Исследование термохимической энергетической сети для эффективного улавливания низкопотенциального тепла

Преобразование потерянного тепла в скрытый энергетический ресурс

Заводы и электростанции постоянно выбрасывают в атмосферу тёплый воздух и газы. Большая часть этого тепла имеет низкую температуру и обычно считается слишком слабой для улавливания, поэтому просто теряется. В этом исследовании показано, как специальная сеть с рабочей жидкостью может поглощать это забытое тепло, запасать его, а затем использовать для осушения воздуха или обеспечения полезного обогрева и охлаждения. Для повседневной жизни это может означать более эффективные здания и более чистую промышленность без строительства новых электростанций.

Сеть, построенная вокруг рабочей жидкости

Исследователи создали лабораторную термохимическую сеть полного цикла. Вместо обычной воды, как в традиционных системах отопления, в сети циркулирует солевой раствор, который активно поглощает влагу из воздуха. Эта жидкость проходит через две основные зоны: колонны-осушители на стороне потребления и колонны-регенераторы на стороне источника. В осушителях влажный воздух из помещения или производственного процесса высушивается по мере того, как жидкость адсорбирует пар. В регенераторах выброшенное тепло нагревает жидкость, выбивая воду обратно в виде пара, чтобы раствор снова стал «сильным» и готовым к поглощению. Баки, насосы, вентиляторы и нагреватели соединяют эти элементы в замкнутый контур, способный перемещать как тепло, так и влагу туда, где это необходимо.

Изучение разных форм поступления теплоты

В реальных цехах теплота отводится не равномерным, плавным потоком. Иногда она приходит волнами, иногда почти постоянной, а в других системах — резкими выбросами. Чтобы учесть это разнообразие, команда протестировала три режима нагрева. Непрерывный профиль поддерживал постоянную температуру. Гауссов, или колоколообразный, профиль медленно поднимался до пика, а затем спадал, напоминая контролируемый импульс тепла. Третий профиль имитировал регенеративный термический окислитель, распространённое устройство контроля выбросов, при котором температура скачет в повторяющихся циклах. Пропуская одну и ту же сеть через все три профиля и меняя скорости потоков воздуха и раствора, а также температуры регенерации, авторы смогли оценить, насколько система справляется с реалистичным, меняющимся во времени тепловым потоком.

Как потоки и температура формируют эффективность

Для оценки работы использовались несколько простых показателей: насколько изменяется влажность воздуха, сколько воды удаляется на единицу подаваемого тепла и насколько близко система подходит к идеальной способности к осушению. Более низкие скорости потока жидкости обычно давали более высокую эффективность, поскольку меньший объём жидкости получал и использовал доступное тепло более эффективно. При расходе раствора примерно 0,03 килограмма в секунду сеть восстанавливала около 30% теоретически доступной энергии. Повышение температуры регенерации оказывало сильное влияние: при примерно 80 градусах Цельсия жидкость могла обеспечивать большие изменения влажности воздуха и становилась менее чувствительной к точному соотношению потоков жидкости и газа. Другими словами, более горячее утилизируемое тепло делало систему не только мощнее, но и проще в эксплуатации в более широком диапазоне условий.

Какой режим нагрева работает лучше

При прямом сравнении трёх профилей один выделился. Колоколообразный гауссов профиль обеспечил наибольшее количество удалённой воды на единицу тепла при низких отношениях жидкости к газу, превзойдя как непрерывный нагрев, так и резкие циклы, похожие на окислитель. Непрерывный профиль по-прежнему показал хорошую работу при низких расходах жидкости, но эффективность падала при увеличении объёмов жидкости, в то время как быстрый режим «вкл/выкл» обычно отставал. Во всех случаях увеличение отношения жидкости к газу снижало эффективность: пропуск большего количества раствора через систему требовал больше тепла при лишь ограниченном дополнительном осушении. Эти тенденции дают ясное инженерное послание: сочетайте умеренное или импульсное утилизируемое тепло с относительно низкими расходами рабочей жидкости, чтобы получить наибольшую выгоду.

Умные прогнозы с помощью искусственного интеллекта

Чтобы помочь будущим проектировщикам, команда также создала лёгкий симулятор на базе искусственного интеллекта, основанный на многослойном перцептроне — типе нейронной сети. Вместо того чтобы решать сложные физические уравнения в реальном времени, эта модель обучается на экспериментальных данных тому, как система реагирует на разные сочетания потоков воздуха и жидкости, температуры и времени. После обучения она может мгновенно оценивать ключевые выходные параметры, такие как изменение влажности и эффективность осушения. Симулятор показал особенно хорошую работу при низких отношениях жидкости к газу и при непрерывном и гауссовом нагреве, с малыми расхождениями между предсказанными и измеренными значениями. Точность несколько снижалась при более высоких расходах жидкости, указывая направления для дальнейшего совершенствования.

Что это значит для более чистой промышленности

В широком контексте работа демонстрирует, что низкотемпературное отходящее тепло, которое часто считают бесполезным, можно превратить в ценный ресурс при связывании его с термохимической сетью рабочей жидкости. При выборе подходящих расходов и при ориентировочной температуре регенерации 70–80 градусов Цельсия отрасли могут восстанавливать значимые количества энергии и контролировать влажность из выхлопных потоков, которые в противном случае были бы выброшены. Возможность прогнозировать работу с помощью инструмента на базе ИИ упрощает планирование и эксплуатацию таких систем в сложных и изменяющихся промышленных условиях. Для широких масс это означает более эффективные предприятия с меньшими выбросами CO2 и более рациональным использованием каждого джоуля тепла, которое они уже производят.

Цитирование: Bhowmik, M., Giampieri, A., Ma, Z. et al. Investigation on thermochemical energy network for efficient waste heat recovery. Sci Rep 16, 8523 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39243-7

Ключевые слова: утилизация теплых выбросов, термохимическая жидкость, энергоэффективность промышленности, жидкий осушитель, AI-моделирование энергии