学科: 动力工程及工程热物理

本文研究了11种绝缘液体对电液动力（EHD）纤维泵性能的影响。结果发现：粘度越低、介电常数越高，泵的流体功率密度就越大。用碳酸丙烯酯替代常用液体Novec 7100，流体功率密度提升5倍，达495毫瓦/立方厘米。该成果为可穿戴设备、软体机器人等静音轻量泵的设计提供了实用指导。

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硅基太阳能电池已主导光伏领域数十年，但其效率正逼近理论极限（约29%）。新研究首次实现钙钛矿/硅叠层三结太阳能电池超30%的光电转换效率，突破单一硅材料瓶颈，为更高效、更廉价的太阳能发电带来新希望。

标签: 三结叠层电池 可再生能源技术 硅基太阳能电池 钙钛矿太阳能电池

量子计算机需要接近绝对零度的超低温环境才能运行，目前主要依赖稀有同位素氦-3制冷。但氦-3极度稀缺且昂贵，可能成为量子技术发展的瓶颈。本文介绍科学家正探索多种替代方案：磁制冷、片上电子制冷和光子制冷，力求摆脱对氦-3的依赖，让量子计算更可持续、更易普及。

标签: 氦-3 片上电子制冷 磁制冷 稀释制冷机 量子计算制冷

本文发现，在银锡硒（Ag8SnSe6）材料中加入少量额外银原子，可大幅提升其将废热转化为电能的效率。该方法通过提升电子数量、优化电子传输，并同时增强对热振动（声子）的散射来大幅降低导热性，最终在室温下实现迄今最高的热电性能之一，为中温废热回收提供了实用新方案。

标签: 热电材料 电子-声子解耦 费米能级调控 银锡硒 间隙掺杂

本文提出一种名为TEGNet的人工智能模型，能以99%以上的精度预测热电发电机性能，速度比传统仿真软件快1万倍。它帮助科学家快速设计出效率达9.3%和8.7%的新型热电发电机，显著提升废热发电效率。

标签: 人工智能辅助设计 器件性能优化 废热回收 热电发电机 神经网络模拟器

美国能源部下属的前沿能源技术机构ARPA-E将投入1.35亿美元支持新型核聚变研究，金额相当于过去12年总投入。此举旨在推动低成本、高风险的创新聚变方案（如磁镜装置），加速聚变能源商业化。

标签: ARPA-E 核聚变 磁镜装置 等离子体约束 能源创新

热电发电机（TEG）能把废热直接变成电，不排放二氧化碳、也无运动部件。但设计优化难度大，限制了其应用。新研究开发出AI模型TEGNet，精度超99%，计算速度比传统方法快约1万倍，还能按材料特性虚拟组装模块化器件，大幅加速高效TEG研发。

标签: 人工智能建模 废热回收 模块化设计 热电发电机 神经网络

电动汽车不仅能充电，还能把多余电能送回电网——这种‘车网互动’技术可在用电高峰时缓解供电压力，让电动车变成移动的‘充电宝’，助力清洁能源稳定供应。

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美国得州新建的古德奈特数据中心园区拟用自建天然气发电设施供电，年排放温室气体超450万吨，远超普通煤电厂。这暴露了AI竞赛下科技巨头在可再生能源承诺与化石能源现实之间的矛盾。

标签: 天然气发电 数据中心 气候承诺与实践差距

飞机尾迹（航迹云）会加剧全球变暖。本研究发现，即使飞机发动机排放的黑碳颗粒（俗称‘烟尘’）大幅降低，仍可能形成大量持久性尾迹云。这说明仅靠减少烟尘未必能有效缓解航空业的气候影响。