利用热释电电流分析精确测量微尺度独立介电薄膜的热物理性质

《International Journal of Thermal Sciences》:Accurate thermophysical property measurement of microscale independent dielectric films by pyroelectric current analysis

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月28日 来源:International Journal of Thermal Sciences 4.9

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  •所提出的方法适用于同时测量介电薄膜的热导率和比热容。•所提出的方法适用于厚度仅为几微米的独立介电薄膜。•所提出的方法具有高重复性和测量精度。引言介电薄膜,如聚酰亚胺(PI)、聚乙烯(PE)和双向拉伸聚丙烯(BOPP),是表现出优异电绝缘性、热稳定性和机械强度的代表性材料[1]。

  
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    所提出的方法适用于同时测量介电薄膜的热导率和比热容。
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    所提出的方法适用于厚度仅为几微米的独立介电薄膜。
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    所提出的方法具有高重复性和测量精度。

引言

介电薄膜,如聚酰亚胺(PI)、聚乙烯(PE)和双向拉伸聚丙烯(BOPP),是表现出优异电绝缘性、热稳定性和机械强度的代表性材料[1]。这些特性使其成为高温电路、储能器件和柔性电子器件的理想功能材料。随着材料科学的快速发展,电气器件向小型化和集成化方向的持续发展推动了相关介电薄膜的进一步优化,其厚度减小至数微米以满足更小尺寸的需求[2],[3]。尺寸的减小不可避免地导致更高的能量密度和更大的功耗,从而在电子器件内部引起热量积聚,可能导致介电体过热,面临热老化甚至过早击穿的风险[4]。用于此类器件或组件的介电薄膜的有效散热在防止热失控方面起着关键作用[5]。然而,表征厚度仅为数微米的介电薄膜的热物理性能是一项艰巨的挑战。为提高测量精度,必须不断优化和改进测量系统与方法。
传统的稳态方法已广泛用于测定块体固体材料的热物理性质,因其测试快速、操作简单和便利。然而,随着薄膜厚度的减小,厚度对热物理参数的尺寸效应变得更加显著,这导致稳态热流法在评估新型材料时的有效性日益受限[6],[7],[8]。因此,在过去几十年中,基于光热电技术并专门用于介电薄膜热表征的方法得到了发展。常用的热表征测量技术包括激光闪射分析仪[9]、时域和频域热反射法[10],[11]、3ω法[12]以及红外锁相热成像[13]。然而,需要指出的是,这些方法更适用于相对较厚的样品,其厚度通常从几十微米到几毫米不等。因此,迫切需要将研究重点扩展到厚度为几微米量级的工业薄膜材料[14]。
鉴于上述方法在表征厚度为几微米的介电体热物理参数方面存在的挑战,本文提出了一种适用于同时测量薄介电薄膜多种热参数的技术。当介电薄膜在外加电压作用下受到瞬时激光热脉冲加热时,薄膜内部会产生温度梯度,从而感应出热释电响应电流。携带介电体温度信息的热释电响应电流信号可以被放大、采集和分析,以提取其热物理参数。通过热释电响应电流信号提取薄膜热物理参数的机理在第2节中描述。我们提出的方法具有样品消耗量低、测量时间短和稳定性高的优点。与我们之前的研究[15],[16]相比,本文提出的方法更适合测量厚度仅为数微米的独立固体介电薄膜。此外,它允许同时获取多个热参数,同时避免了界面热阻和基底热导率等不确定性的干扰,并且该测量在测量独立介电薄膜方面具有更好的适用范围和场景。

章节概要

测量原理与理论模型

热释电响应电流的分析是本项研究的基础,相关参数的符号说明如表Ⅰ所示。该电流的生成机理如下:一旦极化介电薄膜(极化介电薄膜或外加电场下的非极化介电薄膜)经历瞬态激光脉冲加热,样品将吸收部分入射激光能量并将其转化为热通量,随后热通量向内扩散

关键参数的模拟与确定

如上所述,在温度分布已知的情况下,通过根据方程(1)、(2)对温度增量谱进行数值积分来模拟电流谱。选择弱极性聚丙烯作为模拟样品,以铝或金作为金属电极来展示模拟结果。详细的模拟参数列于表2和表3中。六组关键不确定参数,包括热导率、

实验测量与数据拟合

在建立理论模型、样品制备和搭建实验装置之后,选择厚度为5 μm的聚丙烯薄膜作为标准测试样品。图5(a)和(b)分别展示了通过实验测量和数值模拟获得的5 μm厚聚丙烯薄膜的时域和频域电流结果。显然,频域拟合曲线应比

结论

本文提出了一种基于热释电响应电流分析的新方法,用于测定介电薄膜的热物理参数。主要结论如下:
  • (1)
    所提出的方法适用于同时测定厚度为几微米的自支撑介电薄膜的热导率和比热容。
  • (2)
    所提出的测量技术表现出优异的重复性和卓越的检测精度。热

CRediT作者贡献声明

陈世杰:撰写—审阅与编辑、撰写—初稿、调查、正式分析、数据管理、概念化。 潘竹青:撰写—初稿、验证、软件、调查。 郑飞虎:撰写—审阅与编辑、监督、方法论。 张逸伦:软件、调查。 马梦星:可视化、资源、资金获取。

利益冲突声明

作者声明,他们不存在已知的、可能影响本文所报告工作的竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本工作得到国家自然科学基金(项目编号:NSFC No.51477119)的资助。
陈世杰|潘竹青|郑飞虎|张逸伦|马梦星
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