计算机技术在相变储热能效提升中的应用

尹 蓉

（徽商职业学院，安徽 合肥 230022）

随着全球能源危机和环境问题的升级，相变储热技术备受瞩目，成为可持续能源解决方案的核心组成部分。然而，这一技术在实际运行中面临多方面的能效挑战，包括能量损失和低储热效率等问题。为了应对这一局面，计算机技术崭露头角，通过数据采集与监控、基于人工智能的优化算法、数字孪生技术以及云计算与边缘计算等创新手段，为相变储热系统提供全面监控，从而显著改善其能效水平。本文的主要目的在于深入探讨计算机技术在相变储热系统中对能效提升所发挥的关键作用，同时强调其对可持续能源利用和环境改善的重要性。

1 相变储热系统能效问题探索

相变储热系统的能效问题主要源于储热材料和相变材料的选择不当，直接影响能量捕获和释放效率[1]。常见问题包括材料选择和相变材料匹配不合理，导致系统能效降低和能量损失增加。优化材料选择是提升系统能效的首要任务。系统结构设计关系到能量传导效率和损失程度，设计不当可能导致能效下降。传热传质过程和热力学循环效率同样是关键因素。深入研究传热传质机理、提高传导效率，以及优化热力学循环过程是解决系统能效问题的核心[2]。系统的热力学循环效率与运行参数、储热材料性质等密切相关。通过深入研究系统的热力学循环过程，优化运行参数，可以有效提高系统整体能效。解决这些问题需要深入研究相变储热系统的工作原理，寻求合理的材料组合和结构设计，优化传热传质过程，提高热力学循环效率[3-4]。借助现代手段如计算机技术为系统设计和优化提供科学有效的支持是必要的。通过综合优化材料选择、系统结构设计和传热传质过程，相变储热系统能够更有效地解决能效问题，为其在可持续能源领域的应用奠定坚实基础。

2 储热系统性能评估与监测

2.1 数据采集与监控系统（SCADA）的作用

储热系统性能评估与监测是确保储热系统高效运行的关键环节。在这一过程中，数据采集与监控系统（SCADA）扮演着不可或缺的角色。SCADA系统通过实时采集各个关键组件的运行数据，提供对整个储热系统状态的全面监测。这种实时监控能力使运维人员能够随时了解系统的运行情况，及时发现潜在问题，从而采取有效措施防止性能下降。SCADA 系统的功能不仅仅局限于数据采集，它还能够通过远程控制实现对储热系统的调节。这种全面监测和远程控制的融合为系统的稳定运行提供了有力保障，确保其在不同工况下都能够高效地满足能源需求。

2.2 关键参数的实时监测与评估

实时监测与评估关键参数是储热系统性能评估的核心内容。关键参数的合理选择涉及到系统中各个组件的热力学、传热和传质特性。通过实时监测关键参数，能够深入了解储热材料的相变过程、传热介质的流动特性以及整个系统的能量转化效率。在这其中，相变材料的相变温度和相变潜热等参数是至关重要的。这些参数直接关系到储热系统在吸热和释热过程中的性能表现。实时监测这些关键参数可以准确了解相变过程的实际情况，为系统性能的进一步优化提供数据支持。同时，传热介质的温度、流速等参数也是需要实时监测的关键指标。通过对传热介质进行实时监测，可以及时发现流动异常、传热不均等问题，有针对性地进行调整和改进。这样的实时监测与评估机制构建起了储热系统运行状态的全面认知，为及时调整和优化提供了可靠依据。

2.3 数据分析对储热系统性能的决策支持

数据分析是储热系统性能评估的关键环节之一。通过对实时采集的大量数据进行分析，能够发现系统中的潜在问题、性能瓶颈以及优化空间。在数据分析的过程中，运用先进的算法和模型可以深入挖掘数据背后的规律，为系统性能的提升提供科学依据。数据分析的价值不仅在于问题的发现，还包括对问题的解决方案提供支持。通过建立与储热系统运行特性相关的模型，可以预测系统在不同工况下的性能表现。这为运维人员提供了在系统出现异常或性能下降时采取切实可行的措施的能力。因此，数据分析不仅有助于即时识别和解决问题，还通过预测性分析为储热系统的长期健康运行提供战略支持。通过充分利用数据，运维人员能够更加智能地进行决策，从而优化储热系统的性能，提高其效率和可靠性。

3 人工智能技术与数字孪生技术在相变储热中的应用

相变储热技术的优化和提升正迎来新的时代，人工智能技术和数字孪生技术在其中的应用，尤其凸显了对系统潜在优势的挖掘以及能效提升的迫切需求。

3.1 利用深度学习与模式识别算法挖掘相变储热系统的潜在优势

深度学习与模式识别算法为相变储热系统性能提升提供有力支持。通过这些算法，系统深入挖掘历史运行数据，识别潜在的能效提升空间。深度学习的神经网络结构能够从大量数据中学到系统的复杂模式，为储热系统性能提升提供了精准的建模手段。这种方法的核心在于对大规模数据的高效处理，以发现系统中潜在的能效提升机会。

3.2 运用神经网络和遗传算法优化相变储热系统的性能

神经网络和遗传算法的结合使相变储热系统性能优化更具智能性。通过建立神经网络模型，系统可以更好地理解储热系统内部的运行机制，从而更加精准地优化运行参数。遗传算法作为一种演化算法，模拟生物进化的过程，通过不断迭代和选择找到最优解，为相变储热系统的性能提升提供可行的优化路径。

3.3 实现相变储热系统的实时仿真与虚拟模型构建

数字孪生技术为相变储热系统提供了实时仿真和虚拟模型构建的新途径。通过整合物理模型、传感器数据以及历史实时数据，数字孪生技术在虚拟环境中实时模拟储热系统的运行过程。这使系统在实际运行之前就能够在虚拟环境中进行全面的测试和优化，为提高系统性能提供了全新的可能性。

3.4 通过数字孪生技术发现相变储热系统中的问题与性能提升潜力

数字孪生技术的应用不仅在于实时仿真，还能够帮助发现系统中的问题和潜在的性能提升机会。通过将实际运行数据与虚拟模型进行对比，数字孪生技术能够准确识别系统中的瓶颈和不足，为系统的进一步优化提供指导。这为提升相变储热系统的性能提供了一种高效的诊断手段。

3.5 最优化数字孪生技术在相变储热系统设计中的应用

数字孪生技术的最优化应用是相变储热系统设计的未来趋势。通过在设计阶段就建立数字孪生模型，系统设计者可以在虚拟环境中进行多方案对比和优化。这有助于提前发现设计中的问题，减少试错成本，同时为系统设计提供更高效的路径，最终实现相变储热系统在能效方面的最佳性能。

4 结 论

相变储热技术在能源存储与转换领域取得显著进展，但仍面临挑战，包括储热材料和相变材料的选择、系统结构设计的灵活性，以及传热传质过程与热力学循环效率的研究。解决这些问题是研究的重中之重，重点在于深入了解储热系统的工作原理、优化材料组合和智能系统结构设计。随着计算机技术的进步，人工智能和数字孪生技术将为储热系统提供更强大的优化工具，推动技术朝着更可靠、高效和经济的方向发展。深度学习、神经网络等技术以及数字孪生技术的应用将催生相变储热技术的新篇章。通过数据采集与监控系统，实现对系统性能的全面了解和实时优化，为相变储热技术在可持续能源领域广泛应用奠定基础。这一系列潜在价值的挖掘将有力支持相变储热技术的可持续、创新发展。