基于线性回归智能设计石墨烯Zr-TiC-W太阳吸收器用于高效采矿干燥器热能应用

《Materials Today Advances》:Intelligent design of graphene Zr-TiC-W solar absorber using linear regression for efficient mining dryer thermal energy applications

【字体: 时间:2026年06月14日 来源:Materials Today Advances 8

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  作为清洁能源利用的新兴发展方向,太阳能系统在当今社会发挥着重要作用。通过将太阳光直接转化为热能(热量),太阳吸收器被广泛应用于各类家用电器和工业设备中。通过三层结构上的独特谐振器(Resonator)设计,本研究所设计的太阳吸收器采用了石墨烯以及锆(Zirco

  
作为清洁能源利用的新兴发展方向,太阳能系统在当今社会发挥着重要作用。通过将太阳光直接转化为热能(热量),太阳吸收器被广泛应用于各类家用电器和工业设备中。通过三层结构上的独特谐振器(Resonator)设计,本研究所设计的太阳吸收器采用了石墨烯以及锆(Zirconium, Zr)、碳化钛(Titanium carbide, TiC)和钨(Tungsten, W)等材料。研究人员展示了整体光谱吸收率达到94.84%,且在紫外(UV)-中红外(MIR)各波段分别实现了90.54%、93.12%、95.59%和94.97%的吸收率。本研究涵盖了制备工艺、参数分析和极化特性分析等内容。基于线性回归法(Linear Regression Method)开发的机器学习(ML)模型,本研究实现了参数优化,其决定系数R2达到0.99。所提出的基于石墨烯的三层太阳吸收器能够为采矿应用提供高效、可持续的热能生成,包括矿物干燥、矿石加工、水处理和现场蒸汽生成等。
## 研究背景与意义

随着全球能源结构向可再生方向转型,太阳能作为一种清洁、低碳的能源形式日益受到重视。太阳吸收器作为太阳能光热转换系统的核心组件,其性能直接影响太阳能利用效率。宽带太阳吸收器要求在从紫外(UV)到中红外(MIR)的宽波长范围内实现高吸收率,同时具备良好的热稳定性、偏振不敏感性和成本效益。然而,现有太阳吸收器在材料选择、结构设计和参数优化方面仍面临挑战,特别是在实现超宽带高效吸收与优化设计效率方面存在提升空间。

近年来,超材料(Metamaterials)作为一种人工设计的纳米结构材料,因其独特的电磁特性而备受关注。超材料能够操纵光和声波,在太阳吸收器中可实现90%至98%的吸收率。石墨烯因其优异的电学、热学和光学特性,成为太阳吸收器设计中的理想材料。锆(Zr)具有高耐腐蚀性和高熔点特性,碳化钛(TiC)具备优异的热稳定性和高太阳光吸收率,钨(W)则因高介电常数而展现出强光吸收和优异的热稳定性。然而,如何将这些材料有效整合,并借助现代优化手段实现吸收器性能的提升,仍需深入研究。基于此,研究人员开展了本项研究,旨在设计一种基于石墨烯的三层太阳吸收器,并将其应用于采矿干燥器等领域的热能利用。该研究成果发表在《Materials Today Advances》期刊上。

## 关键技术方法

研究人员采用COMSOL多物理场仿真软件进行吸收器的设计与建模,利用有限元法(Finite Element Method, FEM)计算吸收效率,并采用Delaunay三角剖分进行网格划分。光催化分析方面,通过研究化学势(μc,0.1–0.9 eV范围变化)对石墨烯吸收特性的影响,评估材料的光催化性能。机器学习方面,采用线性回归方法建立材料参数与吸收性能之间的预测模型,并与非线性回归方法进行对比验证。偏振与场分布分析方面,利用横电(TE)和横磁(TM)模式分析吸收器的偏振特性,并考察电场和磁场在多层结构中的分布规律。

## 研究结果

**石墨烯Zr-TiC-W太阳吸收器的设计与参数**

研究人员设计了一种基于石墨烯的三层太阳吸收器,其谐振器由两个方形结构和一个圆柱结构组合而成。该吸收器的具体参数设置如下:圆柱半径D=40 nm,方形结构边长分别为L1=320 nm和L2=180 nm,整体宽度Y=400 nm,各层高度均为500 nm。谐振器层(S)、基底(TiC)层(T)和接地层(W)(U)的高度相同。在制备工艺方面,研究人员依次沉积了钨接地层、TiC基底、石墨烯和谐振器层,形成了完整的三层石墨烯太阳吸收器结构。谐振器设计采用了45度旋转的方形结构,外围环绕另一方形结构,中心嵌入圆柱结构。石墨烯的引入显著提升了整体吸收性能,化学势(μc)作为关键参数(厚度0.34 nm),在0.1–0.9 eV范围内变化时对吸收率有显著影响。

**吸收率与光谱特性分析**

研究结果表明,该吸收器在2800 nm带宽范围内实现了94.84%的整体光谱吸收率。各波段吸收率分别为:紫外(UV)波段90.54%(400 nm)、可见光(V)波段93.12%(700 nm)、近红外(NIR)波段95.59%(2500 nm)和中红外(MIR)波段94.97%(2800 nm)。基于AM 1.5标准的光谱分布,研究人员采用数学方程(1)–(5)计算了输出吸收率,其中方程(1)–(4)描述了石墨烯的电导率特性,包括带内电导率(σintra)和带间电导率(σinter),方程(5)为AM 1.5标准下的吸收率计算公式。

**材料特性分析**

研究人员对Zr、TiC和W三种材料的折射率、电导率、介电常数和磁导率进行了详细分析。高电导率特性有助于阻止光透过,而负介电常数峰值则与材料在电场作用下的极化行为相关。这些材料特性对于实现阻抗匹配和控制谐振行为至关重要,有助于在吸收器设计中达到90–99%的太阳能吸收。

**结构参数优化分析**

研究人员系统分析了谐振器、基底和接地层高度在100–500 nm范围内的变化对吸收率的影响。谐振器高度变化时,在0.37 μm、0.5 μm、0.8 μm和2.3 μm波长处,吸收率变化范围分别为0.97%–0.99%、0.96%–0.99%、0.94%–0.99%和0.72%–0.99%。基底高度变化时,相应波长处的吸收率变化范围为0.98%–0.99%、0.98%–0.99%、0.97%–0.99%和0.93%–0.99%。接地层高度变化时,吸收率变化范围为0.98%–0.99%、0.97%–0.99%、0.98%–0.99%和0.94%–0.99%。谐振器半径变化时,吸收率变化范围为0.98%–0.99%、0.97%–0.99%、0.98%–0.99%和0.96%–0.99%。这些参数分析表明,通过合理优化结构尺寸,可在宽波段范围内保持高吸收率。

**化学势与偏振特性分析**

石墨烯化学势(μc)是影响宽带吸收器设计的关键参数。当μc在0.1–0.9 eV范围内变化时,在0.37 μm、0.5 μm、0.8 μm和2.3 μm波长处,吸收率变化范围分别为0.97%–0.99%、0.98%–0.99%、0.97%–0.99%和0.73%–0.99%。偏振分析表明,该吸收器对TE和TM模式均表现出弱敏感性,在0°–70°角度变化范围内,TE模式下各波长的吸收率变化范围为0.98%–0.39%、0.99%–0.29%、0.99%–0.74%和0.99%–0.55%,TM模式呈现类似结果,证实该吸收器具有偏振不敏感特性。

**电场与磁场分布**

研究人员分析了0.37 μm、0.5 μm、0.8 μm和2.3 μm四个波长处的电场和磁场分布。结果表明,电场和磁场强度在顶层区域最为显著,而在接地层区域最低,这与光吸收主要发生在表面的物理机制相一致。

**机器学习优化分析**

研究人员采用线性回归方法建立了材料参数与吸收性能之间的预测模型。谐振器参数的R2值分别为0.95、0.97、0.99、0.91和0.61,均方误差(MSE)为0.31×10?3。基底参数的R2值分别为0.94、0.97、0.96、0.86和0.63,MSE为0.51×10?4。接地层参数的R2值分别为0.95、0.97、0.96、0.87和0.67,MSE为0.38×10?4。作为对比,非线性回归方法在谐振器高度分析中的R2值分别为0.89、0.98、0.99、0.99和0.72,MSE为2.62×10?5

**与现有研究的比较**

研究人员将所设计的吸收器与现有文献中的吸收器进行了比较。所设计的石墨烯基Zr-TiC-W吸收器在NIR波段(1800 nm)实现了95.59%的吸收率,偏振不敏感范围为0°–70°,与六角-plus形吸收器(94.45%,2700 nm带宽)、星形吸收器(91.44%,2800 nm带宽)、双尺寸十字形吸收器(90%,1182 nm带宽)、六角环形吸收器(93.19%,2220 nm带宽)和锥形吸收器(80%,600 nm带宽)相比,具有优异的综合性能。

## 讨论与结论

研究人员在本项研究中实现了基于石墨烯的三层太阳吸收器的智能设计,并通过线性回归方法优化了结构参数。该吸收器采用Zr、TiC和W材料,结合石墨烯的独特优势,在UV–MIR宽波段范围内实现了高吸收率。研究表明,所提出的太阳吸收器设计在2800 nm带宽内整体吸收率达到94.84%,各波段吸收率均超过90%。通过机器学习辅助的参数优化,R2值最高可达0.99,显著提高了设计效率。该吸收器还表现出优异的偏振不敏感性和宽角度适应性,适用于0°–70°的入射角范围。在应用方面,该设计可承受800–1500°C的高温环境,适用于采矿干燥器的热能应用,包括矿物干燥、矿石加工、水处理和现场蒸汽生成等工业过程,以及家用电器中的加热系统。该研究为高效太阳吸收器的智能设计和优化提供了新的方法论参考,展示了机器学习在材料科学和能源工程中的巨大应用潜力。
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