Liquid metal compartmented by polyphenol‐mediated nanointerfaces enables high‐performance thermal management on electronic devices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The exponentially increasing heat generation in electronic devices, induced by high power density and miniaturization, has become a dominant issue that affects carbon footprint, cost, performance, reliability, and lifespan. Liquid metals (LMs) with high thermal conductivity are promising candidates for effective thermal management yet are facing pump‐out and surface‐spreading issues. Confinement in the form of metallic particles can address these problems, but apparent alloying processes elevate the LM melting point, leading to severely deteriorated stability. Here, we propose a facile and sustainable approach to address these challenges by using a biogenic supramolecular network as an effective diffusion barrier at copper particle‐LM (EGaIn/Cu@TA) interfaces to achieve superior thermal conduction. The supramolecular network promotes LM stability by reducing unfavorable alloying and fluidity transition. The EGaIn/Cu@TA exhibits a record‐high metallic‐mediated thermal conductivity (66.1 W m −1 K −1 ) and fluidic stability. Moreover, mechanistic studies suggest the enhanced heat flow path after the incorporation of copper particles, generating heat dissipation suitable for computer central processing units, exceeding that of commercial silicone. Our results highlight the prospects of renewable macromolecules isolated from biomass for the rational design of nanointerfaces based on metallic particles and LM, paving a new and sustainable avenue for high‐performance thermal management. image
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».