AI 也會做壓縮機?瑞士研究團隊設計出能耗減少 20%~30% 的熱泵浦

作者 | 發布日期 2019 年 09 月 06 日 8:15 | 分類 AI 人工智慧 , 尖端科技 , 環境科學 follow us in feedly


應用機器學習(machine learning)的弱人工智慧能下棋,但產業界更在意的是機器學習在產業的應用,許多人認為可用來協助工業設計開發,瑞士洛桑聯邦理工學院(L’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne,EPFL)正在利用機器學習設計熱泵浦壓縮機,可比現有產品小 10 倍,效能提升,而能減少耗電 20%~30%。

熱泵浦就是利用壓縮機將一邊的熱轉移到另一邊,在亞熱帶的台灣,主要的應用就是冷氣機,用來把室內的熱抽出到室外。冷氣在熱帶與亞熱帶國家是夏季耗電元兇,不過在溫帶國家,熱泵浦如今被視為節能的好幫手,因冬季溫帶國家需要供暖,供暖需求是溫帶國家冬季耗電源元兇,比起傳統電熱器只是單純把電力變成熱,熱泵浦可把室外的熱能吸入室內,用更少電能提供更多供暖效果。

如此一來,改善熱泵浦的效率,就成為節能的重要環節,傳統熱泵浦的壓縮機是以活塞來壓縮冷媒,活塞需要潤滑油以減少摩擦,以免減低效能。瑞士研究團隊的目標是研發創新的壓縮機,改用微型加強壓縮機(micro-turbocompressor),系統以空氣墊來避免摩擦,而不使用潤滑油,團隊指出,微型加強壓縮機藉由減少摩擦,可提升熱轉換效率 20%~30%。

研發團隊為了各種熱泵浦找尋最佳化的微型加強壓縮機大小,使用機器學習,輸入 50 萬次模擬資料,讓機器學習演算法學習,產生熱泵浦設計的標準表格,讓不同的熱泵浦都能找到最適合的微型加強壓縮機大小。團隊表示,在機器學習演算法協助下,大幅縮短與簡化了熱泵浦設計過程。

團隊更表示,微型加強壓縮機的技術已成熟,壓縮機製造商能技術轉移團隊的技術,應用在產品開發過程,目前也有產業界對此感興趣,不過,目前團隊只測試過開發原型機,要商用化該技術,還需要打造許多工業量產流程,團隊估計應用微型加強壓縮機技術的產品,最快要 5 年才能推到市面。

(首圖來源:瑞士洛桑聯邦理工學院

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