通过瞬态多物理场建模理解热磁发电机的能量流动与效率

废热回收可提升能源效率并减少温室气体排放，但许多工业和环境热源以低温废热形式存在，传统技术在此类场景下效率低下或不可行。热磁发电技术在低温废热的可持续发电方面具有高度潜力，尤其是热磁发电机（TMG），其几乎不需要机械式活动部件，因而具有高可靠性优势。然而，现有原型机仍面临两个挑战：效率低和循环频率低。本文通过多物理场仿真构建了最新TMG的“数字孪生”模型。我们指出了以往仿真方法的局限性，阐明为何必须进行三维仿真，即必须考虑磁场、热力学、流体力学和电学物理域之间的耦合。我们通过TMG中最高功率密度的实验数据对模型进行验证，开路电压精度达96%，功率输出精度达95%。这种高精度使我们能够识别TMG的两个挑战的根源，这些挑战无法通过实验直接发现。首先，我们通过分析能量流动中的桑基图，揭示了效率损失的来源；其次，我们追踪发电机内部的瞬态热流，识别限制频率的关键因素。这为更高效、更高频的TMG的研发铺平了道路，而我们所构建的经验证的数值孪生体将加速其开发进程。