进化优化电路使用Nanofluid冷却

文摘

液体冷却电子芯片使用集成式微通道是一个有吸引力的替代笨重的铝散热片。使用纳米流体冷却可以进一步增强。本研究的目标是评估在nanofluid传热与发展中层流强制对流散热器,考虑到泵功率损失。该模型使用半经验相关性来计算有效nanofluid热物理性质,然后纳入传热和摩擦系数相关性为单相流在文学。模型预测热阻和抽运功率四个设计变量的函数,包括通道直径、速度、数量的渠道,和纳米颗粒分数。与最小热阻参数优化的目标函数和固定指定值抽运功率的约束。对于一个给定的泵功率,纳米颗粒的好处除了由独立评估优化散热器,先是nanofluid然后用水。比较最小化热电阻显示只有很少的好处因为纳米颗粒添加增加了抽运功率交替可以转移对纯水散热器的增加速度。有利于进一步减少可用的抽运功率的增加。

1。背景和介绍

权力和半导体电子系统找到广泛的应用在住宅,商业,军事和空间环境。在日常生活中,这些系统通常用于电视机、汽车、电话、电脑、等等。由于他们的广泛使用,电子芯片需要各种各样的环境条件下可靠地运行。影响可靠性的关键因素之一是热管理。之间的区别电子系统的输入和输出能量转化为热量,必须有效地防止过热和芯片的失败。高效的热能管理将是一个电子产品的未来增长的关键使能技术。这项工作是出于需要解决这个问题在组件(芯片)的水平。本文提供的方法可以用于优化设计与nanofluid芯片微通道散热器的流。当前的研究考虑流动不充分发展由于短长度的巩膜(文献综述表明,经常优化使用充分发展传热和抽运功率相关性)。此外,当前的研究考虑抽运功率的增加是由于纳米颗粒添加(而一些研究文献中执行这种优化只考虑粒子的好处除了在给定流量而不是泵功率损失)。 Finally, the current study evaluates the benefit of nanoparticle addition by independently optimizing the nanofluid and base fluid heat sinks at a specified pumping power.

1.1。微通道冷却热管理

对于紧凑型冷却元素可以提供增加散热率和减少在电子元件温度梯度。Tuckerman和皮斯1)是第一个提出使用微通道冷却和表明,传热系数的10⁵W / m² K可以实现,相应的冷却能力高达790 W /厘米²使用水作为冷却剂。与传统的散热器,需要一个大的表面积增加散热率,对于使用小直径渠道增加传热系数通过迫使密切接触的冷却剂通道墙壁。传热系数(因此散热)增加流道直径却降低了。基于通道直径,Mehendale et al。2分类的范围从1到100μ巩膜,100μmesochannels m 1毫米,1−6毫米紧凑的段落,大于6毫米作为传统通道。Kandlikar和格兰德3)提供一个审查的微通道技术的发展,无论是他们的性能和用于制造的过程。

1.2。微通道冷却使用纳米流体

移除热量利用微通道散热器可以增强使用纳米流体(液体解决方案与分散的纳米级粒子)据大量研究文献,总结提出了在最近的关键评论文章(5- - - - - -8]。这种增强归因于有效的热物理性质的变化(增加导热系数和粘度下降),尽管的确切机制目前不清楚,一个活跃的研究领域。一些研究人员已经研究在纳米流体强化传热的原因。Das et al。9)指出,nanofluid的性质(特别是导热系数和粘度)不能作为加权平均估计的液体和固体纳米组件使用简单混合规则。这是因为nanofluid的性质取决于几个因素相关(nanofluid微结构)如组件属性,组件体积分数、粒子大小、粒子几何、粒子分布,matrix-particle界面效果,和粒子运动。粒子运动(据信有重大贡献在纳米流体强化传热观察)是由几个叠加效应(热泳,萨夫曼升力,布朗运动,俗和杜福尔效果,等等),其中一些还没有完全理解,因为他们只会变得明显在很小的范围里。王等人。10)报道,几个因素,如粒子运动的组合,表面行动,和电动效应使得纳米流体强化传热。这项研究是第一个表明,颗粒大小可能是一个重要的因素。宣,李11)建议增加单位体积颗粒的表面积,碰撞粒子和粒子的分散增强的热传输的原因。提出的理由Keblinski et al。12)包括粒子的布朗运动,分子水平分层的粒子在液体/液体界面,纳米颗粒的热传输性质,纳米颗粒聚集的影响。他们说的关键因素是弹道而不是纳米颗粒的热传输扩散的本质,结合集群效应,为快速热传输提供了路径。Buongiorno [13]认为七可能nanofluid对流流体质点交互效应(扩散、惯性、热泳,diffusionphoresis,马格努斯效应,流体排水,和重力)。他得出结论,布朗扩散和热泳发挥重要作用在层流和湍流粘性层在动荡的地区但微不足道,在涡流控制纳米粒子的运动。

理论上很难估计纳米流体的热物理性质(因为微观结构的细节和小规模的影响通常是不知道准确)。这个不完整的理解也使纳米颗粒流的建模具有挑战性。两种建模方法进行了总结。

1.3。纳米流体进行建模

第一个潜在的纳米流体建模方法使用离散相模型(DPM)和被称为建立方法。液体被视为连续介质,流场解决基于n - s方程。纳米粒子在拉格朗日坐标系分别跟踪。每个纳米颗粒的运动是由试图考虑粒子上的所有当地部队(重力、thermophoretic萨夫曼升力,阻力,布朗,俗,杜福尔等等)。纳米颗粒可以交换动量、质量和能量的欧拉坐标系流体相,反之亦然(如果指定双向耦合)。金刚石的方法可以计算非常耗时,特别是如果有大量的粒子。因此,当前的工作使用另一个建模方法(称为单相方法)实现实验数据发现实证热物理的属性相关性(通常是多项式)最适合数据。颗粒和基液混合物被当作一个单独的液体与增强的热物理性质,增强的热物理性质的评估使用实验相关性而不是简单的二元混合规则。然而,实验数据在当前文学是稀缺的,可靠的经验相关性仅用于纳米流体的热导率和粘度。一些研究人员(14- - - - - -16)比较两种建模方法的准确性。

2。建模

2.1。模型几何和问题描述

一个集成电路(IC)散热器图所示1。电子芯片有一个长度和宽度10毫米的厚度0.5毫米。与直径Nanofluid冷却剂流经并行循环通道0.1毫米。一个恒定的轴向进气速度和一个恒定的温度300 K的应用于圆形的入口通道。无滑流条件和恒定的热通量对通道的墙上。一个恒定的质量流率和不可压缩流。统一的体积热生成率500 W是假定在芯片。拉赫曼et al。17)最近提出了传热分析磁microcooler对于NASA应用程序,在圆形式微通道嵌入在一个长方体衬底与体积热生成(由于一个施加磁场)。由于问题的对称,只有一个单元细胞组成的单通道需要考虑计算域。

的情况下芯片产生的热量不均匀(如当底部的热生成芯片表面),通道墙壁将受到非均匀圆周和轴向热通量。在这种情况下,评估散热器的传热能力和优化需要使用三维有限元或有限体积的软件包。自从3 d优化研究计算昂贵和费时,当前模型可以用来获得一个近似解(初始猜测)进行进一步的详细评估。

2.2。热物理性质

在这项研究中使用的热物理性质是基于相关性的文献描述。没有可用的数据在文献中,有效密度()和比热()nanofluid (nf)作为流体和固体粒子的平均密度(基于体积分数颗粒的悬架)。考虑 的有效热导率计算使用模型提出的分et al。18)如下: 普朗特数的公关和参数在(3)被定义为 下标bf表示一个属性的基液(水),波尔兹曼常数(1.380710⁻²³J / K)是基本流体分子的平均自由程(0.17海里的水分子)。

麦加et al。19)提出了一个与球形纳米粒子稀释液体粘度模型,给出的 水和氧化铝的性质(300 K)评估中使用(1)- (6)来自Touloukian [4),总结在表1。

2.3。相关性建模传热和抽运功率

丘吉尔和Ozoe [20.)提出以下相关地方努塞尔特数在一个圆形通道(假设水动力和热发展流条件): 这里,广州是格雷茨给出数量 雷诺数是 中定义的普朗特数的公关是(4早)。方程(7)可以用于估计当地的努塞尔特数在任何给定的位置沿着通道,然后可以用来计算当地的传热系数 平均传热系数通过整合当地的传热系数(见(10在长度)通道的如下: 方程(11)提出了计算平均传热系数自典型微通道通道长度在电子芯片比入口长度短需要获得充分发展流动。使用现有的相关文献的平均传热系数充分发展流动将产生显著降低值。的热阻的散热器渠道是其平均对流和体积的总和加热电阻,给出 数量在括号是通过散热器体积流量。

获得热阻后,我们还需要评估所需的泵功率将冷却剂通过的渠道。通过考虑之间的力平衡压力驱动流和对方摩擦力由于壁面切应力,我们可以编写一个表达式的压降在一段单通道的 阿宝被称为泊肃叶数,是平均速度,是动态冷却剂的粘度。泊肃叶数在发展中流动通道的长度和不同给药(21] 总压降在整个长度的单通道是通过用(14)(13),然后整合在长度的通道。所需要的抽运功率驱动流体通过通道热沉的压降和流量的产品如下:

在目前的研究中,给出的热阻(12)是使用一个常数最小化指定值可用的抽运功率(见(16))的约束。执行最小化利用遗传算法(GA)作为描述。

3所示。模型验证

为了验证我们的模型,该模型的传热系数的预测与实验数据相比从文学。安普et al。22)实验研究为发展中层流对流换热用氧化铝粒子大小45 nm和150海里。铜管长度1.2米和4.75毫米内径与输入功率200 W的均匀加热。平均传热系数是衡量雷诺数的函数。金等。23)进行了实验研究,以调查的影响纳米流体对流换热的直圆管(毫米,米)受均匀热流的2090 W / m²在管壁上。3% alumina-water nanofluid 22°C是用作冷却剂。雷诺数为1460。氧化铝纳米颗粒的平均尺寸是35 nm。当地的传热系数测量在不同位置沿管的长度。

模型验证的结果给出数据2和3。我们的模型overpredicts传热系数的实验值的相对误差15%附近的通道入口但总的来说是在良好的协议与实验结果。

4所示。优化方法和过程

不同的评估方法被认为是;然而,由于平面度的适应度函数,GA被选中是因为它的健壮nongradient-based优化方法。可以找到更多的信息关于气体的原则在戈德堡(24]。遗传算法用于求解最优值的四个未知参数,包括通道直径,数量的渠道,流速,粒子体积分数。因为它已被证明之前(25],小颗粒改善热性能没有压降损失,10 nm用作粒度没有实验数据可用于行为比这个尺寸小的粒子。

遗传算法解决参数的最优值的最大化适应度函数。适应度函数等于逆散热器热阻(见(12)当抽运功率在指定的限制。零值分配到适应度函数的参数估计是否产生抽运功率大于指定的限制。

遗传算法在MATLAB编程脚本语言和基于算法的戈德堡(24]。在遗传算法的实现,潜在的解决方案(染色体)包含通道直径,流速,数量的渠道,粒子体积分数,4基因和10位是用来代表的价值基因在二进制格式。因此,每个染色体有40位。的人口大小为20。最初的人口池使用随机数生成器生成它们繁殖200代。中包含的参数染色体从他们的二进制表示浮点表示使用(的th参数) 在哪里的十进制值吗th参数,和上下极限的搜索区间,分别注是用于表示参数的比特数(10在这种情况下),然后呢的十进制值参数以二进制形式。下限和上限50和400μm通道直径,1和10 m / s的速度,1和10%体积分数,1和信道数。最大的数是由频道 在哪里散热器的宽度,是渠道之间的最小距离等于50μ在这项研究中。nl是通道层的数量可以通过高度散热器的计算 和四舍五入到最接近的整数。

热敏电阻的倒数(见(12))的使用健身每一个染色体。一个染色体更高的健身更有可能被选中复制,为遗传物质到下一个吗一代。的概率突变(随机变化的染色体)0.20的概率交叉(形成孩子们)= 0.90被用于确定如何的成员人口会带来下一个繁殖一代。几例(用不同的抽运功率限制可用)模拟预测最优散热器参数。对于任何给定的值可用的抽运功率,优化是通过考虑nanofluid和基液(水)的冷却剂通道。病例只有基础液体冷却剂(水),体积分数设置等于零,迫使该模型采用水属性而不是nanofluid有效属性。

5。结果和讨论

每一层的最大注入功率认为在这项研究中,最小化nanofluid散热器的热阻和相应的表中给出的参数的值2。最小化的结果只使用基本的流体冷却展示在表3。比较基础液的热电阻和nanofluid如图4。结果显示只有一小下降(0.003 C / W为0.1,0.5,和0.9 W可用的抽运功率)在热阻的粒子。上级好处减少进一步的抽运功率(0.002 C / W为1.5,2.5和3.5 W)。

抽运功率的解决方案以相对较低的值(0.1,0.5,和0.9 W)收敛到最优直径175μ米,在这个特定的研究是将允许的最小直径两个堆叠层共有88个频道(见(18)和(19))。相对较高的抽运功率值的最优解(1.5,2.5,和3.5 W)收敛到最优直径100μm和198个频道。再次,散热器维度的特定的值和最小信道间隔在这项研究中,使用100年μm是最小直径,使三个通道堆叠层198个频道。渠道的最佳直径和数量都是一样的水和nanofluid冷却情况。对于一个给定的最优几何(直径和数量的渠道),高可用泵功率会导致更高的速度和更高的体积分数。

一般来说,可以降低热阻与更多的粒子(高体积分数)添加到流和更高的流量或速度。这两个将实施一些额外的泵功率损失。给定的泵功率的约束下,纳米颗粒的好处除了必须由独立评估最小化基础液的热阻和nanofluid散热器。最小化是通过一些最佳组合的速度和体积分数的情况下nanofluid散热器(表2),并通过最优速度基本流体散热器(表3)。对于任何给定的功率,提高优化速度基本流体散热器可以很大程度上弥补缺乏纳米颗粒的添加。结果,只有一个小的好处是在这项研究中,相对于其他的研究文献中,抽运功率因素往往被忽视,和纳米流体的传热改进基础流体报道在指定的雷诺数或流量。没有考虑到泵功率会导致荒谬的结论,无限期的性能将提高高体积分数。

6。结论

semianalytical模型提出了评价nanofluid散热器的传热和流动特性与发展中层流强制对流流动。模型用于预测热阻和抽运功率四个设计变量的函数,包括通道直径、流速、渠道和粒子体积分数。健壮的nongradient-based方法的遗传算法成功应用于发现和最小热阻优化设计目标和固定指定值的抽运功率的约束。这项研究表明,对于给定的泵功率,只有很小的好处是通过nanofluid冷却剂比较时由独立优化散热器,第一次与nanofluid然后基础液。这是由于纳米粒子增加的抽运功率交替可以转移在纯流体速度增加散热器。添加纳米粒子的好处是进一步减少可用的抽运功率增加。这里介绍的方法和结果将有助于理解和与nanofluid流微通道散热器的优化设计。当前的模型和估计方法具有弹性,可扩展到非均匀热流的情况下通道墙壁在将来的研究中。更准确的结果,考虑轴向沿渠道传导的影响,可以创建三维有限元模型的单相冷却剂通道,有效nanofluid属性。

命名法

:	下限值的搜索区间的设计参数
:	搜索区间的上限值的设计参数
:	比热
:	沿着通道壁微分长度(米)
:	通道直径(米)
广州:	Graetz数量
:	传热系数(W /)
:	高度(米)
:	导热系数(W / mK)
:	长度(米)
:	十进制值相当于一个设计参数以二进制形式
注:	的比特数用来表示二进制形式设计参数
问:	通道层的数量通过散热器横截面
:	在散热器通道的总数
ν:	努塞尔特数
:	压力(N /)
:	抽运功率(W)
博:	泊肃叶数
公关:	普朗特数
:	传热(W)
:	热阻
再保险:	雷诺数
:	温度C
:	速度(米/秒)
:	宽度(米)
:	轴向距离(m)。

希腊符号

:	热扩散率(/秒)
:	密度(公斤/)
:	梯度算子
:	粘度(公斤/理学硕士)
:	模型输出
:	体积分数百分比
:	运动粘度(/ s)。

下标

0:	引用或进口价值
av:	平均
男朋友:	基液(水)
:	房地产评估基于直径或水力直径
:	th参数或变量
尼克-弗瑞:	Nanofluid (——)
:	意思是/平均
:	纳米颗粒。

标

+:

无量纲的量。

引用

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