「界面」超能课堂(320):对于硅脂,导热系数可能没那么重要
原文标题:超能课堂(320):对于硅脂,导热系数可能没那么重要
我们都知道,导热硅脂作为 TIM(Thermal Interface Material,导热界面材料)主要是用来填充固体 - 固体之间的缝隙,增加接触面积,降低界面热阻,提高热通量。
硅脂导热能力的强弱,有个很重要的指标,在我们认知范围内一直以来可能也是唯一的一个指标,那就是导热系数,它的单位为 W/m.K,其定义也很简单,一个物体内两个相距 1 米、面积为 1 平方米的平行平面,当它们的温度相差 1K,在 1 秒内从一个平面传导至另一个平面的热量就是为该物质的导热系数。导热系数越大,表明它的导热能力越强。
导热系数有个好处,它是材料的一个固有参数,除了随温度略有变化外,不随厚度、面积等条件发生变化,方便简单,所以广为使用,备受关注。
由于导热系数很关键,再加上需要相关设备才能测试得到,一般用户是无法验证真实性的,所以市面上各家硅脂标注的这一指标那是真真假假、虚虚实实,有些已经到了无知无畏无下限的地步。
无知无畏无下限的 15.6W/m.K
像这样把导热系数标到 15.6W/m.K,那是万万没没想到,真怀疑是不是小数点标错了?!目前市面上的硅脂主要是由信越和道康宁生产,它们提供的导热系数高的也就在 6-8W/m.K,其它各品牌的硅脂基本上是分装贴牌的,所以市面上那些动辄 10+ 导热系数的硅脂肯定是虚标,关键是,这一现象目前太普遍了,使得这一重要指标已经慢慢失去了参考价值。
似乎跑题了,其实今天要讲的并不是虚标一事。
导热系数高的导热能力反而弱了?
如果单纯从导热系数来区分硅脂间的性能,其实可以理论上推算一下:
热传导傅里叶定律:Q=K1*A*ΔT1/L = K2*A*ΔT2/L
这里 Q 为传热量,K1、K2 为两款硅脂的导热系数,ΔT1、ΔT2 为它们上下表面的温度差,A 为传热面积,L 为硅脂层厚度。
简单换算下 ΔT1=Q*L/A/K1 、 ΔT2=Q*L/A/K2
它们间的导热性能差距就是 ΔT1 - ΔT2=(1/K1-1/K2 ) *Q*L/A
假设两款硅脂的导热系数分别为 6W/m.K(顶尖水平)和 3.3W/m.K(普通水平),CPU 的功耗为 200W 并且热量全部传至散热器(下同),硅脂厚 0.08mm(正常硅脂厚为 0.07-0.1mm),传热面积为 1060mm2 ( 英特尔 12 代 CPU 的表面积 ) ,那么它们对 CPU 的温度影响差为:
ΔT1-ΔT2=(1/6-1/3.3 ) *200*0.08/1060*1000=-2.1 ℃
也就是说,只看导热系数的话,和普通硅脂相比,顶尖的硅脂(如信越 7921)也只能让 CPU 的温度再低上 2 ℃,理论上硅脂的影响并没那么大。
当然了,这是只看导热系数的情况,实际上情况要更复杂一些。
在信越官网提供的一些它们的产品参数:
看看我们熟悉的 7868 和 7921 两款硅脂,7868 的导热系数在溶剂挥发后达到了 6.2W/m.K,比 7921 的 6.0W/m.K 更高,理论上 7868 的性能应该更好。
在红圈标注的参数中,还有一项叫热阻抗,在同样厚度下,信越 7868 的热阻抗是 7.0mm2.K/W,而 7921 只有 5.8mm2.K/W,这说明了什么呢?
这说明,1mm2 大小、25µm 厚的硅脂层,当传输 1W 热量时,7868 硅脂层上下表面的温度差会达到 7 ℃,而 7921 硅脂层的表面温度差只有 5.8 ℃。如果 CPU 功耗为 200W,硅脂层面积为 1060mm2,7868 表面温度差为 7*200/1060=1.3 ℃,7921 表面温度差为 5.8*200/1060=1.1 ℃。(为啥这么计算,后面会讲到)
从热阻抗来看 7921 的性能表现是稍优于 7868 的,但 7868 的导热系数不是更高应该更好些吗?!!
其中最关键的问题在于,书本上不是说了导热系数越高热阻越低吗,为什么导热系数更高的 7868,它的热阻也高了呢?
界面热阻和接触热阻
要理解这个问题,先了解一下热阻。
热阻类似于电阻,它是热量在传递时遇到的阻力,单位为 K/W,表明 1W 热量所引起的温升大小。显然热阻越大,物体的导热能力就越差,这和导热系数正好相反。对于单一材料而言,热阻 R=L/ ( K*A),L 为厚度,K 为导热系数,A 为面积,当厚度和面积一定时,该材料的热阻与导热系数成反比。
热阻的定义 R=ΔT/Q,傅里叶定律 Q=K*A*ΔT/L,所以 R=L/ ( K*A )
单位面积上的热阻称为热阻抗,常用单位 mm2.K/W,其它面积单位可换算。
在多个材料组成的系统中,热量流经不同材料之间的界面时会受到阻碍,这一阻力就是界面热阻,界面热阻定义为界面处的温差与流过该界面的热量之比。
如上图所示,在 CPU 与散热器之间填充着硅脂,CPU 顶盖 ( IHS ) 表面的温度为 T1、散热器底座表面温度为 T2,从 CPU 表面流向散热器底座的热量为 Q,那么界面热阻 = ( T1-T2 ) /Q,其实这也是热阻的定义。
当热流穿过界面(固体 - 固体 / 液体)时,在不同材料的交界面上(如 CPU 表面 - 硅脂、硅脂 - 散热器底座的接触面),通常会认为接触面两侧的温度是相同的,实际上接触面两个表面上的温度是不相同的,也就是说存在着温度降,这说明不同材料的接触界面,存在着热流阻力,这个阻力就是接触热阻。
所以,从 CPU 到散热器的界面热阻,其实是三部分组成的,从 CPU IHS 表面到硅脂层下表面的接触热阻,硅脂层自身存在的热阻,从硅脂层上表面到散热器底座表面的接触热阻,即:
界面热阻 Rimp = 硅脂热阻 + 接触热阻下 + 接触热阻上 = L/ ( K*A ) + Rcon
Rcon 的上下表面的接触热阻之和
看到这儿,大概应该能明白,硅脂的导热系数只能决定硅脂热阻部分的大小,但整个界面热阻还与硅脂层上下表面的接触热阻有关,信越提供的热阻抗数值也正是指的界面热阻抗,而非单指硅脂的热阻抗。这也是为什么导热系数相同的硅脂,但它们的热阻不一样的原因。
对于硅脂而言,接触热阻与外力、基板材料表面粗糙度、硅脂的导热系数和润湿性能有关,与厚度无关,面对相同基板材料及相同厚度、面积时,接触热阻是固定的。
单位面积上的界面热阻也就是界面热阻抗(硅脂常用单位 mm2.K/W),从上面的公式可以看出,界面热阻抗 =L/K+ 接触热阻抗,对于同一硅脂和基体材料,界面热阻和硅脂的厚度成线性关系。
信越提供了一份界面热阻抗与硅脂厚度的关系图表,可以分析一下:
热阻抗与厚度的实际关系(界面热阻抗 =L/K+ 接触热阻抗,L 厚度,K 导热系数)
直线斜率相同的表示它们的导热系数相同(毕竟斜率的倒数就等于导热系数,斜率 =dy/dx),就看 7762、7868 和 7921 这三款,它们的斜率基本一样,实际上导热系数分别为 6.0、6.2、6.0,基本一样,但是相同厚度下的热阻抗却是不同的,当硅脂厚度 L 为 0 时,界面热阻抗 = 接触热阻抗,也就是直线与 Y 轴的交点即为相应硅脂接触热阻抗的大小。
目前业界测试硅脂热阻和导热系数的主要方法之一 ASTM D5470 试验标准就是基于这样的原理的。
7921 和 7868 硅脂在 25µm 厚时,界面热阻抗分别为 5.8mm2.K/W 和 7.0mm2.K/W,理论也可以计算出它们在该试验条件下的接触热阻抗,7921 的接触热阻抗 = 界面热阻抗 - L/K = 5.8-25/6=1.63mm2.K/W,7868 的接触热阻抗 =7-25/6.2=2.97mm2.K/W,7868 的接触热阻抗比 7921 明显要高多了。
前面计算过只看导热系数时,对于 200W 功耗的 CPU,6W/m.K 的硅脂比 3.3W/m.K 的能让 CPU 更低 2.1 ℃,咱们带上接触热阻再算算,以信越 7921 和信越 G-777 为例,G-777 的导热系数正好为 3.3W/m.K,在 56µm 厚时,它的界面热阻抗为 21mm2.K/W,则其接触热阻抗 =21-56/3.3=4.03mm2.K/W,其它计算如下:
假设 CPU 功耗为 200W,硅脂厚度为 0.08mm,面积为 1060mm2,那 7921 和 G-779 作用下的 CPU 温度差有多少呢?
由于界面热阻抗 = ( T1-T2 ) *A/Q,所以同一硅脂表面的温度差 =Q* 界面热阻抗 /A=Q* ( 接触热阻抗 +L/K ) /A,所以:
7921 的表面温度差 = 200* ( 1.63+80/6.0 ) /1060=2.8 ℃
G-777 的表面温度差 = 200* ( 4.03+80/3.3 ) /1060=5.8 ℃
也就是说,7921 对比 G-777,能让 CPU 再低 3 ℃,算上接触热阻比只计算导热系数带来的优势更明显 ( ● ' ' ● )
硅脂的导热能力,更取决于其热阻大小
简单来说,硅脂的导热性能取决于它在实际操作条件下的界面热阻,界面热阻包含有硅脂本身存在的热阻,这部分与硅脂的导热系数及硅脂层面积成反比,与硅脂层厚度成正比;另外还有硅脂与两个基体材料间的接触热阻,这部分取决于固体材料的粗糙度、硅脂的导热系数、润湿性能、外部压力等。只有当硅脂比较厚时,接触热阻才可以忽略,但是作为一个小容差的 TIM 材料,硅脂的厚度通常都是 µm 级别,所以接触热阻的影响是存在的。
也就是说,硅脂的导热系数很重要(请原谅标题党),但它并不能完全决定该硅脂性能的好坏,热阻(界面热阻)能更准确的反应出该硅脂的导热能力强弱,界面热阻越小,导热能力越大。
可惜目前能准确提供热阻的硅脂比能准确提供导热系数的更显凤毛麟角,但办法总是有的,有兴趣的同学可以关注我们的后续相关内容。
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