综述：间接太阳能干燥系统计算工具的进步：全面综述

《Sustainable Energy Technologies and Assessments》：Advancements in computational tools for indirect solar drying systems: a comprehensive review

间接太阳能干燥器计算建模研究综述：系统评估25种工具在热效率提升（最高71.3%）、干燥时间预测（3.74-7.45h）及多物理场耦合分析中的应用，揭示CFD/COMSOL在温度预测（5.3%误差）和流体模拟的优势，同时指出标准化建模框架缺失、产品品质优化不足及经济环境参数整合不完善等挑战，提出AI与机器学习在实时自适应控制中的创新应用方向。

　　太阳能干燥技术作为一种可持续且节能的替代方案，正逐渐取代传统的开放式阳光干燥方法。与传统方式相比，太阳能干燥不仅能够提高干燥速度，还能有效减少污染，改善产品品质。在间接太阳能干燥（Indirect Solar Dryer, ISD）系统的设计与性能提升方面，计算建模已成为不可或缺的工具。本文系统地分析了25种计算工具，包括ANSYS Fluent、MATLAB、COMSOL Multiphysics、TRNSYS和RETScreen等，探讨它们在模拟、优化和预测ISD系统性能方面的应用。研究结果表明，这些工具在不同操作条件下对ISD系统的性能评估具有重要作用。例如，ANSYS Fluent被证明能够提升热效率高达71.3%，而MATLAB模拟预测干燥时间在3.74至7.45小时之间，误差范围为±5%。COMSOL Multiphysics则展示了在温度、湿度和空气流速预测方面的较高精度，平均绝对百分比误差分别为5.3%、3.7%和6.3%。尽管这些计算工具在ISD系统研究中取得了显著进展，但仍然存在一些关键的研究空白，例如缺乏标准化的建模框架、对产品品质保持的关注不足，以及经济和环境参数的整合有限。本文的创新之处在于对计算工具的全面比较，并强调了人工智能（AI）、机器学习（ML）和人工神经网络（ANN）等新兴技术在ISD系统自适应控制和实时性能优化中的潜力，为未来ISD系统的发展奠定了基础。

太阳能干燥技术在农产品储存和保鲜过程中具有重要价值。通过减少农产品中的水分含量，太阳能干燥能够延长其保质期，保持其营养价值，同时降低储存过程中的损失。太阳能作为一种可再生、无成本且广泛可得的能源，为干燥技术的可持续发展提供了坚实的基础。特别是在太阳能辐射充足地区，太阳能干燥系统能够有效替代传统干燥方式，降低能源消耗，减少环境污染。然而，传统的开放式阳光干燥方法由于缺乏温度控制，往往难以保证产品质量。而直接太阳能干燥系统虽然在热能管理方面有所改进，但长期暴露在紫外线下的产品可能因光降解而品质下降。因此，间接太阳能干燥系统因其更温和的干燥条件和对产品保护的能力，逐渐受到重视。

间接太阳能干燥系统通过将热能传递至干燥腔内，而不是直接暴露在阳光下，从而有效避免了紫外线对产品造成的损害。这种系统能够在更可控的环境下进行干燥，提高了干燥过程的稳定性和可预测性。然而，ISD系统在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，ISD系统的建设和维护成本较高，限制了其在一些经济欠发达地区的推广。其次，系统设计较为复杂，需要综合考虑热能传输、空气流动、材料选择等多个因素，这使得设计和优化过程更加困难。此外，由于环境条件（如太阳辐射、环境温度和湿度）具有高度的动态性和不确定性，对ISD系统的建模和预测变得更加复杂。因此，需要借助先进的计算工具来模拟和优化ISD系统的性能。

为了应对这些挑战，研究人员越来越多地依赖计算工具来进行ISD系统的建模、优化和性能预测。这些工具涵盖了多个领域，包括计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）、统计分析、控制优化以及多物理场仿真等。CFD工具如ANSYS Fluent和OpenFOAM能够精确模拟空气流动和热传递过程，为干燥系统的优化提供理论支持。然而，这类工具通常需要较高的计算资源和专业知识，限制了其在实际应用中的普及。统计工具如Excel和MINITAB则因其简便性和经济性，被广泛用于数据处理和初步分析，但它们缺乏对物理过程的深入建模能力。控制优化工具如MATLAB-Simulink和Arduino能够实现对干燥系统的实时优化，但其应用范围较为有限，通常只适用于特定的控制策略。多物理场仿真工具如COMSOL和TRNSYS则能够对ISD系统的多个物理过程进行集成模拟，提供更为全面的性能评估，但这类工具往往价格昂贵，对使用者的技术要求较高。

近年来，数值建模技术在太阳能干燥系统中的应用取得了显著进展，尤其是在热能传递和热能储存方面。例如，通过将相变材料（Phase Change Materials, PCMs）与CFD工具结合，研究人员发现这种组合能够有效提高干燥系统的出口温度，从而提升干燥效率。此外，复合增强型PCMs在热效率方面相比传统材料提高了27%以上，进一步证明了数值建模在优化干燥系统性能方面的潜力。这些研究成果凸显了计算工具在提升太阳能干燥系统热能和能量性能中的关键作用，尤其是在应对复杂环境条件时，先进的计算工具能够提供更准确的预测和更高效的优化方案。

尽管计算工具在ISD系统研究中发挥了重要作用，但目前仍存在一些研究空白。首先，缺乏统一的建模框架使得不同研究者在使用计算工具时面临方法不一致的问题，影响了研究结果的可比性和可推广性。其次，大多数现有研究主要关注干燥过程的物理模拟，而对产品品质保持的关注相对不足。例如，在干燥过程中，温度、湿度和空气流速的变化可能会影响农产品的颜色、风味和营养价值，因此需要更全面的建模方法来评估这些因素对产品质量的影响。此外，现有计算工具在整合经济和环境参数方面存在局限，导致干燥系统的优化往往仅关注技术性能，而忽略了成本效益和可持续性因素。

为了弥补这些研究空白，本文对多种计算工具进行了系统的比较和评估，以期为ISD系统的优化和设计提供更全面的参考。通过分析不同工具的优缺点，本文旨在帮助研究人员和系统设计师更好地选择适合的计算工具，以实现干燥系统的高效、经济和环保运行。此外，本文还探讨了人工智能（AI）、机器学习（ML）和人工神经网络（ANN）等新兴技术在ISD系统中的应用前景。这些技术能够通过数据驱动的方法，对干燥过程进行自适应控制和实时优化，从而提高系统的灵活性和效率。例如，Nguyen等人利用XGBoost和LightGBM模型预测了香蕉片在间接太阳能干燥系统中的能耗和收缩率，取得了高达0.9971和0.9975的R2值，显示出AI和ML在太阳能干燥系统中的巨大潜力。

本文的研究具有重要的现实意义和理论价值。一方面，它为ISD系统的优化设计提供了科学依据和技术支持，有助于提高干燥效率和产品质量，同时降低能耗和成本。另一方面，它也为未来研究指明了方向，强调了在建模框架、产品品质保持和经济环境参数整合等方面需要进一步探索。通过系统地分析和比较计算工具，本文不仅填补了现有文献中的研究空白，还为相关领域的研究人员、系统设计师和政策制定者提供了宝贵的参考资料。随着计算技术的不断发展和AI、ML等新兴技术的广泛应用，ISD系统有望在未来实现更高效、更智能和更可持续的发展。