Influence of Phonon Dispersion on Transient Thermal Response of Silicon-on-Insulator Transistors Under Self-Heating Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Lattice Boltzmann method (LBM) simulations of phonon transport are performed in one-dimensional (1D) and 2D computational models of a silicon-on-insulator transistor, in order to investigate its transient thermal response under Joule heating conditions, which cause a nonequilibrium region of high temperature known as a hotspot. Predictions from Fourier diffusion are compared to those from a gray LBM based on the Debye assumption, and from a dispersion LBM which incorporates nonlinear dispersion for all phonon branches, including explicit treatment of optical phonons without simplifying assumptions. The simulations cover the effects of hotspot size and heat pulse duration, considering a frequency-dependent heat source term. Results indicate that, for both models, a transition from a Fourier diffusion regime to a ballistic phonon transport regime occurs as the hotspot size is decreased to tens of nanometers. The transition is characterized by the appearance of boundary effects, as well as by the propagation of thermal energy in the form of multiple, superimposed phonon waves. Additionally, hotspot peak temperature levels predicted by the dispersion LBM are found to be higher than those from Fourier diffusion predictions, displaying a nonlinear relation to hotspot size, for a given, fixed, domain size.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».