A Roadmap Review of Thermally Conductive Polymer Composites: Critical Factors, Progress, and Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recently, the need for miniaturization and high integration have steered a strong technical wave in developing (micro‐)electronic devices. However, excessive amounts of heat may be generated during operation/charging, severely affecting device performance and leading to life/property loss. Benefiting from their low density, easy processing and low manufacturing cost, thermally conductive polymer composites have become a research hotspot to mitigate the disadvantage of excessive heat, with potential applications in 5G communication, electronic packaging and energy transmission. By far, the reported thermal conductivity coefficient (λ) of thermally conductive polymer composite is far from expectation. Deeper understanding of heat transfer mechanism is desired for developing next generation thermally conductive composites. This review holistically scopes current advances in this field, while giving special attention to critical factors that affect thermal conductivity in polymer composites as well as the thermal conduction mechanisms on how to enhance the λ value. This review covers critical factors such as interfacial thermal resistance, chain structure of polymer, intrinsic λ value of different thermally conductive fillers, orientation/configuration of nanoparticles, 3D interconnected networks, processing technology, etc. The applications of thermally conductive polymer composites in electronic devices are summarized. The existing problems are also discussed, new challenges and opportunities are prospected.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».