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半导体直拉生长的最佳对流条件
由于碳浓度对于高功率器件至关重要，因此这些晶体是通过更复杂的垂直浮区工艺生长的。砷化镓主要用于光通信和显示器，以及即将在微电子（高速 FET 和 HEMT 器件）和功率器件（FET 阵列）中应用，到目前为止，砷化镓还无法在商业上生长到所需的质量。通过掺杂和减小生长过程中的温度梯度（液体封装的 Czochralski IILEC“和水平 Bridgman“舟式生长”），位错问题已有所缓解。然而，腐蚀坑密度 (EPD) 小于 * 10 3 cm- 2 的 GaAs 晶体尚未实现商业化，典型的 EPD 在 10 4 和 10 5 cm- 2 之间 • GaAs 的其他问题包括非化学计量、非均匀性。漩涡状缺陷。深能级缺陷 EL2，以及实现用于高速设备的半绝缘材料（没有高度扩散的补偿铬）所需的纯度。人们普遍希望 GaAs 也可以通过 Czochralski 工艺经济地生产（产生首选的圆形晶片而不是 Bridgman 工艺的 D 形晶片）。并且上述大多数问题可以通过适当调整生长参数来解决。一个重要的切克劳斯基生长中最重要的参数是对流，它决定了均匀性和涡流状和 EL2 缺陷的分布（和数量？）。下文将描述切克劳斯基过程中的各种对流方式，并介绍最有希望优化切克劳斯基熔体对流条件的方法。
使用简单封闭的新对流方案
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经典对称水平对流：分离羽流和振荡
通过直接数值模拟研究了经典对称水平对流，瑞利数 Ra 最大为 3 × 10 12 ，普朗特数 Pr = 0 . 1、1 和 10 。对于这两种设置，在热量和动量传输方面的全局量非常一致。与 Shishkina 和 Wagner（Phys. Rev. Lett.，第 116 卷，2016，024302）类似，我们发现努塞尔特数 Nu 与 Ra 的缩放转变在 10 8 ⩽ Ra ⩽ 10 11 的区域中。在临界 Ra 以上，流动经历稳态-振荡转变（小 Pr ）或从稳态转变为具有分离羽流的瞬态（大 Pr ）。振荡开始于 Ra Pr − 1 ≈ 5 × 10 9 处，分离羽流开始于 Ra Pr 5 / 4 ≈ 9 × 10 10 处。这些开始与缩放转变的开始相吻合。
用...
摘要：本文报告了具有正方形和圆形冷却通道的微通道热交换器的三维数值优化的结果。优化的目的是最大化全局热电导或最大程度地减少全局热电阻。响应表面优化方法（RSM）用于数值优化。在单位细胞微通道的底部表面施加了高密度热通量（2.5×10 6𝑊/𝑚2），并使用ANSYS Fluent Commercial软件包进行了数值模拟。微通道的元素体积和轴向长度𝑁= 10 r均固定，而宽度则是免费的。冷却技术采用单相水，该水通过矩形块微通道散热器流动以在强制对流层流方向上去除微通道底部的热量。在微通道轴向长度上泵送的流体的速度为400≤𝑅𝑒≤500的范围。有限体积方法（FVM）用于描述用于求解一系列管理方程的计算域和计算流体动力学（CFD）代码。研究并报告了水流数量和雷诺数对峰值壁温度和最小温度的影响。数值结果表明，具有方形冷却通道的微通道比具有圆形构型的微量散热器具有最大最大的全局热电导率。数值研究的结果与开放文献中的内容一致。关键字：正方形配置，圆形配置，微散热器，数值优化，导热率[接收到2022年8月1日；修订于2022年10月8日；被接受的2022年11月6日]印刷ISSN：0189-9546 |在线ISSN：2437-2110
EV电池使用PCM和强制对流方法
电池热管理系统（BTM）的目的是维持电池安全性和有效使用，并确保电池温度在安全的操作范围内。传统的基于空气冷却的BTM需要潜在的额外功率，但无法满足具有高能量密度的新锂离子电池（LIB）包装的需求，另一方面，液体冷却BTM需要复杂的设备来确保效果。因此，基于相位的材料（PCM）的BTM已成为趋势。通过使用PCM吸收热量，可以长时间将电池组的温度保持在正常工作范围内，而无需使用任何外部电源。开发了一个实验平台，用于研究带有PCM材料的锂离子电池组的热现象。CFD分析，以确定在运行条件下电动电池和PCM的温度。
评估深湿对流模拟中能量变量的守恒
摘要：在粒子理论计算、数值模型和积云参数化中，通常假设湿静能 (MSE) 绝热守恒。然而，由于假设了流体静力平衡，MSE 的绝热守恒只是近似的。这里评估了两个替代变量：MSE 2 IB 和 MSE 1 KE，其中 IB 是浮力 (B) 的路径积分，KE 是动能。这两个变量都放宽了流体静力假设，并且比 MSE 更精确地守恒。本文量化了在无序和有序深对流的大涡模拟 (LES) 中假设上述变量守恒而导致的误差。结果表明，MSE 2 IB 和 MSE 1 KE 都比单独的 MSE 更好地预测沿轨迹的量。 MSE 2 IB 在孤立深对流中守恒较好，而 MSE 2 IB 和 MSE 1 KE 在飑线模拟中表现相当。这些结果可以通过飑线和孤立对流的压力扰动行为之间的差异来解释。当假设 MSE 2 IB 绝热守恒时，上升气流 B 诊断中的误差普遍最小化，但只有当考虑热容量的湿度依赖性和潜热的温度依赖性时才会如此。当使用不太准确的潜热和热容量公式时，由于补偿误差，MSE 2 IB 产生的 B 预测比 MSE 更差。我们的结果表明，各种应用都将受益于使用 MSE 2 IB 或 MSE 1 KE 代替具有适当公式化的热容量和潜热的 MSE。
在CMIP6模型中北极海洋中没有深对流的出现
摘要随着海冰的消失，北极中开放海洋深对流的出现将增强冰的流失。在这里，使用36个先进的气候模型和每个模型最多50个合奏成员，我们表明北极深对流在最强的变暖场景下很少见。到2100年，只有五个模型在对流到对流，而在奔跑中间有11个对流。所有人最深的混合层位于东欧亚盆地。当该区域经过盐分并增加风速时，模型对流；然而，大多数型号都在清新。没有对流的模型具有最强的卤素和最稳定的海冰，但是那些最早失去冰的模型是因为它们强烈变暖的大西洋水 - 没有持久的深度对流：它闭上了本世纪中期。卤素和大西洋水的变化迫切需要在模型中更好地限制。
可解释的多尺度机器学习基于图标的对流参数
摘要机器学习（ML）基于基于地球系统模型（ESM）的参数化，其目标是更好地表示子网格尺度过程或加速计算。杂种ESM中的基于ML的参数化已从短高分辨率模拟中成功地学习了亚网格尺度过程。但是，大多数研究都使用特定的ML方法来参数化基因趋势或通量，该趋势源自主要是理想化的设置或超级参数的各种小规模过程（例如，辐射，对流，重力波）的复合效应（例如，辐射，对流，重力波）。在这里，我们使用过滤技术将对流与这些过程在逼真的环境中使用二十面体非静液压建模框架（ICON）明确分开，并在逼真的环境中对彼此之间的各种ML算法进行基准测试。我们发现，在表现出最佳的离线性能的同时，一条未能的U型NET学习了对流降水与亚网格通量之间的反向因果关系。尽管我们能够将U -NET的学习关系与物理过程联系起来，但对于非深度学习的梯度增强了树是不可能的。然后将ML算法在线耦合到主机图标模型。我们最好的在线性能模型，一种消融的U型NET，不包括沉淀示踪剂物种，表明与传统方案相比，与高分辨率模拟相比，模拟降水极端的一致性和平均值具有更高的一致性。但是，在水蒸气路径和平均沉淀中都引入了平滑偏置。我们的结果暗示了可能通过混合ESM显着减少系统错误的潜力。在线，与未驱动的U -NET相比，融合的U -NET显着提高了稳定性，并且在整个模拟期内运行稳定。
通过非线性语音>在HGTE中光引起的理想Weyl半学
热带降水极端及其随着表面变暖的变化，使用全球风暴解析模拟和高分辨率观察结果进行了研究。模拟表明，对流的中尺度组织是不能以常规的全球气候模型来物理代表的过程，对于热带每日累积降水极端的变化很重要。在模拟和观察结果中，每日降水极端在更有条理的状态下增加，与较大但频繁的风暴有关。重复模拟以使气候变暖会导致每月均值每日降水极端的增长。较高的降水百分位数对对流组织具有更大的敏感性，预计随着变暖而增加。没有组织变化，热带海洋上最强烈的每日降水量以接近Clausius-Clapeyron（CC）缩放的速度增加。因此，在未来的温暖状态下，组织的增加，海洋的每日极端降水量最高的速度比CC缩放更快。