MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2766335977 · doi:10.1115/ht2017-4801

Investigation of the Thermal Behaviour of Thin Phase Change Material Packages as a Solution to Temperature Control in Electronics

2017· article· en· W2766335977 sur OpenAlexafffund
Benjamin Sponagle, Simon Maranda, Dominic Groulx

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIntel Corporation
Mots-clésMaterials sciencePhase-change materialElectronicsThermalTemperature controlElectronic packagingWork (physics)Temperature measurementPhase changeFinite element methodThin filmMechanical engineeringComposite materialElectrical engineeringThermodynamicsEngineeringStructural engineeringEngineering physicsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an experimental and numerical investigation of the thermal behavior of thin phase change material (PCM) packages as a solution to thermal management in portable electronic devices. The thin packages are made of encapsulated PCM in aluminized laminated film. The experimental setup is designed to include the most fundamental aspects of a portable electronic system while also being simple enough to be easily simulated using the finite element method; it is rectangular in nature. Two different types of PCM are used for the experimental work; the commercially available PT-37 and n-eicosane. It was determined that the use of a thin PCM thermal energy storage package significantly improved the temperature behavior of the experimental setup, by reducing the rate of temperature increase at the heater and the back cover. The time needed to reach a critical cover temperature of 45°C was increased by 12 to 18% while the time for the heater temperature to reach 70°C was increased by up to 66%. Numerical simulations of the system were in good agreement with the experimental data.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,293

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPhase Change Materials ResearchTravaux en français237 207