Отходящее тепло окружает нас повсюду: в двигателях автомобилей, на промышленном оборудовании, в бытовой технике и даже от человеческого тела. Часть этой упущенной энергии удается преобразовать в электричество с помощью термоэлектрических генераторов — компактных устройств без движущихся частей, которые генерируют ток напрямую из разницы температур.
Разработка эффективных материалов для таких систем всегда была трудоемким процессом, включавшим длительные симуляции и эксперименты для поиска комбинаций, хорошо проводящих электричество, но плохо пропускающих тепло.
Теперь ученые из Японии создали инструмент на базе искусственного интеллекта, который проектирует термоэлектрические генераторы в 10 000 раз быстрее обычных методов. Построенные по рекомендациям ИИ прототипы показали результаты на уровне лучших современных устройств, согласно исследованию.
Такая разработка может наконец вывести на новый уровень технологию преобразования тепла в электричество, ускорив поиск недорогих материалов и конструкций для широкого применения.
Термоэлектрические генераторы преобразуют отходящее тепло
Эти устройства существуют десятилетиями и используются для питания космических аппаратов, электроснабжения газопроводов в удаленных районах и работы датчиков там, где замена батарей затруднена. Однако высокая цена и невысокая эффективность ограничивают их нишевыми задачами. Планы по внедрению на нефтеперерабатывающих заводах, металлургических предприятиях и других производствах пока не реализованы, и огромные объемы тепла остаются неиспользованными.
Крупные электростанции предпочитают паротурбинные системы, где тепло кипятит воду для вращения турбин. Они эффективны в больших масштабах, но нуждаются в движущихся механизмах, обслуживании и высоких температурах, что не подходит для рассеянных или низкотемпературных источников тепла.
Термоэлектрические генераторы лучше справляются именно с такими случаями. Их компактная конструкция без движущихся частей позволяет собирать тепло с выхлопных труб двигателей, котлов на заводах, серверных стоек и мощной электроники, где турбины неуместны.
Но развитие термоэлектрических генераторов (TEG) тормозится сложным процессом подбора материалов, которые одновременно хорошо проводят электричество и препятствуют теплопередаче.
Такое сочетание необходимо для реализации эффекта Зеебека — явления, при котором разница температур между двумя полупроводниками создает электрический ток. Ученым часто требуется дни или недели, чтобы проверить одну конфигурацию с помощью медленных физических симуляций.
ИИ ускоряет проектирование термоэлектрогенераторов
Новый подход на базе ИИ радикально упрощает поиск. Инструмент TEGNet, доступный публично, использует нейронную сеть, обученную аппроксимировать сложные уравнения теплопередачи и электропроводности в термоэлектрических материалах. Вместо решения уравнений заново модель представляет материалы как модульные блоки для быстрого комбинирования. Это позволяет просеивать тысячи архитектур устройств и оценивать их за миллисекунды.
Такая скорость открывает возможность полного обзора параметров и выявления оптимальных конструкций, которые могли остаться незамеченными, отметили материаловеды из Сингапура и Гонконга в сопроводительном комментарии, опубликованном в Nature.
Для проверки команда применила TEGNet к двум типам конструкций. Первый — сегментированный уникапл, где материалы укладываются слоями для оптимальной работы в разных температурных диапазонах. Второй сочетает n-тип и p-тип полупроводники, генерирующие ток при прохождении тепла.
После анализа тысяч вариантов ИИ выбрал перспективные геометрии. Прототипы изготовили методом искровой плазменной синтеризации, сжимая порошки импульсами тока в плотные твердые детали. Оба варианта достигли эффективности около 9% при температурах, типичных для промышленного отходящего тепла.
Это не рекорд, но любая технология преобразования тепла в электричество ограничена пределом Карно — фундаментальным термодинамическим барьером, зависящим от разницы температур. В этих условиях новые конструкции входят в число лучших для термоэлектрических генераторов.
В термоэлектрике даже небольшие улучшения эффективности решают вопрос окупаемости сбора отходящего тепла.
ИИ находит более дешевые материалы для термоэлектриков
Другая проблема — стоимость материалов и производства. Отрасль полагается на полупроводники вроде висмута теллурида, содержащего редкий теллур, и требующего точного выращивания кристаллов с выравниванием микроструктуры. Это усложняет и удорожает изготовление.
В отличие от этого, конструкции от TEGNet позволяют использовать простые методы производства, а в ряде случаев обойтись без висмута теллурида. Полные детали пока не раскрыты из-за партнерств с промышленностью, но предварительные расчеты показывают приближение к экономической целесообразности для промышленного тепла.
По оценкам стоимости, впервые в истории термоэлектриков удается достичь конкурентоспособных затрат на генерацию энергии.