综述：相变材料在热能存储中的优化策略综述：纳米颗粒、翅片构型与数据驱动方法的作用

这篇综述系统探讨了相变材料（PCMs）在热能存储（TES）中的优化策略，聚焦纳米颗粒（NPs）增强热导率（TC）、翅片结构设计提升传热效率，以及机器学习（ML）和数据驱动方法在系统优化中的应用。文章揭示了NPs（如Cu、GO）与PCMs协同作用的关键平衡点，并指出长期稳定性（如NPs团聚）和ML算法（如遗传算法）在预测热物性中的潜力，为可再生能源存储提供了创新解决方案。

　　

PCMs在热能存储中的核心作用

相变材料（PCMs）通过固液相变实现高能量密度的热能存储（TES），但其低热导率（TC）和超冷效应限制了实际应用。研究表明，纳米颗粒（NPs）如氧化铜（CuO）、石墨烯（GO）的掺入可显著提升TC（最高达300%），但需权衡其对潜热容量的负面影响。例如，Al₂O₃ NPs虽提高熔化速率，却可能降低储能密度10-15%。

纳米颗粒与PCMs的协同优化

NPs的分散均匀性和浓度是关键挑战。生物基纳米材料（如纤维素纳米晶体）展现出优异的分散稳定性，而石墨烯氧化物（GO）在1-5 wt%浓度下可实现TC提升与潜热保留的最佳平衡。值得注意的是，NPs团聚会导致长期性能衰减，需通过表面改性或超声处理抑制。

翅片构型与传热强化

梯形和螺旋翅片设计通过增加表面积和扰动流体，使传热效率提升40%以上。数值模拟显示，非对称翅片布局可缩短PCMs熔化时间35%，尤其适用于太阳能集热器中的间歇性能量存储。

数据驱动的TES系统革新

机器学习（ML）模型（如XGBoost）能精准预测NP-PCMs复合材料的相变温度（误差<2%），而多目标优化算法（NSGA-II）可同时优化TC、潜热和成本。深度学习（DL）在实时控制中的应用进一步缩短了系统响应时间，但需更多跨尺度数据支持。

未来挑战与突破方向

当前研究需解决NPs-PCMs界面热阻的量化问题，并开发新型形状稳定PCMs以抑制泄漏。ML模型的泛化能力受限于小样本数据，需结合迁移学习。此外，TES与多能源（氢能、淡水生产）的智能耦合将成为下一代研究热点。

结论与行业启示

NPs增强型PCMs结合翅片优化和ML算法，已使TES系统效率突破60%。然而，规模化生产中NPs的成本（如石墨烯>$100/g）仍是瓶颈。推荐优先开发生物基NPs和模块化TES设计，以加速其在建筑节能和电网调峰中的商业化应用。