大气热能是地球上储量最丰富的全天候低品位能源，总量比全球能源消耗高出三个数量级。蒸发驱动发电（EPG）技术利用流动电势效应，将大气热能转化为电能，是实现持续环境能量收集的重要路径之一。然而，在传统薄膜与块体器件中，流体流动往往杂乱无章且流速缓慢，离子在传输过程中散射严重，导致吸收的热能大部分以废热形式耗散。这使得器件的功率密度与能量转换效率长期偏低，制约了该技术的实际应用。
近日，苏州大学功能纳米与软物质研究院（FUNSOM）江林教授课题组及其合作者在该领域取得突破性进展。针对发电过程多参数耦合、器件结构优化难度大的问题，团队引入机器学习框架来辅助器件设计。研究团队构建了包含331组实验数据与254组文献数据的标准化数据集，选取结构尺寸、表面性质、环境条件等6项关键参数作为输入特征。在对比评估8种机器学习算法后，团队采用极限梯度提升（XGB）模型，实现了发电性能的高精度预测。分析表明，器件宽度是影响功率密度的核心因素（|r|=0.71）。模型预测发现，当宽度降至亚毫米尺度时，功率密度可出现两个数量级的提升，最优工作宽度为550 μm。基于这一优化结论，团队设计出垂直微棒发电机（VMG），首次在液相体系中构建并验证了准弹道离子输运机制：宏观尺度上，高曲率圆柱表面产生定向拉普拉斯压力梯度，驱动流体快速定向流动，使离子迁移与本征电场高度对齐；纳米尺度上，孔道尺寸（0.67–0.93 nm）与Bjerrum长度（约0.8 nm）精准匹配，结合表面负电荷诱导的唐南效应，使钠离子进入低散射输运状态。宏观定向驱动力与纳米限域相协同，共同实现了高效的准弹道离子输运。
电学测试表明，该器件在室温下实现了21.5%的能量转换效率和14.3 W·m-2的功率密度，较传统器件提升两个数量级，且在13℃~43℃温度范围内，器件的能量转换效率均能保持在20%以上。采用碳电极的器件可在普通室内环境下稳定运行超过30天。通过串并联集成的模块可直接驱动应急照明、36 W吸顶灯、烟雾报警器及96 W LED信息大屏等商用电子设备，覆盖个人应急、家居供电到公共基础设施等多种应用场景。
该工作为高性能蒸发驱动发电器件的制备提供了可行思路，也为低品位大气热能高效收集与下一代环境能量器件开发提供了重要理论与技术参考。相关成果在期刊Nature Energy上发表（DOI: 10.1038/s41560-026-02117-3）。
文章链接：https://www.nature.com/articles/s41560-026-02117-3
文章题目：Quasi-ballistic ion transport in a vertical microrod enabling efficient evaporation-driven power generation
作者信息：Miao Wu（吴淼）, Tianyi Wang（王天翼）, Junchang Zhang（张军昌）, Rui Zhang（张瑞）, Bo Zhao（赵博）, Zekun Wang（王泽坤）, Chuan Shan（山川）, Sifan Zhang（张思凡）, Kangxin He（何康鑫）, Zhiqiang Liang（梁志强）, Meiwen Peng*（彭美文）, Yinghui Sun*（孙迎辉） & Lin Jiang*（江林）
责任编辑：郭佳