马斯克的太空算力计划 - 计划整合SpaceX、特斯拉和xAI公司，部署百万颗卫星构建“轨道数据中心系统”，为未来人工智能提供算力支持 [1] 太空算力计划的优势与挑战 - 核心优势：可充分利用太阳能作为能源，大幅减少能源成本 [3] - 面临挑战：涉及火箭发射能力与成本、卫星寿命（一般为5年）、太空辐射损伤硬件、在轨维护困难、通信带宽与时延、空间与频谱资源、商业模式以及关键的散热问题 [3] 太空散热的基本原理与难点 - 太空为真空环境，温度极低（-270℃，接近绝对零度），但缺乏空气对流，散热仅能依靠热传导和热辐射，导致热量传递路径更长更复杂，需要精密系统设计 [5] - 太空数据中心面临真空无对流、微重力影响、极端温差等特殊环境，散热挑战巨大 [24] 太空数据中心分级热控技术架构 - 采用“分级管理、主动被动结合、多环路备份”的系统级热控架构 [6] - 芯片级热收集：芯片工作产生高密度热量（每平方厘米数百瓦），采用高性能导热界面材料（如石墨烯、液态金属）及均热板，或采用嵌入式微通道液冷技术 [9][10] - 内部热传递：使用热管（特别是环路热管LHP）进行被动传热，其传热效率高、具备长距离传输能力；引入主动热控技术如机械泵驱动流体循环回路（MPFL），通过泵驱动冷却工质流经冷板吸收并输送热量 [11] - 外部热辐射：热量最终通过热辐射器以红外电磁波形式排向深空，散热效率取决于辐射器面积、表面温度和涂层性能（高发射率>0.8、低吸热率） [14][16] - 在轨航天器面临波动的外热流环境，阳面需应对太阳直射等加热，阴面温度极低，需使用加热器确保设备工作，并可能采用智能辐射器（如百叶窗装置）调节散热 [16][18] 新型空间散热技术方案 - 相变材料储热与缓冲：在散热路径中集成相变材料（如特定熔点石蜡、盐类），用于缓冲热源波动和周期性温差 [20] - 辐射散热增强：通过纳米结构设计制造光谱选择性辐射器，在特定波段实现高发射率同时反射太阳光，理论上可将散热效率提升数倍 [21] - 蒸发式散热与物质排放：考虑携带易挥发工质（如水）喷入真空带走热量，此方案消耗性大，但在有冰资源的天体（如月球）可能建立可持续循环 [22] - 系统AI智能调控：利用AI算法预测热负荷并动态调节泵速、阀门等，使散热系统自适应优化 [23] 现有航天热控技术分类 - 被动热控技术：包括热管、导热带、辐射板、相变模块、热控涂层及热界面材料等，适用于小功率、低热流密度场景 [25][26] - 主动热控技术：包括单相对流系统、泵驱两相对流系统、加热器、热电制冷器及热开关等，适用于大功率、高热流密度、远距离多热源场景 [25][27] 太空算力规模与工程挑战 - 业界预测每吨卫星可提供100千瓦算力，马斯克的百万颗卫星计划将具有100吉瓦AI算力 [19] - 100吉瓦约相当于4.5个三峡水电站的总装机容量（三峡总装机容量约为22.5吉瓦） [19] - 一个吉瓦级的数据中心需要数平方公里的散热面积，工程挑战巨大 [19] 行业前景 - 太空算力若成为趋势，太空数据中心热控技术将获得更多重视，技术有望加速创新和迭代 [30]