Atmosferik termal enerji atmosferimizde bulunan havanın sıcaklığından meydana gelir. Üretiminin tüketiminden yaklaşık 3 kat daha fazla olması ve güneş enerjisine kıyasla gece-gündüz ayrımı yapmadan farklı hava koşulları altında bile erişilebilir olması sayesinde potansiyeli yüksek bir enerji çeşididir. Ancak iş bu enerjiyle elektrik üretmeye geldiğinde akışkanlar kararlı davranamaz ve saçılmaya başlarlar. Böylece ortaya çıkan ısının %99’u atık ısı olarak çevreye dağılır.
Küresel su döngüsünde buharlaşma gerçekleşirken atmosferik ısı absorbe edilir ve verimli bir şekilde kullanılır. Bu süreç buharlaşma ile elektrik üretimine ilham kaynağı olmuştur. Buharlaşmayla üretim yöntemi, su buharındaki iyonlar yük dolu yüzey boyunca hareket ederken elektrik yüklerini yüzey üzerinde gezdirmesi ile yapılan taşınma sonucu akış potansiyeli olarak bilinen bir gerilimin meydana gelmesiyle gerçekleşir. Bu yöntem atmosferik ısının verimli biçimde toplanabilmesi için ufuk açan bir seçenektir. Ancak yakın zamana kadar üretilen jeneratörlerin genelinde su, yapısı gereği yavaş ve çok yönde hareket ettiğinden dolayı büyük bir kısmı dağılır ve iyonların taşınması zorlaşır. Özetle, atmosferik termal enerji için burada da verimli bir çözüm sunulamaz ve güç yoğunluğu tekrardan sınırlanır.¹
Soochow Üniversitesi’ndeki araştırmacılar makine öğrenmesi ile yaptıkları tahmin sonucunda jeneratör genişliğinin güç yoğunluğu ile ilişkili olduğunu öngörerek sabit yönlü ve sıvı akışının daha hızlı gerçekleştiği bir dik mikro rod jeneratörü geliştirdiler. Jeneratörde akış hızı optimizasyonunu sağlamak için makine öğrenmesi yöntemi kullanıldı. Akış hızını etkileyen faktörler jeneratörün boyutları, yüzey özellikleri ve çevresel koşullar olarak belirlendi.
Modelin belirlenmesi
Yapay zekayı eğitmek için kullanılan veri seti 331 deney sonucu ve 254 literatür kaynağından alınan veri noktalarını içeriyor. Sekiz farklı öğrenme algoritması analiz edildikten sonra voltaj değeri ve akım yoğunluğunda en net ve doğru sonucu gösteren modelin eXtreme Gradient Boosting (XGB) modeli olduğuna karar verildi. XGB temelli tahmin sonucunda farklı kombinasyonlar incelendi ve genişliğin 1000 µm’nin altına düşmesiyle güç yoğunluğunun arttığı belirlendi. Bu gözlemle çok parametreli sistemlerde makine öğrenmesi yönteminin manuel yöntemlerin önüne geçtiği sonucuna ulaşıldı.
Balistik iyon taşınımının verimliliğe etkisi
Makine öğrenmesi yoluyla hazırlanan dik silindirik mikro çubuklu jeneratörde yüzey eğrisi yüksektir. Bu eğrilik, silindirik çubuk içinde Laplace Basınç Gradyanı denilen itici gücü üretir. Bu güç sayesinde sıvı tek yönde ve hızlı bir biçimde akar. Sıvı akarken iyonların saçılmasını engellemek için ise silindirik nano kanalların boyutları Bjerrum uzunluğu ile uyumlu hale getirilmiştir.²
Çap değişiminin güç yoğunluğuna etkisi
Gerçekleştirilen iyon taşınımının etkisini net bir şekilde gözlemleyebilmek için farklı çaplara sahip çubukların Laplace basınç değişimleri karşılaştırıldı. Uzunlukları sabit ve 5.000 µm, çapları 840-550 µm arası değişen çubuklar kullanıldı. İncelemeler sonucunda çubuğun çapı 550 µm’ye kadar düşerken basınç farkında 1,53 kat artış sağlandı.
Termografi testi kullanılarak sıvı dağılımının gözlemlenmesi
Jeneratörün elektriksel verimliliğin madde yapısından ziyade geometrik şeklinden kaynaklandığını ispat etmek için 2 jeneratör tipi ile 3 farklı gözlem yapıldı. Gözlemde iki adet 5.500 ve 550 µm genişliğinde dikey film jeneratör ve 550 µm genişliğinde dikey mikro çubuk jeneratörü kullanıldı ve jeneratörlerin hepsi aynı madde yapısına sahipti. Termografi testi sonucunda dikey film jeneratördeki sıvının bağımsız yönde ve yavaş aktığı fark edildi, bu yavaş hareket sonucunda yüzeyde sıvı birikimi gerçekleşti.
Genişlik 550 µm’ye düşürüldüğünde akış hızlandı ve akım yoğunluğu arttı, buna rağmen akış yönü kontrol edilemedi ve merkezde yeniden sıvı birikimi gözlemlendi. Dikey mikro çubuk jeneratöründeki akışkan bu iki konfigürasyona kıyasla daha kararlıydı. Ayrıca gerilim ve akım yoğunluğu yükseldi.
Film şeklindeki çubuklar yerine yüzey eğriliği fazla silindir çubuğun kullanılması Laplace basınç gradyanı oluşturdu ve balistik taşınımın en yüksek potansiyelini elde etti. Özetle, çapın düşürülmesi daha büyük bir basınç farkı oluşturdu ve sıvı akışı daha hızlı gerçekleştikçe jeneratör en yüksek elektrik değerine ulaştı. Geliştirilen mekanizmalar sayesinde iyonların etrafa dağılması, atık ısı oluşumu ve enerji kaybı minimize edilerek 14,3 W m⁻² güç yoğunluğu ve %21,5 verimliliğe ulaşıldı.
Kaynaklar
- Bengtsson, L. (2010). The global atmospheric water cycle. Environmental Research Letters, 5(2), 025202.
- Wu, M., Wang, T., Zhang, J., Zhang, R., Zhao, B., Wang, Z., … & Jiang, L. (2026). Quasi-ballistic ion transport in a vertical microrod enabling efficient evaporation-driven power generation. Nature Energy, 1-10.