| Project/Area Number |
21K03926
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 19020:Thermal engineering-related
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan College of Industrial Technology |
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Principal Investigator |
齋藤 博史 東京都立産業技術高等専門学校, ものづくり工学科, 教授 (40401450)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村田 章 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60239522)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 伝熱機器 / 気液二相流 / 内部流動の可視化 / 熱工学 / 流体工学 / 可視化 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究で対象とする並列細管熱輸送デバイスは，内部に封入した作動流体の相変化を利用した外部動力を必要としないパッシブ型の沸騰駆動熱輸送デバイスである．その特徴は加熱冷却のためのヘッダ構造を持つことで内部流動の自由度を高め，高い実効熱伝導率と高い熱輸送量を有する点にある．
本研究では，その仕組みを利用して高まる小空間での冷却ニーズに対応できる高熱輸送量で高速な熱移送システムを実現する為に，環境負荷を配慮した環境対応型冷媒を用いた薄型マイクロ並列細管熱輸送デバイスの開発することと，相変化を伴う気液二相流の流動伝熱特性の定量的評価と現象の解明をすることを目的としている．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の並列細管熱輸送デバイスは、作動流体の相変化を利用した外部動力を必要としない沸騰駆動自励振動型熱輸送デバイスである。蛇行細管型ループヒートパイプとは異なり、細管部に接続するヘッダ構造を持つことで内部流動の自由度を高め、高実効熱伝導率と高熱輸送量を実現している。これまで、デバイスサイズや作動流体などを変え、熱輸送量と内部流動の同時計測を行い、熱輸送特性を調査してきた。近年のAI技術の急速な進歩に伴い、その処理能力向上のために高性能な冷却デバイスのニーズがさらに高まると考えられる。本課題では、環境負荷を考慮した環境対応型冷媒を用いた薄型マイクロ並列細管熱輸送デバイスの開発、および相変化を伴う気液二相流の流動伝熱特性の定量的評価と現象解明を目指す。
今年度は、基本形状となる加熱・冷却ヘッダとヘッダ間を繋ぐ矩形溝型複数細管流路で、扁平断面をもつテストコアに作動流体であるアルコール水溶液を脱気封入し、内部流動の可視化が可能なプレート型並列細管熱輸送デバイスを用いた。そして、半導体発熱を模擬したセラミックヒーターで局所加熱し、熱輸送量の計測と同時に内部流動の可視化実験を行った。内部流動の流動様式の判定には、画像解析に適した教師あり学習による機械学習を適用し、内部流動様式の時空間分布と熱輸送性能との関係を調べた。その結果、内部流動様式の判定では、人間が目視で判断した内部流動様式と機械学習による判定結果が可視化領域全体で9割以上一致することが確認された。
また、細管部を金属製パイプで構成したパイプ型並列細管熱輸送デバイスの形状的特徴を生かした高フィン効率を有する並列細管型放熱デバイスについて、伝熱実験および冷却ヘッダ部からの内部流動の可視化実験を行った。冷却ヘッダ側の細管端部で作動流体の突沸現象を伴う気液の流体輸送が確認され、これがフィン効率の向上との相関が確認された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
実験は金属板への溝加工によって製作された矩形溝型複数細管型テストコア（細管流路断面積1.0×4.0平方mm，細管長さ100mm，細管本数12本，ヘッダ断面積1.0×6.0平方mm，ヘッダ幅72mm）を用い，実験は鉛直設置条件で行い，作動流体には2-プロパノール 50%水溶液を用い封入率50%で伝熱実験および内部流動の可視化実験を行った．加熱ヘッダ部には半導体発熱を模擬した小型セラミックヒーターを用いた局所加熱を行い，加熱および冷却条件を変化させ実験を行った．内部流動の可視化画像に対し教師データを用いた機械学習による画像処理を行い内部流動様式の判定を行い，一般的に多く用いられている輝度情報から判定を行う方法に比べ高い認識率が得られた。
細管部を金属製パイプで構成したパイプ型複数細管型テストコアについては、その形状的特徴を生かしてピンフィン型ヒートシンクにその仕組みを応用した並列細管型放熱デバイスを用いた伝熱実験を行い、高いフィン効率が得られることを確認した。また、冷却ヘッダに設けた観察窓から細管部から冷却ヘッダへ流入する作動流体の状況を可視化し、細管表面温度変化と作動流体の流れの関係を評価した。
これらの結果から、機械学習による内部流動様式の判定の有効性が確認されるとともに、並列細管熱輸送デバイスの熱輸送機構を応用した放熱デバイスの有効性も確認された。
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| Strategy for Future Research Activity |
並列細管型熱輸送デバイスについて、作動流体の種類、封入率、加熱量、加熱位置、設置角度などの様々な実験条件を変化させ、伝熱実験および内部流動の可視化実験を行う。各実験条件下での熱輸送特性と内部流動様式の関係をデータベース化し、相変化を伴う気液二相流の流動伝熱特性を明らかにしていく。内部流動様式の判定精度向上のため、機械学習を用いた画像処理では教師データの精査、各種パラメータチューニングを行い、内部流動様式データベースの高精度化を目指す。最終年度では、作動流体の相変化を利用した外部動力を必要としないパッシブ型のこの沸騰駆動自励振動型並列細管熱輸送デバイスの有効性と将来性についてまとめる予定である。
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