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Enregistrement W2617698427 · doi:10.11159/htff17.124

Study of Ultra-Thin Silicon Micropillar Based Vapor Chamber

2017· article· en· W2617698427 sur OpenAlexvenueno aff
Mengyao Wei, Bin He, Qian Liang, Sivanand Somasundaram, Chuan Seng Tan, Evelyn N. Wang

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation SingaporeNational Research Foundation
Mots-clésSiliconMaterials scienceOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon vapor chamber has drawn much attention in recent years, owing to its mature microfabrication process, accurate control over its geometries, direct integration with semiconductor devices that can eliminate the thermal interface resistance and prevent thermal expansion mismatch. In this paper, micropillar wicks that can generate excellent capillary performance and possess high permeability was adopted as the evaporator and adiabatic wick structure. Ultra-thin vapor chambers with thickness of only 1.25 mm were fabricated, the total size of the vapor chamber was 4 cm4 cm1.25 mm. As essential parts of a vapor chamber, the geometric sizes of the micropillars at evaporator and adiabatic regions were optimized. Based on the Brinkman equation derived dryout heat flux model, the optimal geometric combinations for evaporator and adiabatic regions were d =17.4 m, h = l =30.6 m and d =15 m, h = l =30.6 m respectively. Actual sizes after micro fabrication was d =18.9 m, h =31.3 m, l =30.6 m and d =15.8 m, h =31.3 m, l =30.6 m for evaporator and adiabatic regions respectively. Performance comparison between optimized and nonoptimized samples has shown that the optimized sample performed best, which can dissipate a high heat flux of 98.1 W/cm 2 before dryout. The deviation between model predicted and experimentally measured dryout heat flux was only 11.2 %, which validated the model with high accuracy. Effective thermal resistance of various samples was also studied. A smallest effective thermal resistance of 0.53 K/W can be obtained. Effective thermal resistance was found to decrease with heat flux before dryout while a reverse trend was observed after dryout. The vapor chamber was also found to have a good temperature uniformity. The largest temperature difference was only 9.6 C at very high heat load of 98.1 W. This paper demonstrated significant insights into the investigation of silicon vapor chamber, and can be used as useful design guidance for micropillar based vapor chambers.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,856

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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