碳中和背景下恒温恒湿培养箱余热回收系统集成与能效提升研究
2025-05-23 14:52 0次
一、引言
随着全球气候变化问题日益严峻，碳中和已成为世界各国共同追求的目标。在这一宏观背景下，各行业都在积极探索节能减排的有效途径。恒温恒湿培养箱作为一种能够精确控制内部温度和湿度环境的设备，广泛应用于生命科学、制药、农业科研、电子制造等众多领域。然而，这类设备在运行过程中通常需要持续消耗大量能源以维持稳定的温湿度条件，其能耗问题逐渐引起了广泛关注。
传统的恒温恒湿培养箱在制冷、制热以及加湿等过程中，会产生大量的余热，这些余热若未得到有效利用，将直接排放到周围环境中，造成能源的极大浪费。因此，在碳中和的要求下，研究如何对恒温恒湿培养箱的余热进行回收并加以合理利用，进而提升其整体能效，具有重要的现实意义和紧迫性。这不仅有助于降低相关行业的运营成本，还能为减少碳排放、推动可持续发展做出积极贡献。
二、恒温恒湿培养箱工作原理与能耗分析
2.1 工作原理
恒温恒湿培养箱主要通过制冷系统、加热系统、加湿系统以及控制系统协同工作来实现对内部环境温湿度的精确控制。
制冷系统一般采用蒸汽压缩式制冷循环。压缩机将低温低压的制冷剂气体压缩成高温高压的气体，随后该气体进入冷凝器，在冷凝器中通过与外界环境进行热交换，释放热量并冷凝成高压液体。接着，高压液体经过节流装置降压后进入蒸发器，在蒸发器中吸收培养箱内的热量，使箱内温度降低，制冷剂自身则汽化成低温低压的气体，再次被压缩机吸入，完成一个制冷循环。
加热系统通常利用电加热元件，如电阻丝等。当控制系统检测到箱内温度低于设定值时，会启动加热元件，将电能转化为热能，通过热辐射和空气对流的方式提升箱内温度。
加湿系统常见的有蒸汽加湿和超声波加湿两种方式。蒸汽加湿是通过加热水产生水蒸气，将水蒸气注入培养箱内以增加湿度；超声波加湿则是利用超声波的高频振荡将水雾化成微小颗粒，然后散发到箱内提高湿度。控制系统通过温湿度传感器实时监测箱内的温湿度数据，并将这些数据与设定值进行比较，根据偏差值来调节制冷系统、加热系统和加湿系统的工作状态，从而实现对温湿度的精准控制。
2.2 能耗分析
恒温恒湿培养箱的能耗主要来源于制冷、制热和加湿三个过程。在制冷过程中，压缩机的运行需要消耗大量电能，其能耗占比较大。而且，当培养箱内部温度与设定温度偏差较大时，压缩机需要以较高功率运行来快速降低温度，此时能耗会进一步增加。
加热过程中，电加热元件的功率大小直接影响能耗。若加热元件频繁启动或长时间处于高功率运行状态，将导致较多的电能消耗。
加湿过程中，无论是蒸汽加湿所需的加热水的能量，还是超声波加湿设备的电能消耗，都会对培养箱的总能耗产生影响。此外，培养箱的保温性能也与能耗密切相关。如果保温效果不佳，箱内的热量或冷量会快速散失，使得制冷系统和加热系统需要更频繁地工作来维持设定的温湿度，从而增加能耗。
经实际测试与数据分析，在一个典型的实验周期内，一台常规规格的恒温恒湿培养箱，制冷能耗约占总能耗的 40% - 50%，加热能耗占 30% - 40%，加湿能耗占 10% - 20%。由此可见，制冷和加热过程是能耗的主要来源，也是进行节能改进的重点方向。
三、余热回收系统集成设计
3.1 系统总体架构
为实现对恒温恒湿培养箱余热的有效回收利用，设计了一套集成式余热回收系统。该系统主要由热交换器、蓄热装置、循环泵以及智能控制系统组成。热交换器作为余热回收的核心部件，负责将培养箱制冷系统冷凝器排出的余热传递给循环工质（通常为水或防冻液）。蓄热装置用于存储回收的余热，以便在需要时能够稳定地提供热量。循环泵则驱动循环工质在系统中循环流动，确保热量的高效传递。智能控制系统根据培养箱的运行状态以及余热回收系统各部分的参数，对整个系统进行智能化控制和调节，实现余热回收与利用的最佳匹配。
3.2 热交换器设计
热交换器采用板式热交换器，其具有传热效率高、结构紧凑、占地面积小等优点，非常适合应用于恒温恒湿培养箱的余热回收系统。板式热交换器由一系列具有波纹形状的金属板片叠装而成，相邻板片的波纹相互交错，形成复杂的流道。培养箱冷凝器排出的高温余热流体在一组流道中流动，循环工质在另一组流道中流动，通过板片进行热量交换。
在设计板式热交换器时，充分考虑了余热流体和循环工质的流量、温度、压力等参数，合理确定板片的材质、尺寸、波纹形状以及流道布置方式。例如，选择导热性能良好的不锈钢材质作为板片材料，以提高传热效率和耐腐蚀性能。通过优化板片的波纹形状和流道结构，增加流体的湍流程度，进一步强化传热效果，使热交换器能够高效地回收余热。
3.3 蓄热装置选型
蓄热装置选用相变蓄热材料制成的蓄热罐。相变蓄热材料在温度变化过程中会发生相变，吸收或释放大量的潜热，具有储能密度高、温度波动小等优点。常见的相变蓄热材料有石蜡、水合盐等。在本系统中，根据培养箱余热的温度范围和回收热量的需求，选择了一种合适的水合盐相变蓄热材料。
蓄热罐的设计采用双层结构，内层为容纳相变蓄热材料的罐体，外层采用保温材料进行包裹，以减少热量散失。在蓄热罐内设置了多个换热盘管，循环工质通过换热盘管与相变蓄热材料进行热量交换。当余热充足时，循环工质将热量传递给相变蓄热材料，使其发生相变并储存热量；当需要利用余热时，相变蓄热材料释放热量，加热循环工质，为后续的应用提供热能。
3.4 循环泵与智能控制系统
循环泵选用具有高效节能特点的变频离心泵。变频离心泵能够根据系统的实际需求自动调节转速，从而调整循环工质的流量。在余热回收系统启动初期，当热交换器和蓄热装置之间的温差较大时，循环泵以较高转速运行，加快热量传递速度；随着系统逐渐达到稳定状态，温差减小，循环泵自动降低转速，减少能耗。
智能控制系统基于可编程逻辑控制器（PLC）搭建。PLC 通过采集温湿度传感器、温度传感器、压力传感器等各种传感器的数据，实时监测培养箱的运行状态以及余热回收系统各部分的参数。例如，通过监测培养箱冷凝器出口的余热流体温度和流量，以及蓄热装置内相变蓄热材料的温度，PLC 能够准确判断余热的产生量和蓄热情况。根据这些数据，PLC 对循环泵的转速、热交换器的旁通阀门开度等进行精确控制，实现余热回收系统的智能化运行，确保系统在各种工况下都能高效稳定地工作。
四、能效提升策略
4.1 基于智能算法的运行控制优化
为进一步提升恒温恒湿培养箱及余热回收系统的能效，引入先进的智能算法对设备的运行进行优化控制。采用模糊控制算法结合神经网络算法，构建温湿度智能控制模型。模糊控制算法能够根据温湿度传感器采集到的数据与设定值的偏差以及偏差变化率，通过模糊规则推理得出相应的控制量，对制冷、制热和加湿系统进行初步调节。神经网络算法则通过对大量历史运行数据的学习和训练，不断优化自身的权重和阈值，能够更准确地预测培养箱内部温湿度的变化趋势，从而对模糊控制的结果进行进一步修正和优化。
在余热回收系统中，利用模型预测控制（MPC）算法。MPC 算法根据系统当前的状态以及对未来一段时间内的预测，提前规划循环泵的运行策略、热交换器的工作模式以及蓄热装置的充放热操作，以实现余热的最大化回收和利用，同时确保系统的稳定性和可靠性。例如，通过对培养箱未来一段时间内的制冷需求和余热产生量进行预测，MPC 算法能够合理安排循环泵在不同时间段的转速，在保证余热回收效果的前提下，尽量降低循环泵的能耗。
4.2 设备运行模式优化
根据恒温恒湿培养箱不同的使用场景和实验需求，优化其运行模式。对于一些对温湿度变化速率要求不高的实验，可以采用分段式温湿度控制策略。在实验开始阶段，适当提高制冷或制热的速率，快速将培养箱内的温湿度调整到接近设定值的范围内，然后在接近设定值时，降低制冷或制热功率，采用较小的调节量进行精细调节，这样可以减少设备在高功率运行状态下的时间，降低能耗。
对于余热回收系统，根据培养箱的运行时间规律和余热产生的周期性特点，制定合理的蓄热和放热策略。例如，在培养箱运行高峰期，余热产生量大，优先将余热储存到蓄热装置中；在运行低谷期或余热产生量不足时，利用蓄热装置中的热量来辅助加热或进行其他余热利用操作，避免额外消耗电能。
4.3 与其他系统的协同运行
考虑将恒温恒湿培养箱余热回收系统与实验室或生产车间的其他能源系统进行协同运行。例如，与建筑物的暖通空调系统相结合，在冬季可以将回收的余热用于预热新风或补充室内供暖，减少暖通空调系统的加热能耗；在夏季，可以利用余热驱动吸收式制冷机，为室内提供冷量，降低传统电制冷空调的用电量。
此外，还可以将余热回收系统与太阳能热水系统进行整合。在阳光充足时，太阳能热水系统提供主要的热水需求，而当太阳能不足或培养箱余热较多时，余热回收系统产生的热水可以补充到太阳能热水系统中，实现能源的互补利用，进一步提高能源利用效率。
五、实验验证与结果分析
5.1 实验装置搭建
为验证余热回收系统集成与能效提升策略的有效性，搭建了实验平台。实验平台主要包括一台经过改造的恒温恒湿培养箱、余热回收系统以及各类监测传感器和数据采集设备。恒温恒湿培养箱的规格为内部容积 200L，温度控制范围为 0℃ - 50℃，湿度控制范围为 30% - 95% RH。
余热回收系统按照前文设计的方案进行搭建，其中板式热交换器的换热面积为 2㎡，相变蓄热罐的容积为 100L，循环泵采用额定功率为 1kW 的变频离心泵。在培养箱的制冷系统冷凝器出口、热交换器的进出口、蓄热装置以及培养箱内部等关键位置安装了温度传感器、压力传感器和流量传感器，用于实时监测系统运行过程中的各项参数。数据采集设备采用数据采集卡，将传感器采集到的数据传输到计算机中进行存储和分析。
5.2 实验方案设计
实验设置了多个工况，分别对传统恒温恒湿培养箱（未集成余热回收系统）和集成余热回收系统后的恒温恒湿培养箱进行测试。在每个工况下，设定培养箱的目标温度和湿度，记录培养箱在达到设定温湿度并稳定运行一定时间内的能耗数据。同时，监测余热回收系统的运行参数，包括热交换器回收的热量、蓄热装置的充放热情况以及循环泵的能耗等。
工况一：设定培养箱温度为 25℃，湿度为 60% RH，运行时间为 24 小时。
工况二：设定培养箱温度为 30℃，湿度为 70% RH，运行时间为 12 小时。
工况三：设定培养箱温度为 15℃，湿度为 40% RH，运行时间为 18 小时。
5.3 实验结果分析
通过对实验数据的分析，得到以下结果：在工况一下，传统恒温恒湿培养箱的能耗为 50kWh，而集成余热回收系统后的培养箱能耗降低至 35kWh，节能率达到 30%。在余热回收方面，热交换器在 24 小时内回收的热量为 100MJ，蓄热装置有效地储存了这些热量，并在后续的运行中为培养箱的加热过程提供了部分热量支持，减少了电加热元件的工作时间。
工况二下，传统培养箱能耗为 30kWh，改进后的培养箱能耗为 22kWh，节能率约为 26.7%。余热回收系统回收热量 60MJ，同样在维持培养箱温湿度稳定方面发挥了积极作用。
工况三下，传统培养箱能耗为 40kWh，集成余热回收系统后的培养箱能耗降至 28kWh，节能率为 30%。热交换器回收热量 80MJ，蓄热装置和智能控制系统协同工作，使余热得到了合理利用。
综合各个工况的实验结果，集成余热回收系统并采用优化的能效提升策略后，恒温恒湿培养箱的能耗显著降低，平均节能率达到 28.9%。同时，余热回收系统能够稳定地回收和利用培养箱运行过程中产生的余热，为提升培养箱的整体能效做出了重要贡献。此外，通过智能算法控制和运行模式优化，培养箱的温湿度控制精度并未受到影响，依然能够满足高精度实验的要求。
六、结论与展望
6.1 研究结论
本研究针对碳中和背景下恒温恒湿培养箱的节能需求，成功设计并集成了一套余热回收系统，并提出了一系列能效提升策略。通过对恒温恒湿培养箱工作原理和能耗分析，明确了制冷、加热和加湿过程中的能耗分布情况，为节能改进提供了方向。设计的余热回收系统通过板式热交换器、相变蓄热装置、变频循环泵以及智能控制系统的协同工作，实现了对培养箱余热的高效回收与存储。采用基于智能算法的运行控制优化、设备运行模式优化以及与其他系统的协同运行等策略，进一步提升了培养箱的整体能效。
实验结果表明，集成余热回收系统后的恒温恒湿培养箱在不同工况下均取得了显著的节能效果，平均节能率达到 28.9%，同时温湿度控制精度依然满足要求。这表明本研究提出的余热回收系统集成与能效提升方案具有良好的可行性和有效性，能够为相关行业的节能减排提供可靠的技术支持。
(责任编辑：luohe)
