带有辐射反射器和W形粗糙度的平板太阳能空气加热器系统的热分析：人工神经网络与机器学习方法

为什么更热的阳光空气很重要

把阳光转化为有用热量是减少燃料消耗和排放的最简单方式之一，但许多常见的太阳能空气加热器仍然浪费掉大部分照射到它们上的能量。本研究探讨了一种更智能的平板太阳能空气加热器，通过重塑吸热金属表面并在侧面添加镜面反射器，在相同日照下榨取出更多热量。研究人员还测试了现代数据工具——人工神经网络和机器学习——是否能准确预测系统性能，从而在无需大量反复试验的情况下改进设计。

让流动空气更高效取暖的更聪明方法

平板太阳能空气加热器本质上是一个浅盒子：阳光穿过玻璃顶板加热深色金属板，流经板下的空气吸收热量并被带走。这类装置适用于烘干农作物或建筑采暖等任务，因为它们造价低、运行安静且易于维护。其主要弱点在于热量从热板向流动空气传递效率不高，导致板面温度很高并将能量散失到环境而不是传递给气流。作者试图通过将两种被动手段——侧面反射器和纹理化金属表面——结合到一个“二合一”设计中来解决这一弱点。

用侧面镜子把更多阳光投到目标上

第一个技巧是在加热器的长边沿放置镜面反射器。这些面板倾斜放置，使得原本会错过吸热板的阳光被反射回板上。在户外试验装置中，反射器调整到大约30度并与有效加热段等长。该布置通过增加到达板面的太阳辐照强度并使热量在表面上分布得更均匀，从而提高了板温度。测量表明，仅在原本光滑的加热器上添加反射器，就能使传热关键量——努塞尔数提高约18–27%，并使整体热效率相比无反射器的平板设计最高提升约43%。

通过塑形表面来搅动气流

第二个技巧是重塑吸热板的下表面，也就是气流经过的地方。研究团队没有把表面保持光滑，而是在表面粘贴了呈重复W形的细铜线。这些肋像空气的小速降带。气流经过每一道W形脊时会分离、涡动然后再附着，不断扰动通常附着在表面并阻碍传热的薄层滞留气体。通过精心选择肋的间距、高度和角度，研究者旨在增强这种混合效果，同时避免产生过大的压降从而需要更多风机功率。

实验与数据工具揭示的结果

团队在晴天的户外搭建并测试了几种配置：不带反射器的光滑板、带反射器的光滑板，以及带反射肋的W形板并配有反射器。他们监测了入口和出口的空气温度、板温、太阳辐照强度和气流速率，并据此计算每种装置将热量从板传递给空气的效率。W形粗糙度与反射器的组合表现最为突出：传热指标比基础光滑系统最高提高到1.63倍，热效率最多提高到1.84倍。为了减少今后的试验工作量，作者还用数百个数据点训练了机器学习模型和神经网络。这些模型能够以很高的精度预测传热行为和流动状况，与实验趋势高度吻合。

从更好的试验装置到更优的太阳能干燥器

对非专业读者来说，结论很直接：通过添加简单的侧面镜子和精心设计的金属肋纹，平板太阳能空气加热器可以在相同的日照面积上提供更多可用热量。这意味着温室、农作物干燥器、建筑供暖等系统可以在不增加运动部件或燃料的情况下显著缩小体积或提高功率。本研究中神经网络和机器学习的成功应用也表明，设计者日益可以依赖智能数据驱动模型在建造前对这类设备进行精细调优，加快向更清洁、更高效的太阳能供热系统转变的进程。

引用: Jain, P.K., Kurrey, K.L., Pandey, V. et al. Thermal analysis of flat plate solar air heater system with radiation reflectors and W-shaped roughness: artificial neural network & machine learning approach. Sci Rep 16, 11779 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41922-4

关键词: 太阳能空气加热器, 余热减少, 太阳能干燥, 机器学习建模, 热效率