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“热学基因”助换热器效率跃升百倍

作者: admin来源: 本站时间:2026-04-08

在人工智能(AI)快速发展的背景下,算力持续攀升,芯片散热问题日益凸显。如何高效降温,正成为制约AI基础设施发展的关键难题。近日,上海交通大学顾剑锋团队联合皇家墨尔本理工大学马前教授、香港城市大学吕坚教授,通过解析三周期极小曲面(TPMS)结构,提出“热学基因”概念,实现复杂结构传热行为的定量解码。相关成果发表于国际期刊《先进科学》,并入选当期封底内页。

TPMS结构广泛存在于自然界,如蝴蝶翅膀和海胆骨骼中,其特点是三维连续、比表面积大且结构可扩展。基于此,人们发展出通过结构设计调控性能的人造材料——超材料。尽管TPMS超材料在换热领域展现出巨大潜力,但其结构形态与热传输性能之间的关联长期缺乏统一认识。

针对这一问题,研究团队从TPMS复杂结构中解构出比传统单胞更小的基元,并在理论上认为其是本征传热功能单元,将之称为“热学基因”。在此基础上,他们建立了可预测的传热性能评估模型,实现结构与性能的定量关联,获得面向热学超材料的统一理论框架。基于该框架,研究人员对27种典型TPMS结构进行系统分析,识别出具有优异换热性能的Fischer-Koch结构(一种典型TPMS构型)。

为验证理论结果,团队利用3D打印技术制备出铜基TPMS换热器。在液冷条件下,其综合换热性能相较传统结构最高提升156倍,突破了传统结构在高传热与低流阻之间难以兼顾的瓶颈。进一步分析表明,若将该类结构应用于未来AI数据中心冷却系统,有望带来每年约30万亿度电的潜在节能空间,展现出在绿色计算与先进制造领域的广阔应用前景。(记者于紫月)


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