Localized Pool Boiling and Condensation Experiments over Functional CPU: Optimizing the Overall Thermal Resistance via Different Heat Transfer Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».