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Enregistrement W3086850693 · doi:10.1109/itherm45881.2020.9190371

Localized Pool Boiling and Condensation Experiments over Functional CPU: Optimizing the Overall Thermal Resistance via Different Heat Transfer Scenarios

2020· article· en· W3086850693 sur OpenAlexaff
Chady Al Sayed, Omidreza Ghaffari, Francis Grenier, Wei Tong, Martin Bolduc, Jean-François Morissette, Simon Jasmin, Julien Sylvestre

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoilingThermal resistanceComputer coolingMaterials scienceHeat sinkHeat transferThermal fluidsJunction temperatureComposite materialDielectricThermalThermodynamicsNuclear engineeringMechanical engineeringOptoelectronicsThermal management of electronic devices and systemsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pool boiling cooling systems are one of the most promising candidates to address the increase of electronics power consumption. This cooling technique still exhibits many challenges to be fully adopted, such as the high-reliability risk associated with the full immersion of electronic components in dielectric liquids and the film boiling phenomena. This paper reports an investigation of the effects of multiple boiling scenarios on the overall thermal resistance of a close two-phase cooling system, mounted directly over a functional microprocessor. Two dielectric fluids (Novec 649 and 7000 from the 3M Corporation) were tested over nickel and copper processor surfaces. A better overall thermal resistance was achieved when boiling the Novec 7000 on top of the copper exposed processor surface. Degassing the setup to remove non-condensable gases lowered the absolute pressure inside the system and reduced the overall thermal resistance. Moreover, partially immersing inward heat sink pins into the dielectric liquid was observed to also lower thermal resistance. The best boiling scenario was achieved while using Novec 7000 and combining all other improvements. A (0.38±0.01) °C/W minimum overall thermal resistance was calculated from junction to air at a (130±4) W power consumption and a (73±0.4) °C maximum junction temperature. This minimum overall thermal value was 30% lower than the one associated with the best boiling scenario using Novec 649.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,584

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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