来源 | Advanced Materials
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背景介绍
ChatGPT引发了全球AI热潮，AI竞争的本质是计算能力的竞争，但高计算能力的芯片受到“散热”问题的制约。先进热界面材料（TIMs）可以促进芯片和封装之间的热传递。基于氮化硼纳米片（BNNS）的TIMs具有优异的电绝缘和低介电性能，可有效减少传输过程中的电磁泄漏和信号干扰，确保芯片安全稳定运行。然而，事实是，尽管进行了大量的开发工作，但基于BNNS-TIMs在导热性方面并未取得重大突破。即使进一步增加BNNS含量，但是超过10 W/(m∙K)仍然具有挑战性。
两个主要障碍阻碍了基于BNNS的TIMs导热系数的增加。首先，BNNS在聚合物基体中的高团聚导致分散不均匀，从而阻碍了高效稳定的热传导网络的形成。这不仅阻碍了TIMs中导热系数的增强，而且导致加工性能和力学性能的降低。其次，BNNS与聚合物基体之间的声子振动谱不匹配给建立稳定的微纳米界面带来了挑战，从而阻碍了声子克服界面势垒并高速传输。
功能化已被证明能有效减轻BNNS团聚，并被广泛用于改性BNNS，使得基于BNNS的TIMs的导热性能有了一定的突破，提高了数百倍。此外，通过调节分子间的作用力和增加接触面积，可以增加低频声子态密度和声子重叠能量，从而实现增强界面热导的策略。因此，功能化是一种行之有效的方法，可以有效地调节分子间的作用力，从而增强基于BNNS的TIMs界面的热传递
02
成果掠影
近日，清华大学马维刚团队针对阻碍BNNS基TIMs导热系数进一步提高的微纳界面热传递效率有限问题取得最新进展。一种表面功能化策略被报道来解开在TIMs内BNNS的内在和界面热传输之间的权衡。结果表明，表面功能化维持了BNNS固有的高TC，同时显著提高了基于BNNS的TIMs中微纳界面之间的结合能，有效降低了BNNS结合界面和BNNS与基体界面的界面热阻，分别降低了50%和26.1%。基于bnns的TIMs具有优异的TC（≈21-25 W/(m·K)）和超低杨氏模量，可促进人工智能行业柔性高性能芯片冷却技术的发展。研究成果以“Unlocking the Trade-off Between Intrinsic and Interfacial Thermal Transport of Boron Nitride Nanosheets by Surface Functionalization for Advanced Thermal Interface Materials”为题发表在《Advanced Materials》期刊。
03
图文导读
图1. 多层热网链协同增强原理图。
图3. BNNS-DOH的界面热导率。
图5. BNNS-DOH TIMs的力学性能。
图6. BNNS-DOH@TIMs的散热性能。
