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AI 也会做压缩机?瑞士研究团队设计出能耗减少 20%~30% 的热泵浦

2020-06-06

AI 也会做压缩机?瑞士研究团队设计出能耗减少 20%~30% 的热泵浦

应用机器学习(machine learning)的弱人工智慧能下棋,但产业界更在意的是机器学习在产业的应用,许多人认为可用来协助工业设计开发,瑞士洛桑联邦理工学院(L’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne,EPFL)正在利用机器学习设计热泵浦压缩机,可比现有产品小 10 倍,效能提升,而能减少耗电 20%~30%。

热泵浦就是利用压缩机将一边的热转移到另一边,在亚热带的台湾,主要的应用就是冷气机,用来把室内的热抽出到室外。冷气在热带与亚热带国家是夏季耗电元兇,不过在温带国家,热泵浦如今被视为节能的好帮手,因冬季温带国家需要供暖,供暖需求是温带国家冬季耗电源元兇,比起传统电热器只是单纯把电力变成热,热泵浦可把室外的热能吸入室内,用更少电能提供更多供暖效果。

如此一来,改善热泵浦的效率,就成为节能的重要环节,传统热泵浦的压缩机是以活塞来压缩冷媒,活塞需要润滑油以减少摩擦,以免减低效能。瑞士研究团队的目标是研发创新的压缩机,改用微型加强压缩机(micro-turbocompressor),系统以空气垫来避免摩擦,而不使用润滑油,团队指出,微型加强压缩机藉由减少摩擦,可提升热转换效率 20%~30%。

研发团队为了各种热泵浦找寻最佳化的微型加强压缩机大小,使用机器学习,输入 50 万次模拟资料,让机器学习演算法学习,产生热泵浦设计的标準表格,让不同的热泵浦都能找到最适合的微型加强压缩机大小。团队表示,在机器学习演算法协助下,大幅缩短与简化了热泵浦设计过程。

团队更表示,微型加强压缩机的技术已成熟,压缩机製造商能技术转移团队的技术,应用在产品开发过程,目前也有产业界对此感兴趣,不过,目前团队只测试过开发原型机,要商用化该技术,还需要打造许多工业量产流程,团队估计应用微型加强压缩机技术的产品,最快要 5 年才能推到市面。

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