A numerical tool for the analytical solution of temperature rise and thermal spreading resistance for power electronics

The growing development in electronic technologies and the trend for miniaturization are continuously increasing the power density of chips. One of the main challenges in the control of microprocessors is heat removal. Thermal management is a key issue, as chip temperature strongly affects perfomance, safety and lifetime. An excessively high junction temperature can cause reduction in service life and reliability, and even failure of the entire electronic system. A uniform temperature distribution is desired to avoid hot spots and local overheating, which also may cause failure. The heat generated by the devices must be efficiently removed in order to maintain the operating temperature within the appropriate limits and prevent an uneven temperature distribution. Therefore it is of fundamental importance to be able to evaluate the temperature distribution in microelectronic devices in order to assess reliability and capacity. The temperature rise and the spreading resistance are the main indicators of thermal perfomance. Discrete heat sources placed on rectangular plates with convective cooling are a common application for heat transfer in microelectronics. The purpose of this thesis work is to develop a reliable numerical tool for temperature prediction of chips or devices mounted on heat spreaders, which are convectively cooled on the bottom surface. The analytical solution for the temperature rise and the spreading resistance will be presented and applied to single-layer and multi-layer structures, with one or multiple heating components. To this end, a Python tool has been developed. Heat transfer is investigated via empirical correlations and different channel geometries can be used to enhance heat dissipation. The analytical solution is validated against FV (Finite Volume) simulations, using the open-source software OpenFOAM. The dependency of the temperature rise and the spreading resistance on properties of the plates, such as thickness and in-plane dimension, is investigated in order to improve thermal behaviour.

Il continuo sviluppo dell'elettronica e la tendenza alla miniaturizzazione risultano in un aumento della densità di potenza dei microprocessori. La dissipazione del calore costituisce una delle maggior sfide nel controllo di dispositivi microelettronici. La rimozione del calore è una problematica fondamentale perchè le prestazioni del componente, nonchè la sicurezza e la durata, sono fortemente influenzati dalla temperatura. Una temperatura troppo alta può considerevolmente ridurre la vita e l'affidabilità e addirittura causare un danno permanente dell'intero sistema elettronico. Deve essere garantita una distribuzione di temperatura uniforme per evitare punti caldi e surriscaldamento locale, che costituiscono ulteriori fonti di danno. Il calore generato dai componenti deve essere efficacemente rimosso per mantenere la temperatura operativa entro certi limiti e impedire una distribuzione disomogenea. Perciò è fondamentale sapere predire la temperatura di dispositivi microelettronici in modo da poterne valutare l'affidabilità. Il picco di temperatura e la resistenza di spreading sono i due principali indicatori del comportamento termico. L'applicazione più frequente nell'ambito dello scambio termico in microelettronica è costituita da componenti scaldanti posizionati su substrati conduttivi rettangolari, raffreddati tramite convezione. L'obbiettivo di questa tesi è lo sviluppo di un affidabile codice di calcolo per la predizione della temperatura di componenti microelettronici montati su substrati di materiale conduttivo, la cui superficie inferiore sia soggetta a raffreddamento convettivo. Verrà presentata la soluzione analitica per il picco di temperatura e la resistenza di spreading e verranno forniti esempi pratici di strutture a singolo strato o multi-strato, con una singola o multiple sorgenti di calore. La soluzione analitica è stata implementata in un codice Python, che utilizza una correlazione empirica per determinare il coefficiente di scambio termico convettivo. A seconda della geometria del canale, possono essere utilizzate diverse correlazioni, che promuovono lo scambio termico. Il codice Python è stato validato confrontandone i risultati con delle simulazioni ai Volumi Finiti, condotte con il software OpenFOAM. La parte finale del lavoro di tesi indaga come il picco di temperatura e la resistenza di spreading dipendano dalle caratteristiche del substrato, come spessore e dimensione.