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Enregistrement W2131235213 · doi:10.1109/itherm.2010.5501388

Thermoelectrics enhanced air cooling limits and improvement techniques: Experimental and computational studies

2010· article· en· W2131235213 sur OpenAlexaff
Hengyun Zhang, Y.C. Mui, Gamal Refai-Ahmed

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTECThermoelectric coolingHeat sinkWork (physics)Thermoelectric effectThermal conductionEnvironmental scienceAir coolingComputer coolingNuclear engineeringThermalMechanical engineeringJunction temperatureMaterials scienceMeteorologyEngineeringThermodynamicsPhysicsThermal management of electronic devices and systems

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of thermoelectric cooler (TEC) as enhanced air cooling technique for electronic generating devices has been of increasing interest. In this paper, experimental and computational studies of TEC enhanced air cooling limits are conducted. The experimental work was first conducted as a baseline study. The setup consisted of a fan-cooled heat sink, a thermal test board mounted with a test die, and a TEC of 50 mm × 50 mm. Experiments were run at different power inputs and operation currents. The cross-over power with TEC enhancement cases was identified to be about 62W under nonuniform die heating. The computational model was constructed according to the experimental study. The TEC module was modeled as heat conduction blocks with respective volumetric heat generations. Good agreement was achieved between computational predictions and measurements. The size of TEC module, which was seldom addressed in literature, was then varied to examine its effect on the junction temperature. Improving techniques such as the use of better TIM1 or indium TIM1 and liquid cooling technique are also discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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