Prediction and analytics of the flow mal-distribution of multi mini/micro channel using Extreme Gradient Boosting Algorithm method

Abstract

멀티 채널을 갖는 시스템을 활용한 대면적 냉각 시스템이 다양한 분야에서 적용될 수 있는 유망한 냉각 방식으로 주목받고 있다. 하지만 멀티 채널을 갖는 시스템에서 발생할 수 있는 채널에 대해 불균일한 유량 분배 현상은 열전달 성능의 급격한 감소를 유발할 수 있다. 이 연구는 다양한 작동 조건에서 유량 분포를 예측하기 위해 XGBoost 알고리즘을 활용하여 2X2 mm 멀티 미니/마이크로 채널 테스트 모듈에서 수행한 실험 결과로 모델을 훈련시켰다. 결론적으로, 특정 형상을 가진 멀티 채널 모듈에 대해서 인공지능 모델을 활용하여 유량 분배 및 유동 특성을 예측하고 실험 결과와 비교하였다. 이를 통해 타당한 예측 정확도를 확인하였으며, 따라서 본 연구에서 모델의 학습에 활용한 실험 장치와 비슷한 형상을 가진 대면적 멀티 채널 모듈은 위험한 작동 조건을 선행적으로 확인할 수 있음을 보인다.