Spray and Thermal Analysis of Pressure and Air Atomized Nozzles for Electronic Cooling
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the effectiveness of spray cooling for managing high heat generation in modern electronics, comparing the performance of two different nozzle types pressure atomized nozzles (PAN) and air atomized nozzles (AAN) .Our experimental setup consists of a pressure and air atomized nozzle for producing fine droplets of fluid.Through infrared thermography, we investigate temperature field distribution and heat flux evaluation on a heated SS-304 foil under various flow rates, heat fluxes, and fluid temperatures and nozzle to surface distance (N-SD).We are focusing mainly on the effect of different parameters in spray cooling at high heat flux such as nozzle to surface distance (N-SD), volumetric flow rate of fluid and fluid inlet temperature.Results show that AAN consistently achieves lower surface temperatures than PAN, demonstrating superior cooling efficacy.At 35C and a flow rate of 0.1 L/min, AAN reduces average temperatures compared to PAN by 6.4C, 7C, and 6C across heat fluxes ranging from 21.2 to 58.8 W/cm.The temperature decreases for each heat flux at a flow rate of 0.1 L/min and fluid inlet temperatures of 25C and 35C by 2.2C to 11.2C for the heat flux range of 21.2 to 58.8 W/cm as the nozzle-to-surface distance increases from 20 mm to 30 mm.Infrared thermography offers localised insights of surface temperature distribution, which helps to evaluate accurate heat flux on substrate being heated.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».