Lattice Boltzmann modeling of heat conduction enhancement by colloidal nanoparticle deposition in microporous structures
Notice bibliographique
Résumé
Drying of colloidal suspension towards the exploitation of the resultant nanoparticle deposition has been applied in different research and engineering fields. Recent experimental studies have shown that neck-based thermal structure (NTS) by colloidal nanoparticle deposition between microsize filler particle configuration (FPC) can significantly enhance vertical heat conduction in innovative three-dimensional chip stacks [Brunschwiler et al., J. Electron. Packag. 138, 041009 (2016)10.1115/1.4034927]. However, an in-depth understanding of the mechanisms of colloidal liquid drying, neck formation, and their influence on heat conduction is still lacking. In this paper, using the lattice Boltzmann method, we model neck formation in FPCs and evaluate the thermal performances of resultant NTSs. The colloidal liquid is found drying continuously from the periphery of the microstructure to its center with a decreasing drying rate. With drying, more necks of smaller size are formed between adjacent filler particles, while fewer necks of larger size are formed between filler particle and the top/bottom plate of the FPCs. The necks, forming critical throats between the filler particles, are found to improve the heat flux significantly, leading to an overall heat conduction enhancement of 2.4 times. In addition, the neck count, size, and distribution as well as the thermal performance of NTSs are found to be similar for three different FPCs at a constant filler particle volume fraction. Our simulation results on neck formation and thermal performances of NTSs are in good agreement with experimental results. This demonstrates that the current lattice Boltzmann models are accurate in modeling drying of colloidal suspension and heat conduction in microporous structures, and have high potentials to study other problems such as surface coating, salt transport, salt crystallization, and food preserving.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».