识别、语音识别、智能交互、先进控制等。其中图像处理已广泛应用于众多领域，如医学成像、视频及图像还原等；模式识别是一种基于概率统计等方法的识别、聚类方法，该类方法中包含了诸如贝叶斯概率统计、线性及非线性聚类等，在智能家居、智能汽车、智能移动终端中均有应用。语音识别与智能交互是实现用户与产品对话的一种方式，其中语音识别是目前研究的前沿，通过语音识别，对用户语音的发声频率、响度、内容等进行自动判断，从而使得设备能够分辨出用户类别及意图，完成特定功能。先进控制是实现稳定可靠的智能系统的基础，其中包括对设备的运动及动力控制、开关逻辑控制、制冷及热控制等，先进的控制方法能够帮助设备通过图像、语音等判断的模式进行稳定可靠的动作，因此在智能设备中占据重要地位。

制冷设备与智能系统的融合亦可从智能系统的基础研究开始，如可通过图像处理，判断人的相貌，从而判断出是否为主人或家属，从而决定是否设备是否开启或关闭，通过模式识别判断设备目前的运行情况，是否产生了故障及故障的类别是什么，通过交互终端告诉用户。通过语音识别功能判断用户的语音指令是什么，并通过语音交互完成用户需求的动作。同时，智能的制冷设备离不开先进的控制系统，控制系统能够精确可靠地控制制冷或制热是判断制冷设备性能优劣的重要标准。

目前，许多的智能算法、模型在工程领域得到了具体应用，但这些智能模型并未形成统一的标准，仍处于离散状态，因此有必要将目前较成熟的智能模型集成为一个可供开发者共享的智能模型库，基于共享模型库使得设计师可快速地设计和实现智能系统。对制冷设备的研发来说，可从集成智能模型到应用智能方面加速智能制冷设备的研发。

3 结语

制冷设备伴随着人们的日常生活、生产。本文介绍了冷冻冷藏技术及常用的制冷手段和方法，包括液体汽化制冷、气体膨胀制冷、涡流管制冷、热电制冷。并对制冷设备智能化进行了可行性探索，提出可从高性能微处理器和智能模型库两个方面进行。提出处理器本身智能化可从硬件突破和软件突破，并提出共享智能模型库设想，从而加速对智能制冷设备的研发。