《Next Materials》：Advanced energy materials for a sustainable future: Phase change materials, thermal energy storage, solar thermal integration, numerical modelling, techno-economic assessment, environmental impact, and AI-assisted materials design
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脱碳供热是全球能源转型中最未被充分重视的支柱之一：热应用消耗了建筑和工业中大部分一次能源，但仍以化石燃料为主导。将先进能源材料和相变材料（PCM）集成到热能存储（TES）系统中，提供了在远高于显热存储的能量密度下，弥合可再生热发电与需求之间时间不匹配的途径。本
脱碳供热是全球能源转型中最未被充分重视的支柱之一：热应用消耗了建筑和工业中大部分一次能源，但仍以化石燃料为主导。将先进能源材料和相变材料（PCM）集成到热能存储（TES）系统中，提供了在远高于显热存储的能量密度下，弥合可再生热发电与需求之间时间不匹配的途径。本综述批判性地综合了用于可持续潜热热能存储的先进能源材料的材料化学、工程集成、建模、技术经济和生命周期维度；显热和热化学存储虽被提及，但未以同等深度进行综述。本综述组织了131篇同行评审来源（主要为2020–2026年），这些来源通过充分记录的PRISMA 2020工作流程（检索日期为2026年1月12日，更新于2026年6月30日）筛选，并对有机、无机、共晶和复合PCM进行了比较分析；热导率增强策略（膨胀石墨、石墨烯、碳纳米管、碳纤维、生物炭、MXene、金属泡沫、陶瓷和混合填料）；微胶囊化、宏观封装和形状稳定化路线；以及由此产生的界面、渗流和稳定性相关的权衡。在集热器、光伏-热冷却、建筑围护结构、工业余热回收和新兴的季节性热电池中，对太阳能热集成进行了考察，强调只有当系统架构、换热器设计和控制策略协同优化时，材料层面的增益才能实现。数值建模从分子动力学到多物理场计算流体动力学和物理信息神经网络代理模型，与近期用于实时TES操作的数字孪生一起被评估。技术经济评估和从摇篮到坟墓的生命周期分析被批判性评价，认为“可持续”标签只有在有定量LCA、可回收性、毒性和经济可行性证据支持时才有意义。一个专门章节回顾了人工智能和机器学习在PCM发现中的应用，指出标准化PCM/TES数据集的持续稀缺。本综述最后绘制了主要研究空白，并提出了一个集成的材料-系统-可持续性研究议程。
1. 引言
引言部分指出，将全球平均温升限制在1.5°C需要到2050年超过90%的一次能源服务无净温室气体排放。供热和制冷约占全球最终能源需求的一半，目前主要由化石燃料主导。热能存储（TES）作为可持续热未来的关键技术，包括显热、潜热和热化学存储。相变材料（PCM）提供比显热高一个数量级的体积能量密度，并在近等温释放。PCM的分类包括有机（石蜡、脂肪酸、聚乙二醇）、无机（盐水合物、盐、金属）和共晶混合物。每种都有缺点：石蜡热导率低且易燃；盐水合物有过冷和腐蚀问题；脂肪酸易泄漏；共晶合成复杂。先进材料化学通过四种策略应对：热导率增强（膨胀石墨（EG）、石墨烯、碳纳米管（CNT）、生物炭、MXene、金属泡沫）、封装和形状稳定化、多功能复合材料以及生物基和废物衍生PCM载体。系统级性能取决于换热器设计、控制策略等。计算流体动力学（CFD）、数字孪生和物理信息神经网络（PINN）成为重要工具。生命周期评估（LCA）和技术经济分析（TEA）对于可持续性至关重要。人工智能（AI）和机器学习（ML）用于预测PCM性质和加速发现，但数据集标准化是瓶颈。本综述的贡献包括PRISMA引导的系统综合、十五个结构化表格和集成的研究空白图。
2. PRISMA文献选择策略
本综述遵循PRISMA 2020声明进行文献筛选。检索数据库包括Scopus、Web of Science、ScienceDirect等。检索期为2010–2026年，重点为2020–2026年。检索词包括“advanced energy materials”、“phase change materials”、“thermal energy storage”等布尔组合。纳入标准为同行评审期刊文章、高质量综述、实验和数值研究、TEA、LCA和AI/ML方法论文。排除重复、非同行评审、编辑材料等。筛选分标题/摘要和全文两轮。最终纳入131篇研究。数据提取包括材料类别、热性能、填充类型、封装路线、循环稳定性、太阳能热系统几何、数值方法、TEA指标、LCA指标等。质量评估基于实验清晰度、可重复性、表征深度等。研究按主题分类为PCM材料、复合PCM、封装、太阳能热集成、数值建模、TEA、LCA和AI/ML研究。
3. 先进热能存储材料的分类
TES分为三类：显热、潜热和热化学。显热存储利用温升，如水和熔盐。潜热存储利用相变焓，包括有机PCM（石蜡、脂肪酸、聚乙二醇（PEG））和无机PCM（盐水合物、熔盐）。热化学存储利用可逆化学反应，如金属氢化物、金属氧化物和MOF/COF，但TRL较低。复合PCM将活性PCM与被动载体结合，如碳载体（EG、石墨烯、CNT、碳纤维）、金属泡沫和生物炭。生物基和废物衍生材料（如植物脂肪酸、生物炭、脱木质素木材）具有低成本和低隐含能，但化学稳定性问题（如氧化降解）需注意。
4. 用于可持续能源系统的相变材料
PCM通过固-液相变潜热存储热能。总存储热由显热和潜热组成，体积能量密度是重要指标。傅里叶数（Fo）和斯特凡数（Ste）描述热传导和相变行为。努塞尔数（Nu）和瑞利数（Ra）描述熔融PCM中的自然对流。过冷是盐水合物PCM的主要问题，通过成核剂和形状稳定化抑制。成核剂通过晶格匹配降低过冷，但沉降和失活是问题。增稠剂抑制相分离但降低热导率和潜热。
5. 热导率增强策略
纯石蜡和脂肪酸的热导率约为0.15–0.30 W m
-1 K
-1，是PCM部署的主要障碍。增强策略包括：膨胀石墨（EG）以低成本实现4–5倍增强；石墨烯和CNT提供更高比导率但成本高；碳纤维提供各向异性导率；生物炭和生物质衍生碳以低隐含能达到EG约70%的导率；MXene结合高导率和光热转换，但氧化和隐含能高；金属泡沫（Cu, Al, Ni）实现5–10倍增强但增加质量；混合填料（如EG+MXene）利用互补路径。导率增强与潜热之间存在权衡，填充量超过15 wt%会导致存储热下降。
6. 封装和形状稳定化
封装防止泄漏并提供机械完整性。微胶囊化（1–1000 μm）通过乳液聚合、界面聚合等实现，但壳层热阻和成本是问题。宏观封装（>1 mm）用于大体积应用。形状稳定化将PCM嵌入多孔基质（如硅胶、生物炭、硅藻土），通过毛细力保持液态。壳-芯结构可嵌入导电涂层以提高热传递。生物基载体（如脱木质素木材）具有分级孔隙结构。
7. 太阳能热集成
太阳能热应用是PCM-TES最热力学上令人信服的应用场景。三种系统原型：PCM辅助太阳能集热器、光伏-热（PV-T）混合系统、建筑集成太阳能TES。PCM辅助集热器中，石蜡/EG用于平板集热器，熔盐用于CSP。PV-T冷却中，PCM降低电池温度5–10°C，提高效率。建筑集成中，PCM用于被动冷却。太阳能蒸馏器和工业余热回收中，PCM在80–250°C窗口有潜力。热电池和季节性存储面临过冷和循环稳定性挑战。材料改进必须与系统设计协同优化。
8. 热能存储的数值建模与仿真
数值建模用于材料筛选和系统设计。焓法和有效热容法处理移动边界问题。CFD代码（如ANSYS Fluent、COMSOL）结合焓法和Boussinesq近似。孔隙尺度建模（如格子玻尔兹曼法）研究多孔介质中的熔融。分子动力学和DFT研究界面热阻（Kapitza电阻）和成核剂设计。数字孪生和物理信息神经网络（PINN）用于实时优化，但验证不足。
9. 先进能源材料的人工智能与机器学习
机器学习在PCM/TES领域的三条轴线：性质预测、逆设计发现、系统控制。性质预测使用随机森林、神经网络、高斯过程回归等，但数据集小（100–500样本）。逆设计使用贝叶斯优化、图神经网络和生成模型，但数据饥饿。代理模型（如PINN）加速CFD，但泛化性差。数据稀缺和标准化不足是主要瓶颈，阻碍了图神经网络和生成方法的应用。需要类似NIST的标准化PCM数据库。
10. 技术经济分析
TEA将物理性能转化为商业可行性。指标包括平准化存储热成本（LCOSH）、净现值、回收期。PCM-TES的成本在三个背景下分析：与热泵集成、CSP级熔盐存储、建筑集成。高性能材料（如MXene）可能经济上不可行，成本比石蜡/EG基线高30–50%。TEA必须与材料化学研究同步进行。
11. 环境影响与生命周期评估
可持续性声明需要LCA支持。LCA显示原材料提取和制造占主要负担，操作阶段需要5–15年才能实现净正碳平衡。先进填料（如MXene、CNT）的报废路径未表征。毒性、可回收性和报废处理是重要维度。LCA和材料文献使用不相容的功能单位，阻碍比较。建议使用每千瓦时交付热量的功能单位。
12. 先进能源材料的应用
PCM-TES应用覆盖广泛温度范围。建筑和被动热管理是最大应用领域，但热带气候中PCM可能无法完全再凝固，需与隔热结合。太阳能热系统中，PCM解耦收集与需求。PV-T冷却中，PCM与电池温度匹配。工业余热回收（80–250°C）是主要缺口。热电池、冷链、电动汽车电池热管理、数据中心热管理、智能纺织品、区域供热和冷却等应用各有材料要求。每个应用需分析边界条件和部署障碍。
13. 结果与批判性讨论：文献比较分析
十三个性能指标常见，但很少有研究完整报告。有机vs无机PCM：有机稳定但导率低，无机高密度但有过冷。盐水合物vs石蜡：盐水合物体积潜热高2–3倍但需过冷控制。共晶vs单组分：共晶可调熔点但合成复杂。碳增强vs MXene增强：碳增强成熟低成本，MXene光热性能好但隐含能高2–5倍。金属泡沫vs多孔碳：金属泡沫导率高但体积潜热损失15–25%，质量大。生物炭/生物质vs合成碳：生物质成本低但孔隙率可变。微胶囊vs宏观封装：热传递好但成本高。形状稳定化vs自由PCM：消除泄漏但潜热稀释10–25%。太阳能热vs建筑集成：分裂。实验vs数值：数值研究多但验证少。实验室vs中试：中试稀缺。高性能vs低成本可持续：高性能材料商业可行性差。热性能vs环境影响：非单调，E物质隐含能高。技术vs技术经济可行性：技术优秀可能TEA失败。直接比较困难，因测试条件差异大。建议标准化报告。
14. 挑战、研究空白与机遇
挑战分为四类：材料固有缺陷（低导率、过冷等）、耐久性和验证缺口（十年尺度循环、现场验证）、经济和环境约束（先进填料成本、LCA/TEA数据缺失）、生态系统缺口（标准化报告、AI数据集、数字孪生）。TRL评估显示石蜡和盐水合物在TRL 8–9，脂肪基PCM在TRL 6–7，生物炭等在TRL 4–5，MXene等在TRL 3–4，MOF/COF在TRL 2–4，AI提议的PCM在TRL 2–3。商业化缺口在TRL 4→7过渡。表11优先化十个空白，长期现场数据、标准化报告和AI数据集为极高优先级。表12提供应用-材料匹配指南。表13枚举生物基和废物衍生选项。表14提出最小报告清单，包括定量阈值（如DSC加热速率≤5 K min
-1，循环≥1000次等）。
15. 未来发展趋势
将2022–2026年可见的十六个趋势分为三个时间范围：近期（≤5年）包括生物基PCM、低成本封装、杂化EG/生物炭、标准化测试、气候特定材料选择（高置信度）。中期（5–15年）包括太阳能热电池、建筑PCM集成、数字孪生控制、AI引导发现、MXene和石墨烯PCM、工业余热示范、智能电网集成（中等置信度）。长期（>15年）包括MOF/COF热化学存储、循环经济封装、闭环自主实验、量子精度机器学习势（探索性）。路线图条件性于近期认证和数据集问题解决。
16. 结论
五个结论：PCM是脱碳供热的关键使能者；材料化学策略（导率增强、形状稳定化、封装）使有效传输性能提升一个数量级，但需权衡潜热、成本和环境负担；太阳能热集成需系统协同设计；AI/ML发现受数据稀缺瓶颈；可持续性声明需定量LCA和TEA支持。生物基PCM和生物炭载体值得扩大研究投资。
