Устойчивое повышение эффективности геотермальной системы с рекуперацией тепла на основе полевых данных и машинного обучения

Почему важно лучше использовать захороненное тепло

По мере того как города ищут более чистые способы поддержания комфорта в зданиях, привлекают внимание системы, использующие стабильную подземную температуру. Такие геотермальные тепловые насосы могут снижать энергопотребление по сравнению со стандартными кондиционерами и котлами, но в регионах с жарким летом у них есть скрытая проблема: со временем они сбрасывают всё больше отработанного тепла в грунт, который постепенно нагревается и снижает эффективность. В этом исследовании рассматривается новая конструкция, которая не только ограничивает накопление тепла в земле, но и превращает летнее избыточное тепло в полезную горячую воду, опираясь на полевые данные и современные инструменты машинного обучения.

Более умный способ охлаждать здания и нагревать воду

Исследователи испытали систему геотермального теплового насоса с рекуперацией тепла (HRGSHP) в большом промышленном здании в китайском городе с жарким летом и холодной зимой. Как и в обычной геотермальной системе, вода циркулирует по глубоким вертикальным трубам в грунте, чтобы поглощать или отдавать тепло. Особенность в том, что каждый блок теплового насоса содержит два конденсатора, соединённых параллельно. С помощью набора клапанов система может либо сбрасывать лишнее тепло в грунт, либо захватывать его для производства горячей воды для отопления помещений, повторного нагрева при осушении или бытовых нужд. Летом, когда требуется много охлаждения и горячая вода тоже полезна, такая конструкция позволяет одному и тому же устройству одновременно охлаждать внутренние пространства и подавать воду температурой 50 °C.

Как система работает в разные сезоны

За почти три года эксплуатации система переключалась между четырьмя основными режимами. В чистом режиме охлаждения она работала как обычный геотермальный чиллер, отводя тепло в подземный контур и подавая холодную воду в здание. В комбинированном режиме охлаждения с подачей горячей воды часть тепла шла в грунт, а часть — в бак с горячей водой. Также имелись режим только горячей воды в межсезонье и режим отопления зимой, когда подземный контур служил источником тепла, а система подавала горячую воду для отопления помещений. Регулируя положение клапанов, расход воды и мощность компрессора, система подстраивалась под меняющуюся уличную погоду и внутренние потребности без установки отдельных котлов или градирен.

Что выявили многолетние полевые данные

Команда непрерывно записывала температуры, расход воды, энергопотребление, состояние грунта и погодные условия, накопив более двухсот тысяч точек данных. Эти измерения показали, что даже при интенсивном охлаждении средняя температура грунта на глубине 150 м выросла всего примерно на 0,45 °C за три года — значительно меньше, чем наблюдается для стандартных геотермальных систем в аналогичных климатах. Однако общая эффективность реальной установки оказалась ниже лабораторных паспортных значений, частично потому, что насосы часто перекачивали больше воды, чем требовалось, создавая маленькие перепады температур в системе и тратя электроэнергию зря. Также проявились сезонные тенденции: постепенный прогрев грунта немного снижал эффективность охлаждения, но помогал зимнему отоплению, повышая температуру подземного источника тепла.

Доверяя алгоритмам настройку параметров

Чтобы выжать больше производительности из существующего оборудования, авторы построили оптимизационную платформу на основе данных. Они использовали тип нейросети для обучения тому, как показатели эффективности системы зависят от условий — уличной температуры, температур воды и расходов. Генетический алгоритм затем искал лучшие внутренние настройки, а метод принятия решений TOPSIS уравновешивал несколько целей одновременно, включая отдельные показатели для самого теплового насоса и для всей установки. Эта виртуальная испытательная среда позволила исследовать множество рабочих комбинаций, которые было бы непрактично воспроизводить вручную, при этом соблюдая реалистичные ограничения по температурам и расходам.

Энергосбережение и практическое значение

Когда они применили оптимальные настройки в своей модели, результаты оказались впечатляющими. В среднем показатели отопления зимой улучшились до 27 процентов для всей установки, а показатели охлаждения летом — примерно на 21 процент. При этом анализ показал, что потребление электроэнергии могло бы сократиться примерно на пятую часть, что привело бы к оценочному снижению эксплуатационных затрат на 19 процентов по сравнению с текущим способом работы станции. Важно, что для этих улучшений не требовалось нового оборудования — лишь иные выборы температур воды и скоростей насосов, управляемые методом на основе данных.

Что это означает для будущих зданий

Для неспециалиста вывод таков: геотермальные тепловые насосные системы можно сделать и экологичнее, и экономичнее, повторно используя собственное отработанное тепло и управляя ими более интеллектуально. Испытанная конструкция предотвращает перегрев грунта, снижает зависимость от отдельных отопительных и охлаждающих устройств и показывает, что машинное обучение может помогать операторам находить оптимальные режимы, которые могут ускользнуть при ручном подборе. Хотя требуется дополнительная работа по учёту полного жизненного цикла затрат и тестированию на других типах зданий, исследование предлагает практический путь превращения подземных труб и цифровых моделей в реальные энергосбережения.

Цитирование: Cui, Y., Chong, W.T., Varman, M. et al. Sustainable performance enhancement of a heat recovery ground source heat pump system using field data and machine learning. Sci Rep 16, 15271 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-45353-z

Ключевые слова: геотермальный тепловой насос, рекуперация тепла, энергетика зданий, машинное обучение, оптимизация ОВКВ