I ricercatori dell’EPFL hanno sviluppato un metodo che utilizza l’intelligenza artificiale per progettare compressori a pompa di calore di nuova generazione. Il loro metodo può ridurre il fabbisogno energetico delle pompe di circa il 25%. In Svizzera, il 50 – 60% delle nuove abitazioni sono dotate di pompe di calore, questi sistemi assorbono energia termica dall’ambiente circostante, ad esempio dal suolo, dall’aria o da un vicino lago o fiume, e la trasformano in calore per gli edifici.

Le pompe di calore odierne generalmente mentre funzionano bene e sono rispettose dell’ambiente, hanno ancora notevoli margini di miglioramento, ad esempio, utilizzando i microturbocom-pressori invece dei convenzionali sistemi di compressione, gli ingegneri possono ridurre il fabbisogno energetico delle pompe di calore del 20-25% e il loro impatto sull’ambiente, questo perché i turbocompressori sono più efficienti e dieci volte più piccoli dei dispositivi a pistone, ma incorporare questi mini componenti nei progetti di pompe di calore non è facile, le complicazioni derivano dai minuscoli diametri (<20 mm) e dalle velocità di rotazione elevate (> 200.000 rpm – giri al minuto).

Il team di ricercatori di Jürg Schiffmann presso il laboratorio per la progettazione meccanica applicata EPFL nel campus Microcity, composto da Violette Mounier e Cyril Picard, ha sviluppato un metodo che rende più semplice e veloce l’aggiunta di turbocompressori alle pompe di calore. I ricercatori utilizzando un processo di apprendimento automatico chiamato regressione simbolica, hanno elaborato semplici equazioni per calcolare rapidamente le dimensioni ottimali di un turbocompressore per una determinata pompa di calore. La loro ricerca ha appena vinto il Best Paper Award al 2019 Turbo Expo Conference tenuto dall’American Society of Mechanical Engineers.

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