空气能热泵蒸发器的除霜方法与流程

本发明涉及空气能热泵蒸发器，具体是指空气能热泵蒸发器的除霜方法。

背景技术：

1、空气能热泵蒸发器是空气能热泵系统中的一个重要组成部分，用于从周围空气中吸收热量。它通常是一个盒子形状的部件，内部包含有冷媒，外表面通常设计成具有较大的表面积，以便更好地与外部空气接触。空气能热泵蒸发器的工作原理是利用周围空气中的热量来蒸发冷媒，使其从液态转变为气态。在这个过程中，蒸发器吸收了空气中的热量，将其传递给冷媒。这使得冷媒蒸发后温度升高，然后被压缩机吸入并压缩，释放出更高温度的热量，用于供暖或者热水。

2、目前空气能热泵蒸发器的除霜效果存在一些问题，主要体现在不智能和方法落后。传统的除霜方式通常是定时除霜或者周期性化霜，这种方法无法根据实际情况灵活调整，容易造成能源浪费和效果不佳的情况。此外，目前一些空气能热泵系统在除霜过程中会停止供暖或热水功能，影响用户体验。

技术实现思路

1、本发明为解决上述各种问题，提出了非定时除霜，人工智能控制除霜，增强用户体验的空气能热泵蒸发器的除霜方法。

2、为解决上述的技术问题，本发明提出的技术方案为：空气能热泵蒸发器的除霜方法，包括以下步骤：

3、s1：利用超材料实现局部加热与冷却：利用超材料元件在蒸发器表面形成微区域，通过外加电场或磁场激发超材料产生局部加热或冷却效应，精准控制蒸发器表面温度分布；

4、s2：应用纳米润湿技术调节水汽吸附与排放：结合纳米级表面润湿技术，将特制的纳米润湿层应用于蒸发器表面，调节表面水汽吸附与排放，以实现快速除霜和降低能耗的效果；

5、s3：采用声波除霜技术：利用高频声波产生微小震动，施加在蒸发器表面上，破坏结霜层的结构，促使霜冻脱落，从而实现高效除霜的效果；

6、s4：结合人工智能算法进行智能化除霜控制：利用深度学习算法分析历史除霜数据，预测最佳除霜时机，实现智能化除霜控制，优化能效表现，提高除霜效率；

7、s5：引入磁场调控技术改变结霜特性：引入外加磁场调控技术，对蒸发器表面结霜的晶体结构进行调控，改变结霜特性，提高除霜效率和速度，实现更高效的除霜过程。

8、优选的，所述s1中利用专门的超材料设计软件，进行超材料元件的设计优化和性能评估，需要控制系统和反馈调节技术，以实现对超材料局部加热或冷却效应的精准控制，可利用pid控制器技术。

9、优选的，所述s2中使用materials studio(材料工作室)纳米材料设计软件，进行纳米润湿层的设计和建模，以确保其具有良好的表面润湿性能，对纳米润湿层的表面形貌和化学成分进行表征和分析。

10、优选的，所述s3中使用comsol multiphysics(科墨索尔多物理场仿真软件)、ansys(安捷伦工程软件)、solidworks simulation(solidworks仿真)之一的软件对声波在蒸发器表面的传播和反射进行模拟，以优化声波参数和频率，实现高效除霜效果。

11、优选的，所述s4中使用使用深度学习框架，建立神经网络模型，用于分析历史除霜数据并进行预测，以确定最佳除霜时机，通过对深度学习模型进行训练和优化，利用历史数据学习除霜特征和模式，从而提高预测精度和智能化控制效果。

12、优选的，所述s5中使用磁场设计工具，引入磁场传感器和控制系统，用于监测和调整磁场的强度和分布，以实现精准的磁场调控效果，将磁场调控技术与传统除霜策略结合，通过实时监测蒸发器表面的结霜情况和环境参数，优化除霜策略，使其与磁场调控相协调，实现更高效的除霜过程。

13、本发明与现有技术相比优点在于：

14、精准控制：利用超材料实现局部加热与冷却，通过精确控制蒸发器表面温度分布，提高除霜效率。

15、快速除霜和节能：应用纳米润湿技术调节水汽吸附与排放，实现快速除霜，并降低能耗。

16、高效除霜：采用声波除霜技术，通过高频声波破坏结霜层结构，实现高效除霜效果。

17、智能化控制：结合人工智能算法进行智能化除霜控制，预测最佳除霜时机，优化能效表现，提高除霜效率。

技术特征：

1.空气能热泵蒸发器的除霜方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的空气能热泵蒸发器的除霜方法，其特征在于：所述s1中利用专门的超材料设计软件，进行超材料元件的设计优化和性能评估，需要控制系统和反馈调节技术，以实现对超材料局部加热或冷却效应的精准控制，可利用pid控制器技术。

3.根据权利要求1所述的空气能热泵蒸发器的除霜方法，其特征在于：所述s2中使用materials studio纳米材料设计软件，进行纳米润湿层的设计和建模，以确保其具有良好的表面润湿性能，对纳米润湿层的表面形貌和化学成分进行表征和分析。

4.根据权利要求1所述的空气能热泵蒸发器的除霜方法，其特征在于：所述s3中使用comsol multiphysics、ansys、solidworks simulation之一的软件对声波在蒸发器表面的传播和反射进行模拟，以优化声波参数和频率，实现高效除霜效果。

5.根据权利要求1所述的空气能热泵蒸发器的除霜方法，其特征在于：所述s4中使用使用深度学习框架，建立神经网络模型，用于分析历史除霜数据并进行预测，以确定最佳除霜时机，通过对深度学习模型进行训练和优化，利用历史数据学习除霜特征和模式，从而提高预测精度和智能化控制效果。

6.根据权利要求1所述的空气能热泵蒸发器的除霜方法，其特征在于：所述s5中使用磁场设计工具，引入磁场传感器和控制系统，用于监测和调整磁场的强度和分布，以实现精准的磁场调控效果，将磁场调控技术与传统除霜策略结合，通过实时监测蒸发器表面的结霜情况和环境参数，优化除霜策略，使其与磁场调控相协调，实现更高效的除霜过程。

技术总结本发明涉及空气能热泵蒸发器技术领域，公开了空气能热泵蒸发器的除霜方法包括以下步骤：S1利用超材料实现局部加热与冷却，通过外加电场或磁场激发超材料产生精准控制蒸发器表面温度分布；S2应用纳米润湿技术调节水汽吸附与排放，通过纳米润湿层实现快速除霜和降低能耗；S3采用声波除霜技术，利用高频声波施加在蒸发器表面上破坏结霜层的结构以实现高效除霜；S4结合人工智能算法进行智能化除霜控制，通过深度学习算法分析历史除霜数据预测最佳除霜时机优化能效；S5引入磁场调控技术改变结霜特性，实现更高效的除霜过程。本发明的优点在于：非定时除霜，人工智能控制除霜，增强用户体验。技术研发人员：王炳鹏受保护的技术使用者：绿诺智能环境（深圳）有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/13