Теплопроводность многослойных наносвитков из гексагонального нитрида бора
Аннотация:
Введение. Традиционные теплопроводящие композитные материалы, обладающие высокой теплопроводностью, склонны к агломерации в матрице, их химическая инертность затрудняет прочную связь с полимером, а высокая электропроводность существенно ограничивает применение в электронике. В работе представлен теоретический анализ анизотропной теплопроводности многослойных наносвитков из гексагонального нитрида бора (h-BN) как перспективных наполнителей для тепловых интерфейсов электронных изделий. Материал сочетает высокую теплопроводность, хорошие электроизоляционные свойства и высокую технологичность при интеграции в электронные компоненты. Предложена аналитическая модель, позволяющая прогнозировать значения теплопроводности многослойных наносвитков из h-BN в продольном и поперечном направлениях. Метод. Аналитическая модель анизотропной теплопроводности многослойных наносвитков (свернутых 2D-нанопластин) реализована на основе теории обобщенной проводимости. Ключевыми научными дополнениями к существующим моделям являются возможность увеличения количества рассчитываемых слоев и размеров наносвитков. Для более точного описания размерных эффектов впервые на подобной многослойной структуре введен параметр межслойного рассеяния для коррекции эффективной длины свободного пробега фононов в материале. Основные результаты. Получены математические зависимости теплопроводности многослойных наносвитков из h-BN в продольном и поперечном направлениях относительно оси наносвитка в зависимости от количества слоев. Показано, что с увеличением числа слоев продольная теплопроводность (вдоль оси наносвитка) уменьшается. Поперечная теплопроводность (поперек оси наносвитка) существенно выше, чем у углеродных аналогов. Обсуждение. Ввиду отсутствия в открытых научных работах количественных данных (как экспериментальных, так и полученных численным методом) для многослойных наносвитков из h-BN валидация результатов моделирования выполнена на схожей системе, представленной в работе, посвященной трехслойному углеродному наносвитку. Полученные прогнозные результаты позволяют оценить влияние количества слоев на теплопроводность наносвитков из h-BN и синтезировать структуры многослойных наносвитков с заранее заданным значением теплопроводности. Показано, что многослойные наносвитки из h-BN являются перспективной альтернативой углеродным нанотрубкам в электронике в случаях, когда критически важно исключить «тепловые пробки», а также обеспечить высокую межэлементную электроизоляцию.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- Флуоресцентные исследования природных фотосенсибилизаторов в онкологии и антимикробной терапии
- Обзор методов глубокого обучения для обработки видеоданных в фотоплетизмографии
- Влияние термообработки на рост и люминесцентные свойства квантовых точек CsPbI3 во фторофосфатном стекле
- Исследование проводимости нанопипеток в зависимости от их формы и размеров
- Интегрированный алгоритм управления для избегания препятствий и сингулярностей в роботе-манипуляторе
- Метод автоматического формирования информативного пространства для выявления событий информационной безопасности в корпоративных компьютерных сетях
- Спектральные многополосные рекуррентные нейронные сети для моделирования компрессоров динамического диапазона методом «черного ящика» (на англ.яз.)
- Иерархическое многозадачное обучение компактных моделей на основе анализа синергии задач
- Обнаружение сетевых аномалий в среде Интернета вещей с использованием модифицированных статистических критериев и ансамблевых методов
- Автоматическое обнаружение паттернов проектирования программного обеспечения с использованием языковой модели, основанной на архитектуре трансформера (на англ.яз.)
- Предсказание связей в эго-графах с GNN (на англ.яз.)
- Многозадачный анализ психологического портрета человека на основе текстовых данных с применением полуконтролируемого обучения
- Моделирование и оптимизация информационных потоков электронного документооборота в условиях угроз информационной безопасности
- Последовательно-параллельная архитектура для реализации на программируемых логических интегральных схемах нейронных сетей, обучаемых в реальном времени по алгоритму обратного распространения ошибки
- Подход к обнаружению DGA-доменов на основе контекстного обучения больших языковых моделей
- Анализ эффективности оптимизации поведенческих описаний аппаратуры в логических синтезаторах для FPGA
- Сфероидальные модели рудных месторождений в рамках гравитационной томографии
- Прогнозирование максимальных напряжений в системе «вал-вкладыш» с помощью нейронной сети
- Критерии оценки и метод оптимизации избыточности видеоизображений в системах наблюдения
- Генерация пространственно-временных рядов сетевой нагрузки в задачах граничных вычислений
- Применение гибридных методов искусственного интеллекта для практических производственных задач в условиях труднодоступности обучающих данных
- Реализация и исследование резервуарного вычислителя на основе аппаратной модели трехэлементного импульсного нейрона
- Метрологический анализ бесцентровой схемы контроля овальности крупногабаритных оболочек вращения
- Забывчивая подпись на основе теории изогений эллиптических кривых