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Enregistrement W2907665855 · doi:10.1109/therminic.2018.8593280

Thermoregulated Microvalve for Self-Adaptive Microfluidic Cooling

2018· preprint· en· W2907665855 sur OpenAlexaff
Amrid Amnache, Louis-Michel Collin, Gerard Laguna, Montse Vilarrubí, Simon Hamel, Jérôme Barrau, Luc G. Fréchette

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroelectronicsMicrofluidicsMaterials scienceFluidicsContext (archaeology)Pressure dropDrop (telecommunication)Volumetric flow rateMechanical engineeringOptoelectronicsComposite materialNanotechnologyMechanicsElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work aims at developing a passive and thermoregulated microvalve in order to manage a local and adaptive cooling for microelectronics. Such microvalve can serve as flow regulators in an array of liquid cooling cells below a chip. Two Ag valves of 2000 and 1733 μm long each are designed, microfabricated and experimentally tested to validate their proper use in this cooling context. The 1733 μm valve opening has shifted from 2 to 24.7 μm, when exposed to a hot plate at room temperature and at 80 °C respectively, demonstrating a significant fluidic crosssection shift. The valve also stayed in its elastic deformation range up to 160 °C. Finally, the 1733 μm microvalve demonstrated that it was possible to regulate water flow rate from <;0.5 to 3.0 ml/min at a constant pressure drop of 5 kPa. This makes the microvalve a suitable organ for thermoregulating the cooling cells matrices.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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