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Enregistrement W4389541015 · doi:10.17118/11143/20997

Modelling of heat transfer in an enclosed two-phase dielectric immersioncooling system for electronic components

2023· article· en· W4389541015 sur OpenAlex
Gabriel Parent, Omidreza Ghaffari, Francis Grenier, Simon Jasmin, Luc G. Fréchette, Julien Sylvestre

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical and Thermal Properties Analysis
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmersion (mathematics)DielectricHeat transferMaterials scienceMechanical engineeringComposite materialElectrical engineeringMechanicsOptoelectronicsPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Electronic components, such as high-performance processors for data centres, are becoming increasingly powerful and generate large quantities of heat. The 2022 International Technology Roadmap for Devices and Systems projects that the maximum thermal design power for individual chip socket will increase from 300 W in 2022 to 700 W in 2032. Thermal management of these components has been a major performance bottleneck for years. Two-phase dielectric immersion is a cooling solution that could provide the cooling capacity required for future high performances electronics. The current study is part of an effort to develop a closed two-phase dielectric immersion cooling system for high-performance processors. The system studied was a chamber filled with a dielectric fluid, that had a heating element at the bottom on which boiling occurred. At the top of the chamber was a heat sink cooled by a water-fed cold plate on which condensation occurred. An experimental prototype was built to evaluate the impact of important operating parameters on the thermal performances of the cooling system. The operating parameters chosen were the filling ratio of the chamber, the flow rate and the inlet temperature of the water circulating in the cold plate. The temperature and the pressure inside the chamber were measured. In each set of tests, the power supplied to the heating element was increased until the maximum pressure limit of the system was reached. The objective of the study was to develop a model based on basic principles and equations to calculate the temperature and the pressure inside the chamber as a function of the power supplied the heating element. To model was used to provide insights on how the operating parameters had an impact on the thermal performances of the system. The output of the model was close to the experimental data. The transient temperature and pressure profiles inside the chamber calculated with the model matched the experimental data with less than 10% of error. The impact of the filling ratio on the overall thermal resistance was negligible. The cold plate flow rate and temperature both had a significant impact on the thermal performances. A higher flow rate and a lower temperature led to a lower overall thermal resistance. The model was developed for the condensation assembly used in the experimental setup due to the complexity of the condensation in a closed chamber with boiling a dielectric fluid.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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