A review on high thermally conductive polymeric composites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Polymers are known as thermally insulated materials with reported effective thermal conductivity (Keff) in the range of 0.1 to 0.5 Wm−1 K−1. However, increasing demand for smaller and more powerful electronics has created the need for thermally conductive polymers for use in heat exchangers and electronic packaging applications. Given this background, much research has been done over the past two decades to increase the Keff of polymers. Based on the strategy involved, those works can be divided into two main categories: (i) increasing the Keff of the neat polymer by aligning its chains orientation; and (ii) increasing polymer Keff by fabrication of polymeric composites with thermally conductive filler networks. Among these two strategies, the former is limited to nanoscale laboratory research and is difficult to scale up for mass production. Therefore, this work is mainly focused on the latter category, thermally conductive polymeric composites, which has a higher potential for large‐scale production. This work aims to summarize, evaluate, and highlight the successful strategies of the recent efforts in enhancing the thermal conductivity of polymer composites. The major achievements, future challenges, and the outlooks of high thermally conductive polymeric composites are presented by analyzing the results of about 300 works.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».