相変化を利用した高性能熱輸送デバイスの開発(電子機器冷却用Heat Spreaderへの応用)

相変化を利用した高性能熱輸送デバイスの開発(電子機器冷却用Heat Spreaderへの応用)
 電子機器の性能向上は発熱密度の増加を引き起こし,高度な冷却技術が必須となります.そこで従来の金属製フィンによる冷却性能を遙かにしのぐ,蒸発,凝縮の相変化を利用した熱輸送デバイスをフィン内部に組み込んだ高性能熱輸送デバイスの開発と性能評価を行っています.最近では機械学習(深層学習)を用いた内部流動と熱輸送量の予測を行いました.[8]


並列細管熱輸送デバイス


 沸騰駆動型熱輸送デバイスの内部自励振動流の可視化[1]

蛇行細管型熱輸送デバイス;実験での加熱量の違いによる内部流動の変化(エタノール)[8].
蛇行細管型熱輸送デバイス;実験での加熱量の違いによる内部流動の変化(エタノール)[8].
蛇行細管型熱輸送デバイスの内部流動;実験と機械学習予測の比較(エタノール, 加熱量125W) [8].

参考文献

[1]Onishi, T., Kanatsugu, T., Mochizuki, S., and Murata, A., Flow Phenomena in Parallel Tube Heat-Transport Device with Phase Change, CD-ROM Proc. of PSFVIP-5, The 5th Pacific Symposium on Flow Visualization and Image Processing, Daydream on the Great Barrier Reef, Australia, Sep. 27-29, PSFVIP-5-243, pp.1-9.

[2]Phan, T.-L., Murata, A., Mochizuki, S., Iwamoto, K., and Saito, H., Flow Behavior in a Parallel-Tube Heat Transport Device Analyzed by Using Image Processing, Int. J. of Flow Visualization and Image Processing, 17(4), 2010, pp.333-346.

[3]Abiko, K., Murata, A., Saito, H., and Iwamoto, K., Identification of Two-Phase Flow Patterns in Parallel-Tube Heat Transport Device by Using Image Analysis, Proc. of Int. Conf. on Multiphase Flow(ICMF2013), May 26-31, Jeju, Korea, ICMF2013-572(5 pages).

[4]Abiko, K., Murata, A., Saito, H., and Iwamoto, K., Effects of Tube Diameter on Internal Flow Patterns and Heat Transport Performance of Parallel-Tube Heat Transport Device, Proc. of 15th Int. Heat Transfer Conf.(IHTC-15), August 10-15, 2014, Kyoto, Japan, IHTC15-9208(15 pages).

[5]齋藤, 村田, 岩本,相変化を伴う並列細管熱輸送デバイスの熱輸送特性,日本機械学会論文集,78B-793,2012,pp.1550-1559

[6]Abiko, K., Murata, A., Saito, H., and Iwamoto, K., Internal Flow Pattern and Heat Transport Performance of Oscillating Heat Pipe with Grooved Channels, J. of Flow Visualization and Image Processing, Vol.22(2015), pp.81-96.

[7]Abiko, K., Murata, A., Saito, H., and Iwamoto, K., Image Analysis of Internal Flow in Grooved-Channel Heat Transport Device with Phase Change, J. of Flow Visualization and Image Processing, Vol.25(2018), pp.1-18.

[8] R. Koyama, K. Inokuma, A. Murata, K. Iwamoto, and H. Saito, Machine learning-based prediction of heat transport performance in oscillating heat pipe, J. of Thermal Science and Technology,Vol. 17, No. 1 (2022), p. 21-00413 (12 pages), DOI:10.1299/jtst.21-00413.