华中科技大学JMCA：基于吸附剂-水工质对的十万种级联吸附式制冷性能的高通量评价

数值模拟结合机器学习实现对基于吸附剂-水工质对的级联吸附制冷性能的高通量评价

第一作者：刘治鲁

通讯作者：李松*

单位：华中科技大学

传统的蒸汽压缩式制冷系统需要消耗大量电能，从而增加碳排放，而利用低温热源（如太阳能、工业余废热等）驱动的吸附式制冷技术可以有效降低制冷电能消耗和碳排放，有助于实现节能减排的长远目标。使用由高温级（HS）和低温级（LS）吸附床串联组成的级联吸附式制冷技术（cACs）能够高效利用外部热源，从而提高系统的整体能量利用效率。

水具有低成本、高蒸发焓以及无毒无害等优点成为最容易获得的制冷剂，而吸附剂的水吸附性能极大程度地决定了cACs的制冷性能。因此，实现大量吸附剂-水工质对的cACs制冷性能的快速准确预测对选取高性能工质对至关重要。

然而，随着吸附剂的种类和数目日益增多，可用于cACs高温和低温级的工质对组合的数目呈指数级增长，通过实验逐一测试工质对的制冷性能不具可行性，且需要巨大时间和经济成本。因此，开发快速评价和预测大量吸附剂-水工质对cACs制冷性能的研究方法对cACs工质对的选取具有重要的指导意义。

基于此，华中科技大学李松副教授课题组在国际知名期刊Journal of Materials Chemistry A上发表题为“Large-scale Cascade Cooling Performance Evaluation of Adsorbent/Water Working Pairs by Integrated Mathematical Modelling and Machine Learning”的研究文章。

该文章报道了一种基于实验测量的水吸附等温线数据库的数值模拟和机器学习方法，成功评价了九万余种吸附剂-水工质对组合的cACs制冷性能，并实现了对cACs制冷性能系数的快速预测。

要点一：基于实验水吸附等温线数据库实现大规模级联吸附式制冷性能评价

本工作建立了包含311种吸附剂（碳材料、共价有机骨架材料COFs、金属有机骨架MOFs、多孔有机聚合物POPs和沸石）水吸附等温线数据库，结合cACs热力学循环模型，预测了九万余种吸附剂-水工质对在cACs中的单位吸附剂制冷效能（SCE）和制冷性能系数（COPC）。其中，有九种cACs的COPC超过了目前1.63的最高记录。此外，MOFs和沸石在cACs的高温级中表现优异，MOFs和COFs更适合用于cACs低温级的吸附剂。

cACs的制冷性能与吸附剂的水吸附特性密切相关。研究结果表明，高性能cACs中的高温级和低温级吸附剂均表现出了高的水吸附量（ΔW），高温级吸附剂相比低温级吸附剂的平均吸附热（Δ_adsH_ave）和对水的亨利系数（K_H）更高、吸附曲线的“拐点“位置（α）更小，说明适用于高温级的吸附剂具有高吸水量和较强的吸附剂-水相互作用的Ⅰ型吸附等温线，而适用于低温级的吸附剂多具有高吸水量和较弱的吸附剂-水相互作用的Ⅴ型吸附等温线。

为了快速准确地获得工质对组合的cACs制冷性能，本文测试了四种机器学习模型（元线性回归MLR、梯度提升机GBM、决策树DT和随机森林RF）预测COP_C的效果。模型中的描述符为吸附剂的结构特征（比表面积S_a、孔体积V_a、孔径D_p）和表示吸附剂-水相互作用的亨利系数K_H。研究发现，非线性基于树学习器的RF表现出了最佳的预测效果。同时，高温级和低温级吸附剂的K_H对预测COP_C的影响最大，说明吸附剂-水之间的相互作用对COP_C具有主导作用。

Large-scale Cascade Cooling Performance Evaluation of Adsorbent/Water Working Pairs by Integrated Mathematical Modelling and Machine Learning

https://pubs.rsc.org/en/Content/ArticleLanding/2022/TA/D1TA11023C

李松 副教授    华中科技大学，能源与动力工程学院，副教授（博导）。2006年本科毕业于山东大学，2009年硕士毕业于韩国成均馆大学，2014年获得美国范德堡大学博士学位。2014年3月至2015年8月在美国西北大学从事全球气候与能源项目的博士后研究工作。主要研究基于新型多孔纳米材料的碳捕捉、吸附制冷、氢能制备与储存等领域。

先后获得2013年教育部“国家优秀自费留学生奖学金”、2014年范德堡大学化工系博士研究生“Distinguished Record of Graduate Research Award”、2015年湖北省楚天学者计划“楚天学子”岗和2015-2016年度美国李氏基金会“Scholarly Development”奖、2017年华中科技大学“学术新人奖”。至今，已在国际权威SCI期刊上发表论文70余篇，其中以第一作者或通讯作者发表SCI论文50余篇，申请专利14项。主持国家自然科学基金、深圳市基础研究项目以及美国李氏基金会等多个项目。担任三十多个国际权威SCI期刊的审稿人；任美国Sigma-Xi科学研究学会、美国化学会、美国化工学会会员。

刘治鲁 博士生    2018年本科毕业于东北大学，随后在华中科技大学李松副教授课题组攻读博士学位。主要研究兴趣为多孔材料的高通量计算筛选及其在能源储存转化方面的应用。

至今已发表论文13篇，其中以第一作者身份在Journal of Materials Chemistry A，Sustainable Energy & Fuels，Microporous and Mesoporous Materials，Acta Chimica Sinica等学术刊物上发表论文8篇。