近日，来自同济大学材料科学与工程学院翟继卫教授团队，联合香港城市大学化学系/材料系张树君教授团队，在Engineering Transformative Materials在线发表题为“Reverse Design of Electrocaloric Refrigeration: from Cooling Scenarios and Device Architectures to Tailored Materials”的综述文章。文章围绕电卡（electrocaloric, EC）制冷展开，讨论如何从实际冷却场景出发，反向确定器件架构、材料指标和跨尺度设计方法的系统路线。

制冷与热管理已成为低碳能源体系、电子器件集成和可穿戴系统中的关键问题。传统蒸汽压缩制冷在宏观场景中长期占据主导，但其系统依赖压缩机、膨胀阀和换热器等部件，且氟化物制冷剂泄漏可能带来直接温室气体排放。相比之下，电卡制冷技术以固态电介质为工质，可避免传统制冷剂泄漏问题，为低碳、环境友好的固态制冷提供了候选路径。随着芯片热流密度提高、柔性器件普及和个人热舒适需求增加，面向小型化、固态化和高集成的电卡制冷技术需要新的设计框架。

EC制冷通过外加电场诱导极化熵变，将电场驱动的可逆热交换转化为制冷能力。其潜在优势包括无直接温室效应排放、可进行电荷能量回收、极化响应速度快，并可与多层陶瓷、电介质薄膜和柔性聚合物结构集成。文章指出，EC制冷的系统性能并不由单一材料参数决定。本征绝热温变ΔT和等温熵变ΔS只是热力学潜力，实际可用性能还取决于温跨ΔTspan、比冷却功率SCP、性能系数COP、热流密度、接触热阻、无效热质量和电荷回收效率。

基于这一认识，文章建立了“冷却场景—器件架构—材料目标”的反向设计主线。宏观制冷要求较高总热通量和稳定热交换；芯片与局域热管理要求短热通路、快速循环和紧凑集成；可穿戴制冷则要求低场驱动、柔性接触和长期稳定运行。不同场景决定不同器件架构，不同架构进一步反推材料在极化熵、驱动场、热导、损耗、机械柔顺性和制造可行性方面的约束。

图1.图片摘要。文章以冷却场景为起点，将器件架构、材料目标和跨尺度工具纳入同一反向设计框架。

从场景出发定义器件指标

文章首先将固态制冷路线置于系统层面对比。与只关注材料本征温变不同，综述强调器件级指标的约束作用：温跨、冷却功率、SCP、COP和热流密度需要在具体场景中同时评价。宏观制冷的瓶颈主要是绝对制冷功率和寄生热负载，芯片冷却的关键是热流密度和短热通路，可穿戴系统则受安全电压、柔性贴合和自供能能力限制。

该综述系统对比了当前代表性电卡器件与其他主要固态制冷路线的关键参数，梳理了EC制冷材料与器件在不同性能维度上的优势和短板，并为后续参数优化提供了参考依据。总体来看，EC制冷在COP、SCP以及小体积局域热管理方面已显示出一定优势，但在绝对制冷功率、负载热通量和规模化热提取能力方面仍需进一步提升。这表明，未来EC材料与器件的优化不应局限于单一材料本征温变或熵变的提高，而应转向面向实际应用场景的器件级参数协同优化。

图2.电卡制冷与其他固态制冷路线的器件级参数比较。从COP、器件温跨、功率、SCP和热流密度等指标呈现EC制冷的优势与短板。

再生流体型器件：通过热量积累放大系统温跨

在宏观制冷场景中，单个EC材料单元的本征温变通常不足以直接形成实用温跨。主动再生器利用流体介质在不同温区之间迁移热量，使多次电卡循环产生的温差在空间上积累。文章梳理了从早期低温单模块、双模块准再生系统，到并联板式主动再生器和双回路高性能热泵的发展过程。该类架构的设计重点在于降低寄生热质量、控制流道热阻、提高活性材料占比并维持电荷回收效率。

图3.再生流体型EC器件从早期原型到高性能再生器的发展。

固-固接触型器件：用接触换热替代复杂流体回路

固-固接触型器件通过机械接触、旋转结构、级联换热和热开关实现热量转移，目标是在减小系统体积的同时避免流体泵和复杂管路带来的附加损耗。文章重点讨论了商业多层陶瓷电容器（MLCC）环形结构、旋转级联结构、热开关冷却模块和交指式多级堆叠等方案。这类架构适用于局域高热流密度场景，但其性能高度依赖界面接触热阻、机械磨损和热通路方向性。

图4.固-固接触型EC器件的发展。该类系统以接触换热、旋转级联和模块堆叠为主要设计路径。

电-机械驱动型器件：将驱动、换热和制冷过程耦合

电-机械驱动型器件试图减少外部驱动部件。早期系统常依赖外部平台或机械机构切换冷热端接触，后续研究逐步利用材料自身的压电、电致伸缩或柔性弯曲响应实现自驱动换热。文章指出，这一路线的核心问题是将电卡效应产生的温变与材料形变导致的热接触切换协同起来，同时控制机械损耗、接触热阻和循环疲劳。

图5.电-机械振荡式EC器件从外部驱动到自振荡架构的发展。

可穿戴EC系统：低场、柔性和系统自持

可穿戴热管理要求器件在人体安全电压、低热惯量、柔性贴合和长期循环稳定性之间取得平衡。文章总结了柔性电卡制冷器件、像素矩阵式热调控、热伪装电子皮肤以及光伏-电卡耦合自供能服装等代表性工作。该部分表明，EC技术不只服务于传统制冷，也可进入个体热舒适、智能织物、柔性电子和特殊防护装备等场景。

图6.可穿戴EC器件与系统集成架构。图中展示了柔性制冷、快速热伪装和自供能热调节服装等路线。

高熵与构型熵工程：从材料端降低势垒并扩大可逆熵变

材料反向设计部分围绕一个问题展开：什么样的材料能够在给定器件架构中提供可用的冷却能力。文章将高熵设计区分为相构型高熵和化学构型高熵。前者通过多相简并和极化方向简并降低自由能势垒；后者通过A/B位多组元占据引入局域极性无序，提高电卡性能响应上限。两类策略均可扩大可逆电卡熵变，但也会带来热导降低、漏电、相稳定性和疲劳可靠性等问题。

图7.化学构型熵和相构型熵工程。该图概括了多组元占据、局域极化无序和高熵结构对EC响应的影响。

材料、测试和跨尺度工具的完整链条

在材料设计层面，文章进一步讨论了低场驱动势垒调控、晶粒取向与织构、热输运瓶颈、宽温区响应、异质集成和自驱动材料条件。其共同目标不是单独提高ΔT或ΔS，而是在可制造器件中获得可传输、可积累、可回收的冷却输出。

在性能表征层面，文章系统介绍了间接热力学推导和直接量热测量两类EC测试方法，并讨论了各自的前提和局限。间接法依赖Maxwell关系和准平衡假设，易受滞后损耗、非遍历行为和动态极化过程影响；直接法更接近实际温变，但受到传感器响应、热泄漏、样品几何和非绝热边界条件限制。因此，电卡性能需要结合校准模型、瞬态热传导修正和跨方法验证进行判断。

在理论和数据工具层面，文章评估了相场模拟、第一性原理计算和机器学习的适用边界。相场方法适合描述畴演化、相变路径和热流耦合；DFT可用于分析局域畸变、能垒、缺陷偶极、能带结构和声子输运；机器学习可在高维组分空间中进行筛选，但目前EC数据集规模小、来源异质，负结果和非最优结果不足，模型外推能力仍需谨慎评估。

文章最后指出，EC制冷仍面临若干基础约束：极性无序与晶格热输运之间存在矛盾，高熵多组元体系需要满足热力学稳定性，电-热-机械耦合会引入应变拮抗和疲劳问题，微型化堆叠制造还受界面热阻、元素扩散和氧空位缺陷制约。未来EC制冷的发展需要在材料、器件和系统之间进行协同优化。

文章主体脉络：

制冷背景与路线比较：讨论蒸汽压缩制冷在能耗、工质和尺度缩放方面的限制，并比较TEC、MCE、mCE和ECE的技术边界。

场景驱动器件设计：围绕宏观制冷、芯片/局域冷却和可穿戴热管理，分析再生流体、固-固接触、电-机械驱动和自再生架构。

材料反向设计：从高熵工程、势垒调控、热输运、宽温区响应、异质集成和自驱动材料条件出发，定义器件约束下的材料目标。

测试与校正：梳理间接法、直接法、瞬态温度测量和误差校准策略，并指出不同测试协议对ΔT和ΔS评价的影响。

理论与数据工具：评估相场模拟、DFT和机器学习在畴结构、局域极化、声子输运和高维组分搜索中的作用与局限。

挑战与展望：讨论极性无序与热导之间的矛盾、化学稳定性、生成式模型、应变拮抗和微型化制造中的界面热阻。（来源：EngineeringJournals微信公众号）

相关论文：https://journal.hep.com.cn/etm/EN/10.2738/ENGTM.2026.0012