蒸汽冷凝传热中的增强效应与实际应用挑战：迈向工业级滴状冷凝技术的革新之路

为解决滴状冷凝(DWC)技术工业化应用瓶颈，研究人员系统分析了45年来NCG(非凝性气体)对传热系数(HTC)的干扰效应，揭示传统实验数据与成核理论的矛盾。通过引入红外测温(IR thermometry)和机器学习(ML)等新兴技术，构建了兼顾基础研究与产业需求的解决方案框架，为快速脱碳背景下的能源可持续发展提供关键技术支撑。

　　在蒸汽冷凝传热领域，滴状冷凝(DWC)技术通过消除膜状冷凝(FWC)固有的凝液膜热阻，展现出超高热传递系数(HTC)的潜力。然而过去一个世纪里，可规模化且耐用的DWC技术始终未能突破——非凝性气体(NCGs)的干扰使传统实验数据出现HTC随过冷度增加而降低的反常现象，与成核理论直接矛盾。研究团队发现，当前领域过度追求超高热传递增强，导致开发出脆弱且难以量产的复杂表面结构，却忽视了工业应用最关键的耐久性和可制造性。相比之下，制冷行业已验证的翅片管等技术反遭冷遇。创新性地，该研究提出采用红外测温技术(IR thermometry)实现冷凝过程中气液/固液界面温度的非侵入式测量，并结合基于物理机制的机器学习(ML)模型，将工业环境复杂性融入实验室研究。这项跨学科方法不仅为DWC领域带来突破，更将加速热能系统在电气化时代的转型进程，对实现碳中和目标具有重要战略意义。