从低功率密度的环境热能中高效获取电能，是可持续能源领域的一项长期挑战。大气热能虽总量巨大且昼夜不间断，但其功率密度极低（低于100 W m⁻²），难以形成有效的能量梯度，导致传统蒸发驱动发电器件中电荷载流子输运阻力大、随机散射严重，吸收的能量中高达99.9%以废热形式耗散。受自然界水循环中蒸发过程持续吸收并利用大气热能的启发，蒸发驱动发电（hydrovoltaic power generation）被视为一种有潜力的技术路径。然而，现有薄膜或块体构型的蒸发发电机受限于非定向且缓慢的流体流动，离子输运受阻，功率密度（PD）和能量转换效率（PCE）极低。
针对上述瓶颈，苏州大学江林教授、孙迎辉教授、彭美文副教授合作，设计了一种机器学习（ML）指导的垂直微棒发电机（VMG）。该器件利用高曲率圆柱表面产生定向拉普拉斯压力梯度，驱动快速流体流动，并结合与Bjerrum长度匹配的纳米限域通道及Donnan效应，实现了准弹道离子输运。VMG在66.4 W m⁻²的吸收热流下，达到21.5%的功率转换效率和14.3 W m⁻²的功率密度，较传统蒸发发电机提升了两个数量级，并在30天环境测试中保持稳定。集成阵列可驱动应急灯、36 W吸顶灯等商业设备，为离网供电提供了实用路径。相关论文以“Quasi-ballistic ion transport in a vertical microrod enabling efficient evaporation-driven power generation”为题，发表在Nature Energy上。
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