这种窗膜(左上手指中)能让可见光进入并反射红外线和紫外线。
图片来源:《美国化学学会能源快报》
随着气候变化加剧夏季炎热,对建筑物降温技术的需求也在不断增长。最近,韩国庆熙大学和圣母大学研究人员在《美国化学学会能源快报》上报告称,他们利用先进的计算技术和人工智能(AI)设计了一种透明的窗户涂料,可在不消耗能源的情况下降低建筑物内部的温度。
研究估计,制冷约占全球能源消耗的15%。这一需求可以通过一种窗户涂层来降低,该涂层能阻挡太阳的紫外线和近红外光,太阳光谱中的这两种光通常会透过玻璃使封闭房间升温。
如果窗户涂层以特定的波长从其表面辐射热量,那么能源消耗可能会进一步减少。然而,很难设计出既能满足这些标准,同时又能传输可见光的材料,这意味着它们不能干扰视线。
此次,该团队着手设计一种“透明辐射冷却器”(TRC)。他们构建了TRC的计算机模型,该模型由二氧化硅、氮化硅、氧化铝或二氧化钛等常见材料组成,在玻璃底座上形成交替薄层,顶部覆盖一层聚二甲基硅氧烷薄膜。
研究人员使用机器学习和量子计算指导的迭代方法优化了层的类型、顺序和组合,其中量子计算使用的是亚原子粒子存储数据。这种计算方法可比传统计算机更快、更好地进行优化,可以在几分之一秒内有效地测试所有可能的组合。这就产生了一种新涂层设计,其性能优于传统设计的TRC。
研究人员说,在炎热干燥的城市,与传统隔热降温玻璃窗户相比,优化后的TRC可能会减少31%的制冷能耗。他们指出,这一成果还可应用于轿车和卡车的窗户等其他方面。此外,其量子计算优化技术也可用于设计其他类型的复合材料。
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