基于单向毛细流体输运与相变的高效热二极管技术研究

本研究针对传统热二极管在热传导距离、几何约束及二向性（diodicity）方面的局限性，创新性地提出了一种基于单向液体输运结构（ULTS）的热二极管设计。通过结合V型沟槽与非对称楔形微腔的3D打印微孔分级结构，利用机器学习优化实现了85 mm长距离下16.2的高二向性值。该重力无关的设计为便携式设备和航天技术中的热管理提供了新思路。

　　

热能在人类文明发展中具有基石地位，但其无序传导特性导致传输效率远低于电能。热二极管（thermal diode）作为控制单向导热的超材料，在电子冷却和能源回收领域潜力巨大，但现有技术受限于材料不对称性导致的低二向性（通常<10）和短程热传导（约1mm）。尤其重力依赖型热虹吸管（thermosiphon）在微重力环境下失效，而基于液滴调控的蒸汽腔（vapor chamber）又受几何条件限制。

上海交通大学杨光团队在《Cell Reports Physical Science》发表的研究，通过仿生学策略融合扇贝壳V型沟槽的快速输水能力与猪笼草楔形微腔的定向输运特性，构建了分级沟槽结构。该设计包含主V型沟槽（增强毛细流速）和次级非对称微腔阵列（控制流向），通过机器学习优化结构参数θ_r与w_down，实现46.2 mm/s^0.5的毛细输运速率。实验表明，正向配置时流体通过φ₁/φ₂角度的连续弯角效应快速扩散，而反向流动则受尖锐后缘的钉扎效应（pinning effect）抑制，符合吉布斯不等式（Gibbs inequality）预测。

关键技术方法

采用立体光刻3D打印制备微米级分级结构，通过CT显微镜（Xradia 520 Versa）和激光共聚焦显微镜（VK-X3000）进行三维表征。利用贝叶斯优化（Bayesian optimization）筛选最优几何参数，通过高速摄像（8,420 fps）量化毛细动力学。热性能测试采用陶瓷加热板（10×10 mm）与水冷模块（15×15×5 mm）构建温差系统，使用T型热电偶（0.1×0.2 mm）监测温度分布。

研究结果

1. 1.

   单向液体输运机制

   V型主沟槽与楔形次级微腔的组合使正向流动速度达46.2 mm/s^0.5，反向流动被抑制。曲率测试显示-36至36×10^-3 mm^-1范围内仍保持定向性，证实重力无关特性。

1. 1.

   热二极管性能

   封装器件在正向模式（forward mode）下热阻低至1.37 K/W（13 W输入时），而反向模式（reverse mode）保持25 K/W。85 mm间距时二向性达16.2，80°C工况下更提升至18.4（L_hc=60 mm）。

结论与意义

该研究通过仿生设计与机器学习优化的协同，首次实现长距离、高二向性的被动式热二极管。其核心创新在于将相变材料（latent heat 10²-10³ kJ/kg）的潜热优势与毛细流体二极管（capillary liquid diode）的定向控制结合，突破了传统热二极管对重力场和几何尺寸的依赖。尽管当前受限于超亲水表面（superhydrophilic surface）的耐久性，该技术为航空航天电子冷却和微型化能源回收系统提供了全新解决方案，也为开发下一代智能热管理器件奠定了理论基础。