水煮沸的奧秘
大多數人都不會特別注意煮沸的水，但對於麻省理工學院 (MIT) 的副教授馬泰奧·布奇 (Matteo Bucci) 來說，揭開煮沸背後的物理學是一段長達十年的旅程，這段旅程充滿了意想不到的挑戰和新的見解。
這個看似簡單的現象在像核反應堆這樣的複雜系統中非常難以研究，但它卻是許多重要工業過程的核心。揭開它的秘密可能會促進高效的能源生產、電子冷卻、海水淡化、醫療診斷等領域的進步。
布奇說：“煮沸對於核能以外的應用也非常重要。”他在七月獲得了麻省理工學院的終身教職。“煮沸在80%的發電廠中被使用。我的研究對於太空推進、能源儲存、電子產品以及日益重要的計算機冷卻任務都有影響。”
布奇的實驗室開發了新的實驗技術，以揭示各種煮沸和熱傳遞現象，這些現象在幾十年來限制了能源項目的進展。其中最主要的問題是氣泡形成得太快，導致表面上出現一層蒸氣，這會阻止進一步的熱傳遞。在2023年，布奇和他的合作者開發了一個統一的原則來解決這個問題，這被稱為煮沸危機，這可能使核反應堆更加高效，並防止災難性的故障。
對布奇來說，每一次進展都帶來新的可能性和新的問題需要解決。
布奇問道：“最好的論文是什麼？”“最好的論文是下一篇。我想阿爾弗雷德·希區柯克 (Alfred Hitchcock) 曾經說過，無論你上一部電影多麼好，如果你下一部不好，人們就不會記得它。我總是告訴我的學生，我們的下一篇論文應該比上一篇更好。這是一個不斷改進的旅程。”
從工程到氣泡
布奇成長的小村莊在他童年時期大約有1000人。他在父親的機械工廠工作，學會了機械技能，並拆解和重新組裝洗衣機和空調等電器，看看裡面是什麼。他還熱愛騎自行車，直到他進入比薩大學 (University of Pisa) 進行本科和研究生學習。
在大學裡，布奇對物質和生命起源感到著迷，但他也喜歡建造東西，因此在選擇物理學和工程學之間時，他決定核工程是一個不錯的中間選擇。
布奇說：“我對建設和理解事物的製作過程充滿熱情。”他表示：“核工程是一個非常不可能但又顯而易見的選擇。這不可能是因為在意大利，核能已經不在能源領域中，所以我們的人很少。同時，這裡有一系列的智力和實踐挑戰，這正是我所喜歡的。”
為了獲得博士學位，布奇前往法國，在那裡遇到了他的妻子，並在一家法國國家實驗室工作。有一天，他的部門主管要求他研究一個名為瞬態煮沸的核反應堆安全問題。為了解決這個問題，他希望使用麻省理工學院教授雅科波·布翁喬爾諾 (Jacopo Buongiorno) 開創的測量方法，因此他獲得了資助，於2013年成為麻省理工學院的訪問科學家。從那時起，他一直在麻省理工學院研究煮沸。
如今，布奇的實驗室正在開發新的診斷技術來研究煮沸和熱傳遞，並開發新的材料和塗層，以提高熱傳遞的效率。這項工作讓研究人員前所未有地了解核反應堆內部的條件。
布奇說：“我們所開發的診斷技術可以在一天的實驗中收集相當於20年的實驗工作。”
這些數據反過來又使布奇得出了一個描述煮沸危機的簡單模型。
布奇解釋道：“核反應堆包覆材料表面的煮沸過程的有效性決定了反應堆的效率和安全性。這就像一輛你想加速的車，但有一個上限。對於核反應堆來說，這個上限是由煮沸熱傳遞決定的，所以我們有興趣了解這個上限是什麼，以及我們如何克服它以提高反應堆的性能。”
布奇的另一個特別重要的研究領域是雙相浸沒冷卻，這是一個過程，其中熱伺服器部件使液體煮沸，然後產生的蒸氣在上方的熱交換器上冷凝，形成一個持續的被動冷卻循環。
布奇解釋道：“這可以以最小的能量浪費保持晶片的冷卻，顯著減少數據中心的電力消耗和二氧化碳排放。數據中心的二氧化碳排放量與整個航空業相當。到2040年，它們將佔排放量的10%以上。”
支持學生
布奇表示，與學生合作是他工作中最有成就感的部分。“他們充滿了熱情和能力。與有相同熱情的人一起工作是很激勵的。”
布奇補充道：“我的學生對探索新想法毫不畏懼。他們幾乎從不在障礙面前停下來——有時甚至需要你讓他們慢下來，讓他們回到正軌。”
在運營核科學與工程系的紅色實驗室 (Red Lab) 時，布奇努力給予學生獨立性和支持。
布奇說：“我們不是在教育學生，而是在培養未來的研究人員。我認為我們工作的最重要部分不僅是提供工具，還是給予信心和自我啟動的態度來解決問題。這可以是商業問題、實驗問題或與實驗室同伴的問題。”
布奇的學生進行的一些獨特實驗要求他們在飛機自由落體時收集測量數據，以達到零重力。
布奇說：“太空研究是所有孩子的美好幻想。”他每年大約會和學生一起參加兩次實驗。“這對學生來說是非常有趣和鼓舞人心的研究。零重力讓你對生活有了新的看法。”
應用人工智慧
布奇對將人工智慧 (AI) 應用於他的領域感到興奮。在2023年，他成為一個多所大學研究計劃 (MURI) 的共同獲得者，這個計劃專注於熱科學中的機器學習。為了展現人工智慧在他領域的潛力，布奇最近還創立了一本名為《AI熱流體 (AI Thermal Fluids)》的期刊，專門刊登由人工智慧驅動的研究進展。
布奇說：“我們的社區沒有一個適合想要開發機器學習技術的人的地方。我們希望創造一個讓計算機科學和熱科學的人能夠合作進步的途徑。我認為我們真的需要把計算機科學家引入我們的社區，以加快這個過程。”
布奇還認為，人工智慧可以用來處理使用他開發的新實驗技術收集的大量數據，以及建模研究人員尚未能研究的現象。
布奇說：“人工智慧可能會給我們機會去理解那些無法觀察的事物，或者至少在我們試圖找出許多問題的根本原因時引導我們。”
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