近期,能源密集型人工智能项目的激增带来了许多问题,包括如何保持这些项目的低温。运行这些项目的数据中心会产生大量热量,需要大量的空调系统来维持其正常工作温度。蒸汽压缩制冷(汽车、建筑物和工厂中仍然最常用的方法)通常用于满足这些冷却需求。但蒸汽压缩仍然经常依赖于对环境有害的化学制冷剂。 尽管最近制冷领域出现了许多有希望的进展,但热电池尚未得到认真考虑。如果说有什么不同的话,那就是该方法的基本原理更适合加热而不是冷却。在热电池中,可逆电化学反应产生的热量被用来发电,利用从高温源到低温源的熵传输。虽然反向热电池系统是可行的,但专家们长期以来认为,这种选择的成本太低,而且效果太弱,不值得使用。 但由于最近的一些化学变化,研究人员认为热电制冷不仅仅是可能的——它可以应用于从小型可穿戴冷却装置到家用空调再到大型人工智能数据中心等各种设备。中国华中科技大学的一个团队于 1 月 30 日在《焦耳》杂志上发表了一项研究,详细介绍了这些进展。 该研究的资深作者段江建周四在一份声明中表示:“虽然以前的研究大多集中在原始系统设计和数值模拟上,但我们报告了一种合理、通用的热电解液设计策略,实现了创纪录的高冷却性能,可能适用于实际应用。” 现有的热电池依靠的是利用溶解的铁离子进行的电化学氧化还原反应。第一步,铁离子失去一个电子,并在这一过程中吸收热量。然后,它们获得另一个电子,随后释放热量。当第一个反应的能量冷却其周围的电解质溶液时,散热器会带走随之而来的热量。 |
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