大多数人认为沸水是理所当然的。对于副教授 Matteo Bucci 来说，揭示沸腾背后的物理原理是一段长达十年的旅程，充满了意想不到的挑战和新的见解。
这种看似简单的现象在核反应堆等复杂系统中很难研究，但它却是各种重要工业过程的核心。因此，解开其秘密可以促进高效能源生产、电子冷却、海水淡化、医疗诊断等领域的进步。
“沸腾对于核以外的应用来说很重要，”今年 7 月获得麻省理工学院终身教职的布奇说道。– 80% 的发电厂都使用沸腾发电。我的研究对太空推进、能量存储、电子学以及日益重要的计算机冷却任务具有重要意义。”
布奇的实验室开发了新的实验技术，以阐明数十年来限制能源项目的各种沸腾和传热现象。其中最主要的一个问题是气泡形成得太快，它们在表面形成一条蒸汽带，阻碍了进一步的热传递。2023 年，Bucci 和合作者开发了一种统一原则治理这个被称为“沸腾危机”的问题，可以提高核反应堆的效率并防止灾难性故障。
对于布奇来说，每一轮的进步都会带来新的可能性，以及需要回答的新问题。
“最好的论文是什么？”布奇问道。– 最好的论文是下一篇。我想阿尔弗雷德·希区柯克曾经说过——你的上一部电影有多好并不重要。如果你的下一个产品很差劲，人们就不会记得它。我总是告诉我的学生，我们的下一篇论文应该总是比上一篇更好。这是一个持续改进的过程。”
从工程到泡沫
布奇长大的意大利村庄在他童年时期约有 1000 人。他通过在父亲的机械车间工作以及拆卸和重新组装洗衣机和空调等电器来了解里面的东西来获得机械技能。他还对自行车运动产生了热情，参加了这项运动，直到他进入比萨大学攻读本科和研究生。
在大学里，布奇对物质和生命的起源着迷，但他也喜欢建造东西，所以当需要在物理和工程学之间做出选择时，他认为核工程是一个很好的中间立场。
“我对建筑充满热情，并热衷于了解事物的制造方式，”布奇说。– 核工程是一个不太可能但显而易见的选择。这不太可能，因为在意大利，核能已经脱离了能源格局，所以我们的人很少。同时，智力和实践挑战相结合，这正是我喜欢的。”
为了攻读博士学位，布奇前往法国，在那里他遇到了他的妻子，并继续在法国国家实验室工作。有一天，他的部门主管要求他解决核反应堆安全中的一个问题，即瞬态沸腾。为了解决这个问题，他想使用麻省理工学院教授 Jacopo Buongiorno 首创的测量方法，因此他于 2013 年获得资助，成为麻省理工学院的访问科学家。从那时起，他就一直在麻省理工学院研究沸腾。
如今，布奇的实验室正在开发新的诊断技术来研究沸腾和传热，以及可以提高传热效率的新材料和涂层。这项工作使研究人员对核反应堆内部的条件有了前所未有的了解。
“我们开发的诊断方法可以在一天的实验中收集相当于 20 年实验成果的信息，”Bucci 说道。
这些数据反过来又让布奇得出了一个非常简单的模型来描述这场沸腾的危机。
– 核反应堆包壳表面沸腾过程的有效性决定了反应堆的效率和安全性，”Bucci 解释道。——就像一辆汽车，你想要加速，但有一个上限。对于核反应堆，该上限由沸腾传热决定，因此我们有兴趣了解该上限是什么以及如何克服它以提高反应堆性能。
Bucci 的另一个特别有影响力的研究领域是两相浸入式冷却，在这一过程中，热服务器部件使液体沸腾，然后产生的蒸汽在上方的热交换器上冷凝，以形成恒定的被动冷却循环。
“它可以使芯片保持低温，同时最大限度地减少能源浪费，从而显着减少数据中心的电力消耗和二氧化碳排放，”Bucci 解释道。– 数据中心排放的二氧化碳与整个航空业排放的二氧化碳一样多。到 2040 年，它们将占排放量的 10% 以上。 –
支持学生
布奇说，与学生一起工作是他工作中最有价值的部分。– 他们拥有如此巨大的热情和能力。与与您有同样热情的人一起工作会很有动力。”
“我的学生无所畏惧地探索新想法，”布奇补充道。“它们几乎永远不会在障碍物前停下来，有时甚至到了您必须放慢它们速度并让它们回到正轨的程度。”
在管理核科学与工程系的红色实验室时，布奇试图给予学生独立性和支持。
“我们不是在教育学生，而是在教育未来的研究人员，”布奇说。——我认为我们工作中最重要的部分不仅是提供工具，更重要的是给予解决问题的信心和自我启动的态度。这可能是业务问题、实验问题、实验室伙伴的问题。”
布奇的学生进行的一些更独特的实验确实要求他们在飞机上自由落体以实现零重力时收集测量结果。
“太空研究是所有孩子们的梦想，”布奇说，他每年大约两次与学生一起进行实验。– 对于学生来说，这是非常有趣且鼓舞人心的研究。零重力给您带来生活的新视角。 –
应用人工智能
布奇也对将人工智能纳入他的领域感到兴奋。2023 年，他是专门致力于机器学习的热科学多大学研究计划 (MURI) 项目的共同接受者。为了认可人工智能在他的领域所带来的希望，布奇最近还创办了一本名为AI导热液以人工智能驱动的研究进展为特色。
“我们的社区没有为那些想要开发机器学习技术的人提供一个家，”布奇说。– 我们希望为计算机科学和热科学领域的人们创造一条共同努力取得进步的途径。我认为我们确实需要让计算机科学家加入我们的社区来加快这一进程。”
布奇还相信人工智能可以用来处理使用他开发的新实验技术收集的大量数据，以及对研究人员尚无法研究的现象进行建模。
“人工智能可能会让我们有机会理解无法观察到的事物，或者至少在我们试图找到许多问题的根本原因时在黑暗中引导我们，”布奇说。