Effect of Grain Boundaries on the Lattice Thermal Transport Properties of Insulating Materials: A Predictive Model
Notice bibliographique
Résumé
We present two theoretical models to predict the lattice thermal conductivity degradation of insulating materials at high temperature (above one‐third of the Debye temperature). This degradation is due to the presence of grains, with known sizes and shapes, inducing thermal resistance at their boundaries. The first model is derived directly from the kinetic theory of gases (KTG). The formulation of the second is based on a localized continuum model (LCM), assuming phonon Umklapp scattering and the Debye approximation of phonon density of state. The two proposed models are purely predictive, as no experimental information related to the grain size dependence of the thermal conductivity is necessary for the parameterization of the models. The predictive accuracy of the two proposed models is tested on several different types of electrically insulating compounds. Although the model derived from the KTG is similar to the well‐known Kapitza thermal resistance formalism, it fails to predict the grain size dependence of the lattice thermal conductivity. The one derived from a LCM is a new formalism predicting, with good accuracy, the lattice thermal conductivity as a function of the average grain size. It is applicable for microstructures with a grain size typically above 20–50 nm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».