仿生Janus复合相变材料：双相变区间实现全季节热舒适调控新策略

本研究针对传统被动热调控材料难以适应季节和昼夜多变温度环境的挑战，受企鹅体温调节机制启发，开发了一种具有Janus功能表面的复合相变材料。该材料通过光热吸收与辐射冷却的智能切换，结合双相变温度区间，实现了夏季9.0℃降温、冬季11℃升温，夜间舒适时长延长27.3%的卓越性能。屋顶应用模拟显示全年热不满意度平均降低16.67%，为建筑节能领域提供了创新解决方案。

随着能源消耗问题日益突出和"双碳"目标的推进，通过绿色节能方式实现温度调控已成为重要研究方向。在户外环境中，热舒适需求因季节更替和昼夜循环呈现复杂多样性：白天材料需根据环境温度变化进行升降温调节，夜晚则面临高温散热、舒适保温、低温补偿三种典型场景的差异化需求。传统被动热调控材料往往只能适应单一温度条件，难以满足全季节、多场景的应用要求。

针对这一挑战，哈尔滨工业大学陈旭东团队受企鹅体温调节策略启发，在《Advanced Composites and Hybrid Materials》发表研究成果，开发出一种具有Janus结构的复合相变材料(PCPCM)。该材料创新性地整合了光热吸收、辐射冷却和双相变过程，通过智能响应机制实现全天候热舒适调控。

研究团队采用多项关键技术：以松木为原料通过碳化和硅化反应制备具有天然孔隙结构的β-SiC骨架；采用氟碳树脂与BaSO₄/TiO₂颗粒复合制备辐射冷却涂层；通过真空浸渍将正十七烷封装于多孔骨架中形成复合相变材料。材料结构表征显示，松木经碳化后表面无定形覆盖层被有效去除，孔隙结构完全暴露；硅化反应后形成的SiC骨架继承了碳模板的多孔特征，孔径显著大于太阳辐射主导波长，有利于光子多次散射。辐射冷却涂层呈现菜花状微观结构，氟碳树脂基质均匀包裹无机颗粒，形成致密无间隙的连续结构。

热辐射性能设计

研究通过Janus结构设计实现热辐射性能的智能调控。光热吸收(PDRH)侧在太阳光谱范围内吸收率达到86.46%，其增强机制源于独特多孔结构导致的光子多次散射和反射。辐射冷却(PDRC)侧在太阳光谱反射率达到94.89%，大气窗口(8-13μm)发射率为92.15%，其中氟碳树脂基质内的C-F和C-C键振动活性贡献了高中红外发射率。通过FDTD模拟优化填料粒径分布，BaSO₄颗粒(1.0-4.0μm)在可见-近红外区域呈现多重散射峰，TiO₂颗粒(~1μm)在近红外区域保持稳定高散射效率，两者协同确保全光谱高反射率。

热物理性质表征

DSC测试显示PCPCM保留了正十七烷的特征双吸热峰，分别对应正交晶相(C)向旋转相(R)的固-固转变(9.80℃;28.53 J/g)和旋转相向液相(L)的固-液转变(22.38℃;105.38 J/g)。材料孔隙率达79.63%，封装效率91.48%，200次循环后焓值保持率96.82%。XRD证实SiC骨架为高纯度β-SiC晶体，其有序天然营养传导结构和高纯度晶体有效抑制了声子散射，使热导率提升至29.80 W/(m·K)。涂层引入后因界面热阻降至19.16 W/(m·K)，但仍显著优于纯相变材料。

被动热调控性能测试

室内模拟辐照测试显示，在冷环境中PDRH侧200秒内从4.8℃快速升温至80.6℃，相变过程仅产生15-20秒的升温减缓；热环境中PDRC侧表面温度600秒内缓慢升至50.4℃，表现出显著的光热抑制性能。户外实测表明，冷环境白天材料温度平均高于环境11.0℃，最大温差达17.60℃；夜晚通过L-R相变实现93分钟延迟保温，平均高于环境5.1℃；低温时段通过R-C相变维持平均0.7℃的温度补偿。热环境白天材料温度最大低于环境9.0℃，平均低4.8℃；夜晚舒适温度持续时间延长27.3%。

全季节热舒适评价

通过EnergyPlus模拟评估屋顶应用效果，采用预测不满意百分比(PPD)指数进行热舒适量化。在北京地区，PCPCM使冬季月平均PPD从56.20降至43.59，春季从11.38降至6.22，秋季从8.05降至5.84，夏季从45.63降至19.55。对比单相变材料，双相变区间的PCPCM在过渡季节表现尤为突出。在全国典型气候城市应用中，海口PPD降低27.89%，沈阳降低17.28%，成都年节能率高达17.25%。全国年平均PPD分布显示，在夏热冬冷地区和沿海城市改善效果显著，平均年PPD降低16.67%。

该研究突破了传统单模式设计的局限，通过集成辐射冷却、光热吸收和双相变过程，实现了对多变环境条件的智能响应。材料在白天表现出+17.6℃/-9.0℃的温控能力，夜晚在热环境中延长舒适时长27.3%，冷环境中整夜维持平均0.5℃的温度补偿。屋顶应用模拟证实其能有效提升室内热舒适度，为建筑节能领域提供了可行的全季节热舒适调控策略。这种仿生设计理念为开发适应复杂环境的多功能热管理材料开辟了新途径，在需要智能温控的领域展现出广阔应用前景。