Искусственный интеллект разрабатывает тепловые насосы с меньшим энергопотреблением

Москва, 12:33, 08 Июл 2019, редакция FTimes.ru, автор Евгения Ковалева.

Ученые из Швейцарской Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) разработали методику, применяющую искусственный интеллект для создания тепловых насосов следующего поколения. Подход может снизить потребности оборудования в энергии примерно на 25%.

Тепловые насосы включены более чем в половину проектов новых швейцарских домов. Системы используют термальную энергию окружения. Хотя установки достаточно эффективны и экологически дружественны, их есть куда улучшать, сообщает sciencedaily.com. Так, замена стандартных систем микротурбокомпрессорами снижает потребность в энергии на 20-25%, сокращая влияние на окружающую среду. Установки более эффективны и в 10 раз меньше пистонных устройств. Но внедрять их в тепловые насосы сложно из-за диаметра и быстроты вращения.

Команда, возглавляемая Юргом Шиффманном, разработала метод, упрощающий и ускоряющий внедрение турбокомпрессоров в тепловые насосы. Ученые использовали символическую регрессию, алгоритм машинного обучения, для определения оптимальных размеров турбокомпрессоров. Проект был отмечен на Конференции Turbo Expo, проводимой Американским обществом машиностроителей.

Подход упрощает первый этап создания турбонагнетателей. Он включает расчет идеальных размеров и скорости вращения теплового насоса. Ранее инженеры использовали номограммы. Это – длительный процесс, не включающий данные о последних технологиях.

Докторанты EPFL, Виолетта Мунье и Кирилл Пикард, ввели 0,5 млн симуляций в программу, получив уравнения, воссоздающие графики. Они рассчитаны на маленькие компрессоры, позволяют получать подробные, усложненные симуляции в 1500 раз быстрее. Метод дополнительно ускоряет некоторые этапы разработки компонентов тепловых насосов.

«К нам уже обратились компании, заинтересованные в новой методике, — сказал Шиффманн. – Благодаря исследованию, их задача по внедрению микротурбонагнетателей упрощается».