掌控AI时代的热

1. AI与数据中心新一代冷却技术

目前数据中心液冷大多采用单相冷板。随着芯片发热量增加，需要的流量和泵功也会增加，冷板上的温度分布也更容易变得不均匀。我们正在研究下一步的两相冷却，利用制冷剂沸腾时的潜热来提高冷却能力。

其中一个重点是我们长期研究的径向扩张流道冷板。流道沿流动方向逐渐变宽，可以给沸腾产生的蒸汽留下更多空间，使蒸汽更容易排出，同时减小压降和回流。现在的研究已经从单块冷板扩展到多块冷板的串联和并联，也在考察入口已经含有气相时系统能否稳定工作。

我们还在研究使用绝缘工质的浸没式冷却，以及面向3D封装半导体的内部微流道冷却。

2. 自吸式沸腾

沸腾冷却要稳定工作，一方面要把产生的蒸汽尽快排走，另一方面要不断向加热面补充液体。热流密度很高时，蒸汽和液体在同一区域反向流动，会妨碍补液，最终导致加热面干涸。

为了解决这个问题，我们提出了自吸式沸腾（Self-pumping / Self-suction boiling）。利用气泡生长和膨胀产生的压力变化，通过多孔材料把周围液体吸到加热面；同时让蒸汽从扩张流道排出，尽量把供液和排汽的路径分开。

目前我们在研究高热流密度下这种供液还能维持到什么程度，以及在向下加热、低压等条件下是否仍然有效。今后希望把这种方法用于数据中心冷却和3D封装芯片等对空间和安装方向要求较高的场合。

3. 两相流、相变传热与高性能传热表面

两相冷却的性能，很大程度上取决于加热面附近发生的局部现象，例如气泡在哪里产生、怎样长大，气泡和壁面之间的液膜有多厚，以及什么时候开始出现局部干涸。弄清这些问题，是设计冷板和换热器的基础。

我们使用高速摄影、温度和压力测量、显微观察以及CFD计算，研究微通道和小通道中的流动沸腾、池沸腾、弹状流、薄液膜和凝结等现象。同时也考察通道尺寸、工质物性、混合制冷剂和冷冻机油对传热与压降的影响。

另外，我们通过改变表面润湿性，或者使用微细沟槽、金属泡沫、金属网等结构，研究怎样让液体更容易补充到加热面，同时让蒸汽更容易排走。

4. 新一代制冷剂、热泵与结霜/除霜

对于热泵来说，制冷剂和换热器性能都会直接影响系统效率。我们研究低GWP制冷剂、自然工质和混合制冷剂的沸腾、凝结和两相流动，也关注冷冻机油对传热性能的影响。

空气源热泵在冬季还会遇到结霜问题。霜层会增加空气流动阻力，也会降低换热能力。我们正在研究通过表面润湿性和微细结构控制结霜的方法，以及怎样让除霜后的水更快排走；同时也在尝试利用光热转换来防冰和除霜。

这些研究可用于建筑空调、寒冷地区热泵以及电动汽车的热管理。

5. 数据中心余热与未利用热能的高效利用

数据中心耗电不断增加，冷却之后排出的热量也越来越大。液冷能够在比风冷更高的温度下回收热，因此更适合把这些余热进一步利用起来。

我们的研究包括用热泵把回收的低温热升到更高温度，用于热水、采暖或工业用热。同时也研究蓄热、吸附/除湿材料和温敏材料，用来解决“有余热的时候不一定正好需要热”的问题。

也就是说，我们希望不只考虑怎样把设备冷下来，还要考虑冷却之后的热怎样继续利用。

研究方法

我们的研究以实验为主。流道、试验段、换热器和传热表面，很多都是在研究室里自己设计和制作。实验中一边用高速相机观察流动，一边测量温度、压力和流量；需要时再结合CFD计算来分析现象。

我们也与企业以及日本国内外的大学、研究机构开展共同研究。研究内容既包括基础的两相流和相变现象，也包括接近实际设备条件的测试。

给学生的话

AI、半导体、汽车、空调、能源和航天等很多领域，最终都会碰到热的问题。我们比较重视动手做实验、直接观察现象，然后再去思考为什么会出现这样的结果。

喜欢做实验和机械设计的学生，或者对数值计算和理论分析更感兴趣的学生，都可以找到适合自己的研究内容。欢迎愿意自己思考、自己动手做研究的同学加入。