机器学习指导的仿荷叶分级结构聚硅氧烷复合薄膜用于双疏自清洁辐射制冷

《Journal of Colloid and Interface Science》:Machine learning-guided hierarchically structured lotus-leaf-inspired polysiloxane composite films for amphiphobic self-cleaning radiative cooling

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月05日 来源:Journal of Colloid and Interface Science 9.6

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   摘要被动辐射制冷作为一种零能耗、碳中性的热管理技术,具有深远的前景。然而,其实际户外部署严重受到表面污染的影响,这会逐步降低光谱选择性和低于环境温度的冷却性能。针对这一问题,我们设计了一种具有分层结构的自清洁辐射制冷复合材料(SRCC)薄膜,直接模仿莲叶的地形层次结构。为提高

  

摘要

被动辐射制冷作为一种零能耗、碳中性的热管理技术,具有深远的前景。然而,其实际户外部署严重受到表面污染的影响,这会逐步降低光谱选择性和低于环境温度的冷却性能。针对这一问题,我们设计了一种具有分层结构的自清洁辐射制冷复合材料(SRCC)薄膜,直接模仿莲叶的地形层次结构。为提高微结构设计效率,我们基于时域有限差分(FDTD)仿真开发了深度学习代理模型,并将其与贝叶斯优化相结合,对顶层周期性圆柱微结构阵列进行了机器学习驱动的反向设计。该优化得出的最佳几何参数为:圆柱高度8 μm,底部半径2.5 μm,周期4 μm。所得到的顶层微结构与多孔聚二甲基硅氧烷(PDMS)基体中的米氏散射相结合,实现了精确的双波段光谱调控,太阳光反射率达到94.45%,大气窗口发射率达到96.5%。现场验证表明,SRCC薄膜全天平均低于环境温度的温差为4.8°C,峰值温差为11.5°C。至关重要的是,经修饰的二氧化硅界面使薄膜具有优异的超疏水性(水接触角:160.75°)和显著的疏油性(油接触角:109.2°),有效排斥液滴携带的污染物和颗粒污染物,同时保持光学清晰度。全面的加速老化、胶带剥离和喷水冲击测试证实了润湿性和光学性能的卓越耐久性。此外,年度建筑节能模拟证实了该薄膜在中国所有气候区以及全球代表性气候区的通用节能可行性。总之,多层次协同设计策略为开发兼顾高冷却效率和持久自清洁功能的辐射制冷材料提供了可推广的理论框架和工程路径。

引言

全球变暖和加速的城镇化导致建筑制冷能耗持续上升,目前占全球终端用电量的10%以上[1], [2], [3]。国际能源署预计,到2050年这一比例将继续增长[4]。传统的蒸气压缩制冷技术不仅依赖化石燃料发电,而且通过废热排放加剧城市热岛效应,无法满足碳中和目标所要求的零碳建筑目标[5], [6]。被动日间辐射制冷提供了一种极具前景的零能耗解决方案[7], [8], [9], [10], [11], [12], [13], [14], [15]:通过光谱选择性设计,实现高太阳光反射率(0.3–2.5 μm)以最大限度减少太阳加热,同时在大气窗口(8–13 μm)内保持高热发射率。这使得可以直接将热量散发到外太空约3 K的冷源,从而实现低于环境温度的降温,而无需任何电力或制冷剂消耗[16], [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23]。近年来,该领域已从早期的多层光子结构扩展到功能性复合涂层[24], [25], [26], [27],包括辐射制冷涂层[28], [29], [30], [31]、辐射制冷陶瓷[32], [33], [34]和多孔聚合物薄膜[35], [36], [37], [38], [39], [40], [41], [42]。与此同时,材料设计和微结构工程的持续进步进一步推动了冷却性能达到前所未有的水平。
尽管辐射制冷性能取得了显著进展,但在户外环境中的长期稳定性仍然是辐射制冷材料广泛部署的关键障碍。在实际服役环境中,不可避免的污染,如灰尘沉积、雨水污渍和微生物生长,会显著增加太阳吸收率并降低大气窗口发射率,从而导致冷却效率逐渐下降[43], [44], [45], [46], [47]。为应对这种退化,整合超疏水自清洁功能已成为一种极具前景的表面保护策略。通过设计低表面能的微/纳米结构,此类表面可使水滴形成接近球形的形状并轻松滚落,在此过程中夹带颗粒和液体污染物。这种机制保持光学清洁并支撑长期冷却稳定性[48], [49], [50], [51], [52]。然而,大多数已报道的自清洁辐射制冷材料仅关注疏水特性的实现,对同时的疏油特性关注甚少。在现实环境中,油基气溶胶和工业排放等有机污染物同样普遍存在,且其粘附不会被疏水表面所抑制。因此,纯疏水材料不足以应对混合污染物负载。如何在保持甚至增强辐射制冷性能的同时实现超疏水和疏油特性的协同整合,仍然是一个迫切需要解决的关键科学问题。在自然界中,莲叶为解决这一矛盾提供了仿生模型。其表面具有分层结构,固有的微米尺度乳突与低表面能蜡层的协同组合赋予表面优异的自清洁性能[53], [54]。根据界面润湿理论,分级粗糙度与低表面能之间的相互作用是实现低润湿界面的核心。这种结构将空气捕获在粗糙化的空隙中,显著减少了固-液接触面积,这不仅实现了超疏水效果,还赋予表面疏油性能[55], [56]。同时,叶片的角质层在大气窗口内表现出固有的高发射率[57]。这种结合界面抗污能力与光谱选择性的分层结构,完美地满足了辐射制冷材料对光学性能和表面疏水/疏油自清洁功能的双重需求。
值得注意的是,制浆和造纸行业长期建立了以纤维网络形成和表面功能化为核心的多尺度结构控制方法。近年来,这些方法已逐步扩展到光学和热管理材料领域。通过调节纤维形态、浆料组成和成型干燥条件,造纸工艺可以产生跨尺度的孔隙结构,从而有效控制材料内的光散射。这种方法与辐射制冷材料中多孔基体的光学设计本质一致[58], [59]。造纸行业中成熟的表面施胶和涂布技术可以在基材表面创建均匀的功能层。通过使用低表面能物质或纳米颗粒,这些技术赋予界面疏水性、疏油性和防污性,模拟了莲叶上的蜡层[60], [61], [62], [63]。近年来,这些策略已扩展到光学管理领域,通过孔径分布与表面改性的协同,实现了宽光谱光散射控制与自清洁功能的整合[64], [65]。这些结构控制概念为辐射制冷材料的设计提供了可迁移的参考框架。从内部孔隙工程到外部表面功能化,它们与高效冷却和长期自清洁耐久性双重需求高度契合。
基于以上分析,本研究将莲叶的分层结构与制浆造纸中的多尺度结构控制概念相结合,设计并制备了一种具有双重排斥性能的仿生辐射制冷复合薄膜。首先通过机器学习驱动的贝叶斯算法对周期性圆柱微结构阵列进行全局优化[66],然后将其与内部多孔网络耦合以拓宽光谱光学响应。随后,将修饰的SiO?纳米颗粒涂覆在微结构上,构建低表面能分级界面,在不造成光学性能下降的情况下实现协同的两亲排斥性。全面表征和现场测试表明,该薄膜表现出优异的被动冷却和双重排斥自清洁性能,确保了长期户外稳定性,并突显了其巨大的实际应用潜力。

章节片段

SRCC材料与设计

莲叶表现出特征性的分层结构(图1a)。其横截面从上到下包括上表皮、栅栏组织、海绵组织和下表皮,表皮层构成最外层的物理屏障并形成完整连续的保护层。上表皮细胞表面天然覆有低表面能蜡质,并密集覆盖微米级乳突(图1b和c),这些共同

结论

总之,本研究将仿生分层莲叶结构引入辐射制冷材料。通过结合机器学习驱动的反向优化与表面双重排斥改性,我们成功制备了协同整合高效被动辐射制冷与自清洁功能的SRCC复合薄膜。以往的研究大多关注超疏水性而忽视了疏油性,然而工业排放和

化学品

丙二酸购自天津华盛化学试剂有限公司。聚二甲基硅氧烷(PDMS,SYLGARD 184)及其固化剂(SYLGARD 184硅橡胶)购自陶氏康宁。球形SiO?(20 nm)购自清河科特新材料科技有限公司。无水乙醇和无水甲苯购自湖南辉宏试剂有限公司。1H,1H,2H,2H-全氟辛基三氯硅烷购自上海麦克林生化科技有限公司,

CRediT作者贡献声明

马玉卓:撰写——审阅与编辑,撰写——初稿,验证,方法论,调查研究。罗润腾:撰写——审阅与编辑,验证,调查研究。姬海宁:撰写——审阅与编辑,撰写——初稿,监督,资金获取。金世松:撰写——审阅与编辑,撰写——初稿,软件,调查研究。李泷红:撰写——审阅与编辑,验证。张军涛:撰写——审阅与编辑,软件,调查研究。郑小旭:

利益冲突声明

作者声明他们没有任何已知的竞争性经济利益或个人关系可能影响本文所报道的工作。

致谢

本研究获得国家自然科学基金(项目编号:51902276)、湖南省自然科学基金(项目编号:2019JJ50583,2023JJ30585)以及湖南省教育厅科学研究基金(项目编号:21B0111)的资金支持。
马玉卓|罗润腾|姬海宁|刘斌|金世松|李泷红|张军涛|郑小旭|吴文宇
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