在任何一本有关传热学的教科书中，我们可以找到以上提到的热能转换方法和形式。Kreuzer（1984）提议使用导热和对流区分冲量流。从式（9-81）和式（9-82）中，我们可以看出，在移动的物质ρV中热量转移方式是热传导；稳态流动物质中是热对流，热传导量在移动过程中会发生变化。该定义适用于所有形式的能流和流，特别是对于流体力学。在能量方程中，所有由对流携带的热量都是状态量，不是过程量。所以，将对流的能量内能U叫做热量是错误的。它只是能量的传递。过程量功，还有热量或由冲击（就是功）或由熵（就是热）传导能量；参考Yantovsky（1989）。第一能量守恒（Oumov）方程的散度形式（9-70）表示的是物质移动时能量转化的能量守恒。热力系统中热水流将锅炉的热能由锅炉通过对流传递给用户，然而，从蓄电池中心向外壁传递的热量是通过导热过程来实现的。
能量和的第三种传递形式是辐射波，它可以携带冲量、熵和信息流。最重要的波是由麦克斯韦预测并由赫兹发现的电磁波。这些波动（收音机、电视机、微波炉、灯、激光器）携带的能量流表示为∂A/∂t×H。这些能使用的单位是太阳能辐射常数ϕ＝1368W/m2。太阳能辐射常数能够很好地度量太空中从太阳落到地球空间卫星上的光能流。
以下表格中，列出了测得的流密度的数值算例用ϕ来表示。
以上表格清晰地显示了电站锅炉的体积比发电机大得多的原因。观察表格中最后部分，关于最近流行的可再生能源（风能和太阳能），我们可以知道不可能大批量使用太阳能和风能作为人口稠密区的能量供给的原因，尤其是对于陆地面积有限的欧洲国家必须使用能源密集型能源供给系统。因为在普通的化石燃料发电站中，流的密度是太阳能和风能的几千倍。这意味着火电厂需要很少的占地面积。这个问题在人口密集并且拥有能源密集型产业的欧洲地区尤为重要，尤其是德国北部的莱茵州。VSmil（1991）曾系统地研究了能量学里的能流密度，结果表明可再生能源可能存在的问题是：过低的能量密度和对用地面积过大的需求。
另一种数据说明了热荷流。众所周知，在实践中获得的数学信息流，定义单位为bit/s，结果如下所示：
电报机：75；电话：2500～8000；电视机：2×107；玻璃光学纤维：1×108。
让我们对比一下在光学玻璃纤维管中的热荷流。假设一个管道，连接一间室温为27℃的高温房间和一间室温为0℃的低温房间，控制长度为27m。这里，grad（T）＝1K/m。熵流传递为：
S∗＝Js×F＝F×（λ×gradT）/T＝4.5×10-11W/K式中，λ＝1.34W/m·K，F＝0.01mm2，T＝300K。(www.xing528.com)
负电荷（信息）流
k·I∗＝1.38×10-23×108＝1.38×10-15W/K
负电荷流比正电荷流相差至少4个数量级。然而，如果使用最近所获得的信息流数据，表格会有所不同。现代光学线携带320Gbit/s（Bishopetal.，2001）；这里k×I∗＝4.4×10-12W/K与所提及的S∗非常接近。微电流机械系统（MEMS）的新技术在2000年7月证明拥有每秒交换总量超过10万亿比特的能力。这项转变使得“可能可以支持上千亿位（千亿-比特）系统已经出现在地平线上。”很明显在不久的将来，在光学纤维管中信息流携带的能量将超过热流传导的熵流。
让我们对比一下来自计算机的信息流和由于电能转化为热能后带来的熵流输入。这个比例要考虑计算机热力学效率η＝k·I∗/S∗＝T0·k·I∗/P＝8.4×10-14。
这里假设I∗等同于TV，P＝100W，T0＝300K。对于传真机，I∗＝9600bit/s，P＝20W，我们取η＝2×10-18。对于现代笔记本电脑，取P＝1W和信息输出为10Gbit/s，效率为4×10-11。
这里很自然地出现了问题：这么低效率的现象意味着什么？它们有什么意义吗？答案是：可能有。RichardFeynman在他的有关演讲中提到增加该方法效率理论上可行的算法：将传送信号转化成分子量级的芯片结构和转化成低能量消耗的信息发射器。如果手机的传输速率达到8000bit/s，其能量供给会下降到T0×k×I∗＝300×1.38×10-23×8000＝3.3×10-17W。
当前的设备需要消耗很多的能量，节能的限制依旧没有起效。但大的趋势无论如何都是趋向于节能。
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