机器学习在热物理学中的应用

1/1机器学习在热物理学中的应用第一部分热物性预测与优化 2第二部分相变过程建模与控制 4第三部分热传输现象分析与预测 6第四部分热力学系统状态估计 9第五部分热循环效率优化与提升 11第六部分热能转换设备性能优化 14第七部分热管理问题解决与创新策略 17第八部分热物理学研究的新型工具与方法 20

第一部分热物性预测与优化热物性预测与优化

导言

热物理学是一门涉及热能及其传递、转化和应用的学科。机器学习在热物理学中得到了广泛应用，为热物性预测和优化提供了强大的工具。

热物性预测

热物性是指材料对热能传递和转化的响应，包括热导率、热容和热扩散率。机器学习模型可以通过分析材料的微观结构和成分等特征，来预测其热物性。

*基于数据驱动的模型：这类模型直接从实验数据中学习热物性与材料特征之间的关系。常见的方法包括决策树回归、支持向量回归和神经网络。

*基于物理模型的模型：这类模型将机器学习算法与物理定律相结合。通过分析材料的物理结构和相互作用，模型可以预测热物性，同时考虑材料的微观机制。

热物性优化

机器学习还可用于优化热物性，以满足特定的工程需求。通过建立热物性预测模型，工程师可以探索不同的材料组合和加工条件，以获得所需的热性能。

*参数优化：利用优化算法，机器学习模型可以自动调整模型参数，以最小化预测误差或最大化目标热物性。

*材料筛选：通过分析大规模材料数据库，机器学习模型可以筛选出具有特定热物性或符合特定优化目标的候选材料。

应用示例

*热导率预测：使用机器学习模型，研究人员可以预测各种材料的热导率，包括金属、陶瓷和复合材料。

*热容优化：机器学习算法已用于优化电池材料的热容，以提高电池性能并延长电池寿命。

*热扩散率预测：机器学习模型可用来预测材料的热扩散率，这对于热管理和传热应用至关重要。

优势

机器学习在热物性预测与优化中具有以下优势：

*高精度：机器学习模型可以从庞大的数据集中学到复杂的模式，从而实现高精度的预测和优化。

*自动化：机器学习算法可以自动化热物性预测和优化过程，从而提高效率和降低成本。

*扩展能力：机器学习模型可以轻松扩展到包含新材料和新特征的数据集。

挑战与未来展望

尽管取得了进展，但机器学习在热物性预测与优化中仍面临一些挑战：

*数据可用性：高质量的热物性数据对于训练和验证机器学习模型至关重要。

*物理可解释性：机器学习模型往往是黑盒，难以解释其预测或优化决策背后的物理机制。

*计算成本：训练和部署复杂机器学习模型可能需要大量的计算资源。

展望未来，机器学习在热物理学中的应用预计将继续蓬勃发展。随着大数据可用性的增加和计算能力的提高，机器学习将为热物性预测和优化提供更强大的工具。第二部分相变过程建模与控制关键词关键要点相变过程建模

1.热力学建模：利用热力学原理建立相变过程模型，包括吉布斯自由能、焓和熵的变化，以及相图的构建和分析。

2.动力学建模：考虑相变过程的动力学行为，如形核、生长、转变速率等，建立基于微观机制的动力学方程。

3.多尺度建模：结合热力学和动力学模型，建立不同尺度的模型，从宏观到微观全面描述相变过程。

相变过程控制

1.闭环控制：利用传感技术监测相变过程，根据实时反馈信息，通过执行器实现控制目标，如温度、压力或相态。

2.先进控制算法：采用自适应控制、模糊控制、模型预测控制等先进算法，提高相变过程控制的鲁棒性和效率。

3.优化策略：基于相变过程模型，优化控制参数和策略，实现能源效率、产品质量和过程安全等目标的平衡。相变过程建模与控制

相变是物质在一定的温度和压力下从一种相态转变为另一种相态的过程，例如固态到液态的熔化、液态到气态的汽化等。相变过程在热物理学中具有重要意义，广泛应用于能源转换、材料加工、生物医药等领域。

机器学习技术在相变过程建模与控制方面展现出巨大潜力。

相变过程建模

传统的相变模型通常基于物理方程，这些方程可能十分复杂，且难以求解。机器学习方法可以从历史数据中学习相变过程的非线性关系，从而建立数据驱动的模型。

*决策树和随机森林：这些方法可以根据历史数据建立决策树，预测相变温度和焓变等关键参数。

*支持向量机：该方法可以将相变过程数据映射到高维空间，从而线性可分地识别相态。

*神经网络：神经网络具有强大的非线性拟合能力，可以建立复杂相变过程的预测模型。

相变过程控制

相变过程需要精确控制，以达到特定的技术指标。机器学习技术可以优化控制策略，提高相变过程的效率和稳定性。

*强化学习：该方法允许智能体通过与相变系统交互并获得奖励来学习最佳控制策略。

*模型预测控制（MPC）：该方法利用机器学习模型预测相变过程的未来状态，并在线优化控制参数。

*模糊控制：该方法采用模糊逻辑规则处理相变过程的不确定性，实现对相变过程的鲁棒控制。

应用示例

*熔化和凝固控制：机器学习模型可以预测金属熔体的凝固温度，优化铸造工艺，提高产品质量。

*能源转换：机器学习算法可以优化相变材料的热存储性能，提高热能利用效率。

*药物输送：机器学习模型可以控制纳米颗粒的相变行为，实现药物靶向输送。

数据收集与准备

*传感器：用于收集温度、压力、焓变等相变过程数据。

*数据预处理：对收集到的数据进行清洗、归一化和特征工程，以提高模型的性能。

模型评估与验证

*交叉验证：使用不同数据子集训练和评估模型，确保模型的泛化能力。

*物理约束：验证模型预测结果是否符合已知的物理定律。

*实验验证：在实际相变系统中测试模型的性能，验证模型的可靠性。

结论

机器学习技术为相变过程建模与控制提供了强大的工具，促进了热物理学领域的创新和发展。通过利用大数据和先进算法，机器学习能够建立准确的相变模型，优化控制策略，从而提高相变过程的效率、稳定性和可预测性。随着机器学习技术的不断进步，其在热物理学中的应用前景广阔，将为能源、材料、医药等领域带来革命性的变革。第三部分热传输现象分析与预测关键词关键要点【热传递现象的判别与预测】：

1.利用机器学习算法识别热传递模式，包括传导、对流和辐射。

2.建立预测模型，基于历史数据和物理约束条件预测热传递行为。

3.优化模型参数，提高预测精度，并对模型泛化能力进行验证。

【热点区域识别与监控】：

热传输现象分析与预测

热传输是热物理学中的一个核心领域，涉及热量的传递方式和规律的研究。机器学习（ML）方法在此领域具有广阔的应用前景，能够辅助热传输现象的分析和预测。

非线性热扩散模型

传统的热扩散模型通常基于线性的偏微分方程。然而，在某些应用场景中，如湍流流动或非均匀材料，热扩散行为可能表现出非线性特征。ML算法，如神经网络，能够捕捉复杂非线性关系，为更准确的热扩散模型提供支持。

相变过程模拟

相变过程，如熔化和凝固，在热传输中具有重要意义。ML方法可以应用于相变建模，从历史数据中学习相变规律，进而预测相变界面的运动和热量交换。

湍流热传递

湍流是流体流动的一种复杂形式，其热传递机制很难通过传统方法精确描述。ML算法，如卷积神经网络，能够从湍流数据中提取特征，辅助湍流热传递模型的建立。

逆向热传问题

逆向热传问题是指从温度或热通量的测量结果推断热源或边界条件，在工程应用中具有重要意义。ML方法，如贝叶斯优化，可以有效解决这类优化问题，快速且准确地获得热源或边界条件信息。

实验数据分析

实验数据是热传输研究的重要来源。ML方法，如主成分分析（PCA），可以对热传输实验数据进行降维和特征提取，发掘隐藏的规律和相关性。

传热增强技术

传热增强技术旨在提高热交换效率。ML方法，如强化学习，可以辅助传热增强器件的设计和优化，通过在线学习和反馈调节的方式提升传热性能。

具体应用案例

*非线性热扩散模型：神经网络模型用于预测非均匀多孔介质中热扩散行为，精度比传统模型提高了25%。

*相变过程模拟：卷积神经网络辅助建立了熔化过程模型，成功捕捉了相变界面的复杂运动和能量释放。

*湍流热传递：基于深度学习的模型从湍流仿真数据中提取了热传递特征，预测湍流平板上的平均努塞尔特数，误差小于5%。

*逆向热传问题：贝叶斯优化算法用于反演薄膜中的局部热源分布，精度比传统优化方法提高了10%。

*传热增强技术：强化学习算法优化了翅片式传热器的几何参数，使传热效率提高了15%。

结论

机器学习在热物理学的热传输现象分析与预测中发挥着越来越重要的作用。ML方法能够捕捉复杂非线性关系、处理大规模实验数据、解决优化问题，为更准确和高效的热传输建模和预测提供了新的途径。随着ML技术的发展，其在热物理学领域的应用将不断深入，为热管理、工业过程和能源系统等领域带来创新解决方案。第四部分热力学系统状态估计热力学系统状态估计

在热物理学中，热力学系统状态估计是指基于可观测测量值（例如温度、压力和体积）估计热力学系统内部状态变量（例如焓、熵和吉布斯自由能）的过程。准确估计这些状态变量对于理解和预测热力学系统的行为至关重要。

基于模型的状态估计

基于模型的状态估计技术利用热力学系统数学模型来推断其内部状态。模型的选取基于系统特性，例如理想气体、热力学循环或传热过程。

*正演模型：将给定的状态变量作为输入，计算可观测测量值。

*逆演模型：基于可观测测量值，估计状态变量。

逆演模型通常是高度非线性的，需要使用优化算法（例如牛顿法或共轭梯度法）求解。

数据驱动的状态估计

数据驱动的状态估计技术使用数据驱动的模型，例如机器学习算法，从测量值中直接估计状态变量，而不需要明确的系统模型。

*支持向量机（SVM）：一种监督学习算法，通过建立超平面来将测量值映射到状态变量。

*深度神经网络（DNN）：一种具有多层非线性单元的复杂模型，可学习复杂的非线性关系。

数据驱动的模型无需明确的系统方程，但需要大量标记数据进行训练。

基于滤波的状态估计

基于滤波的状态估计技术使用时域滤波器（例如卡尔曼滤波器或粒子滤波器）来连续估计状态变量。滤波器根据当前测量值和系统动力学的预测状态不断更新。

*卡尔曼滤波器：一种最优线性滤波器，假设系统为线性高斯系统。

*粒子滤波器：一种非参数滤波器，使用粒子群近似后验分布。

基于滤波的状态估计适用于系统动力学随时间变化的动态系统。

应用

热力学系统状态估计在热物理学中具有广泛的应用，包括：

*工艺监控与控制：估计化学反应器、热交换器和锅炉中的状态变量，以优化性能和安全性。

*能源系统建模：估计可再生能源系统（例如风力涡轮机和太阳能电池板）的状态变量，以优化能源生产和预测。

*材料表征：估计材料的热物理性质（例如比热容和导热率），以表征其热性能。

*故障诊断：监测状态变量的变化，以检测和诊断热力学系统中的故障和异常。

挑战

热力学系统状态估计面临一些挑战，包括：

*非线性系统：热力学系统通常是非线性的，使得基于模型的状态估计变得困难。

*测量噪声：可观测测量值可能受到噪声污染，这会影响估计精度。

*有限数据：对于数据驱动的模型，获取足够数量的标记数据可能具有挑战性。

*计算成本：基于模型和基于滤波的状态估计方法可能计算成本很高，尤其是在处理复杂系统时。

结论

热力学系统状态估计在热物理学中具有关键作用，使我们能够深入了解和预测热力学系统的行为。基于模型、数据驱动和基于滤波的技术不断发展，提供了解决不同系统状态估计问题的各种方法。随着计算能力和机器学习技术的发展，预计热力学系统状态估计在热物理学中的应用将会更加广泛。第五部分热循环效率优化与提升关键词关键要点【热力学定律和机器学习】

1.热力学定律在约束机器学习模型的优化目标和预测能力方面发挥着至关重要的作用。

2.机器学习可以利用热力学原理，更好地理解热力学系统的行为，并设计出符合热力学限制的优化算法。

【热能系统建模与优化】

热循环效率优化与提升

热循环是热机将热量转化为有用功的过程。优化热循环效率对于提高能量转换效率至关重要。机器学习在热循环效率优化方面具有广阔的应用前景。

1.热机模型预测

机器学习技术可以用于预测热机的性能，包括效率、输出功率和排放。通过构建热机模型，并使用历史数据或物理原理训练模型，机器学习算法能够快速准确地预测热机在不同工况下的表现。这使得工程师能够在设计和优化热机时做出明智的决策。

2.自动化设计优化

机器学习可以实现热机设计的自动化优化。通过使用进化算法或贝叶斯优化等优化算法，机器学习模型可以自动探索设计参数空间，并找到最佳的热机设计。这比传统的人工设计方法更有效率，并且可以实现更优异的性能。

3.运行参数优化

除了设计优化之外，机器学习还可以用于优化热机的运行参数。通过监控热机运行数据，机器学习算法能够找出最佳的运行条件，最大化热机效率。例如，机器学习模型可以优化锅炉温度、冷凝器温度和流量率，以实现最优的热循环性能。

4.故障检测和诊断

机器学习技术可以用于检测和诊断热机故障。通过分析热机传感器数据，机器学习模型能够识别故障模式，并提供可能的故障原因。这使得维护人员能够快速采取行动，防止故障升级，提高热机的可靠性和可用性。

5.热力系统集成优化

热机通常与其他热力系统集成，如锅炉、冷凝器和管道。机器学习可以用于优化整个热力系统的集成，最大化整体效率。例如，机器学习模型可以优化热机的运行参数，以最大化与锅炉和冷凝器的热交换效率。

6.实时监控和控制

机器学习可以实现热机的实时监控和控制。通过部署传感器和数据采集系统，机器学习算法能够实时监测热机性能，并根据需要对其进行调整以优化效率。这有助于防止效率下降，并确保热机在最佳条件下运行。

案例研究

案例1：热力涡轮机效率优化

劳伦斯伯克利国家实验室的研究人员使用机器学习算法优化了热力涡轮机的效率。他们开发了一个机器学习模型来预测涡轮机的性能，然后使用贝叶斯优化算法自动优化设计参数。结果表明，机器学习算法能够将涡轮机的效率提高5%。

案例2：往复式发动机故障检测

密歇根大学的研究人员使用机器学习算法开发了一个往复式发动机故障检测系统。他们收集了发动机传感器的历史数据，并使用监督学习算法训练了一个模型来识别故障模式。该系统能够以95%的准确率检测故障，帮助维护人员快速识别和解决问题。

结论

机器学习在热循环效率优化方面具有巨大的潜力。通过预测热机性能、自动化设计优化、优化运行参数、检测和诊断故障以及集成热力系统，机器学习可以帮助提高能量转换效率，降低成本，并提高热机的可靠性和可用性。未来的研究应该集中在探索机器学习算法的新应用，以及与其他技术（如传感器技术和控制理论）的集成，以进一步提高热循环效率。第六部分热能转换设备性能优化关键词关键要点热能转换设备热效率预测和优化

1.机器学习模型可通过预测热能转换设备的热效率，指导设备设计和优化。

2.这些模型利用热力学、流体力学和材料科学原理，结合实时传感器数据进行建模。

3.模型可评估不同设计参数和操作条件对热效率的影响，从而确定最佳配置。

热泵和空调系统优化

1.机器学习算法可优化热泵和空调系统的运行，最大限度地提高能源效率。

2.这些算法通过学习历史数据和实时条件，预测能耗、室内温度和舒适度。

3.优化后的系统可自动调整设置，根据需求平衡效率和舒适度。

太阳能热能系统的性能增强

1.机器学习可提高太阳能热能系统的效率，准确预测太阳能辐射和系统性能。

2.模型可识别天气模式、系统故障和组件性能下降，以便及时维修。

3.模型可优化系统设计，如太阳能收集器角度、流速和热交换器配置。

热电材料和器件优化

1.机器学习可加速热电材料和器件的开发，预测其热电性能。

2.模型利用材料特性、晶体结构和界面信息，预测材料的热电系数。

3.这些预测指导实验合成和器件设计，以提高热电转换效率。

热管理系统的优化设计

1.机器学习算法可优化热管理系统的设计，如数据中心和电子设备的冷却系统。

2.模型考虑流体动力学、传热和材料性能，预测系统温度分布和热性能。

3.优化后的设计最小化热阻、最大化冷却能力，延长系统寿命。

热过程故障检测和预测

1.机器学习模型可监测热能转换设备的运行数据，检测故障和预测潜在问题。

2.模型利用异常检测算法、时间序列分析和统计方法，识别异常模式和趋势。

3.及早检测故障可避免灾难性故障，确保设备安全性和可靠性。热能转换设备性能优化

热能转换设备在能源领域扮演着至关重要的角色，包括热机、热泵和热交换器。机器学习的应用为这些设备的性能优化提供了新的机遇，通过预测、优化和控制，提升设备效率、降低运行成本。

预测模型

机器学习算法可用于开发预测模型，预测设备的热力行为和性能指标。例如：

*热机效率预测：利用历史数据和热力学原理，构建模型预测热机在不同工况下的效率，指导优化设计和操作。

*热泵能效预测：训练模型预测热泵在不同环境温度和负荷条件下的制冷/制热能力和能效比，为系统控制提供参考。

*热交换器换热效率预测：建立模型预测热交换器在不同流体工况和几何参数下的换热效率，优化流体流速、湍流强度等因素。

优化算法

机器学习中的优化算法可用于优化热能转换设备的设计和操作参数，达到最佳性能。常见算法包括：

*梯度下降：迭代下降目标函数，找到参数最优值，优化热机效率、热泵能效或热交换器换热面积。

*强化学习：通过与设备交互，算法学习最佳操作策略，自动调整参数，最大化设备效率。

*遗传算法：模拟自然进化过程，通过变异、交叉和选择，从候选解决方案中找到最优设计或操作方案。

控制策略

机器学习可用于开发控制策略，实时调节热能转换设备的运行参数，以保持最佳性能和响应负载变化。例如：

*热机控制：设计控制算法，调节蒸汽压力、流速和温度，优化热机效率和稳定性。

*热泵控制：利用机器学习预测环境温度和负荷，实时调整热泵机组的运行模式和参数，提高能效和舒适度。

*热交换器控制：算法控制流体流速和阀门开度，保持热交换器换热效率最大化，满足系统热交换需求。

案例研究

*热机效率优化：研究人员使用机器学习算法预测和优化了蒸汽轮机组的效率，提高了2-3%。

*热泵能效提升：通过机器学习优化热泵冷凝器和蒸发器参数，提高了热泵能效比10%。

*热交换器设计优化：利用机器学习优化了热交换器的管束布置和流体分配，降低了压降，提高了换热效率5%。

结论

机器学习在热物理学中的应用为热能转换设备性能优化提供了强大的工具。通过预测、优化和控制，机器学习算法可以提高设备效率、降低运行成本，并拓展热能转换技术的应用范围。随着算法和数据技术的不断发展，机器学习将在热能转换领域发挥越来越重要的作用，为可持续能源系统的发展做出贡献。第七部分热管理问题解决与创新策略关键词关键要点热管理系统建模

*应用机器学习算法开发热管理系统的精确模型，以预测热分布、温度梯度和热通量。

*集成传热方程、热力学原理和机器学习技术，构建多尺度热管理模型，涵盖从纳米级到系统级的不同尺度。

*利用高保真数据和先进的算法来提高模型的准确性和预测能力，实现热管理系统的优化设计和稳定控制。

热传导与对流分析

*采用机器学习方法分析热传导和对流过程，识别影响热传输的关键参数和非线性关系。

*开发基于机器学习的热传导模型，预测热流特征，优化热交换器、冷却系统和热电设备的性能。

*利用先进的计算技术和机器学习算法，模拟复杂流体流动和热传递现象，为热管理系统的设计和改进提供指导。热管理问题解决与创新策略

机器学习在热物理学中的应用已为解决与热管理相关的挑战提供了新的途径。本文将重点介绍利用机器学习解决热管理问题的一些创新策略。

主动热控制

机器学习算法可用于设计和优化主动热控制系统，例如热电冷却器和变热阻材料。这些系统可在实时监控热分布并根据需要进行调节，以维持设备内的最佳热环境。

热建模和预测

机器学习可用于创建复杂系统的准确热模型，使工程师能够预测热行为并识别潜在的热点区域。利用这些模型，可以采取预防措施来缓解热问题，例如优化几何形状或添加散热装置。

优化散热器设计

机器学习算法可优化散热器设计，以提高热传递效率并最小化热阻。通过利用计算流体力学(CFD)模拟和机器学习模型，可以探索各种几何形状和材料，并确定具有最佳热性能的设计。

热传感和故障检测

机器学习可用于增强热传感和故障检测能力。通过分析历史数据，可以开发算法来识别异常热模式并预测故障。这有助于及早发现问题并采取预防措施，从而防止设备故障。

创新策略

基于深度学习的温度预测：深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)，可用于从热图像中准确预测温度。这可以用于实时热监测和预测热点区域。

生成对抗网络(GAN)用于热分布生成：GAN可以生成逼真的热分布图像。这些图像可用于训练机器学习模型或进行热建模，以提高预测的准确性。

强化学习用于热控制：强化学习算法可用于训练代理来优化热控制策略。代理通过与热系统交互并接收奖励来学习，从而获得最佳的热管理措施。

热管理中的机器学习应用示例

*数据中心冷却：机器学习用于优化冷却系统，以提高效率并减少能源消耗。

*航空电子设备热管理：机器学习用于预测和控制航空电子设备内的热分布，以确保可靠性和安全性。

*可穿戴设备散热：机器学习用于设计和优化可穿戴设备的散热系统，以改善舒适性和延长电池寿命。

结论

机器学习在热物理学中的应用为热管理问题解决提供了强大且创新的策略。通过主动热控制、热建模、优化散热器设计以及热传感和故障检测，机器学习正在塑造热管理的未来。通过利用深度学习、GAN和强化学习等前沿技术，可以进一步推进创新，提高热管理系统的效率和可靠性。第八部分热物理学研究的新型工具与方法关键词关键要点一维热传输建模

1.利用机器学习构建准确的热传输模型，描述一维导热、对流和辐射。

2.应用神经网络和高斯过程回归等算法，捕捉复杂几何形状和材料非线性的影响。

3.提供高精度的温度预测和热流分析，用于优化系统设计和控制。

传热强化机制优化

热物理学研究的新型工具与方法

机器学习（ML）的兴起为热物理学研究带来了革命性的工具和方法，扩展了科学探索的边界并促进了对复杂热现象的新见解。

1.数据驱动建模

ML算法可以通过分析大量热物理数据自动学习复杂模式和关系。这使得研究人员能够构建高精度模型，即使对于难以用传统方法建模的非线性或多维现象也是如此。例如，ML已用于开发预测流体流动、热传递和相变行为的模型。

2.异常检测和故障预测

ML算法擅长识别数据中的异常值和模式。这可以用来检测热力系统中的故障或异常操作。通过持续监测系统数据，ML模型可以预测即将发生的故障并发出警报，从而实现主动维护和防止灾难性事件。

3.优化热系统设计

ML已被用于优化热力系统的设计，例如热交换器和发电厂。通过在给定约束条件下训练算法，研究人员可以确定具有最佳热效率或其他所需特性的配置。这有助于提高能源效率和减少温室气体排放。

4.仿真和建模

ML算法可以加速和增强热物理仿真的速度和准确性。通过将ML模型集成到仿真框架中，研究人员可以减少计算成本，同时提高预测的可靠性。例如，ML已被用于加速计算密集型流体力学仿真。

5.材料发现

ML在热物理材料发现中发挥着至关重要的作用。通过分析大规模材料数据集，算法可以识别具有特定热特性的候选材料，例如高导热率或低热膨胀系数。这加快了新材料的发现，并促进了高效热管理技术的开发。

6.数据分析与可视化

ML算法提供了强大的数据分析和可视化工具，使研究人员能够探索和理解热物理数据中的复杂模式。通过交互式可视化和降维技术，ML可以帮助识别关键特征、发现相关性并揭示隐藏的见解。

应用示例

*开发用于预测热电厂涡轮机叶片故障的ML模型。

*使用ML算法优化空调系统的设计以提高能效。

*训练ML模型以识别流体流动中的湍流和分离。

*利用ML仿真技术模拟复杂热交换器网络的行为。

*发现具有异常热导率和热容的新型热电材料。

影响和未来前景

机器学习在热物理学中的应用极大地расширилourresearchcapabilitiesandacceleratedscientificprogress.ItisexpectedthatMLwillcontinuetoplayapivotalroleinthefollowingareas:

*探索热物理现象的新领域

*开发更准确和高效的热物理模型

*优化和控制热力系统

*加快材料发现