多芯片LED器件热学特性分析

陈焕庭， 陈福昌， 何 洋， 林 硕， 熊传兵， 周锦荣, 陈赐海

(闽南师范大学 物理与信息工程学院， 福建 漳州 363000)

1 引 言

多芯片LED器件是将多个LED芯片集成在散热基板上，并实现整体封装的一种技术。与单芯片LED器件封装相比，多芯片LED器件可提高单位体积内光源的集成度，有利于LED光源体积降低[1-2]。随着多芯片LED器件集成度的提高和体积的缩小，尤其是对于集成大功率芯片的LED器件，其内部具有多个热源，热源之间的热耦合效应明显，单位体积内的功耗较大，随着LED器件结温升高，将影响到LED光源的光学特性以及电学特性，可靠性降低[3-4]。因此，分析多芯片LED器件内部热学模型，准确计算其结温已经成为目前多芯片LED器件应用中不可忽略的一个重要环节[5-7]。

传统热设计方法需要通过对样品进行大量的实验分析比对，最终提出合理的散热结构方案，因此存在很大的局限性。目前普遍采用计算机仿真软件对LED的不同散热结构进行热模拟分析，通过对多种优化结构的计算分析，确定最合理的改进方案，并最终将热仿真结果与实际测试进行对比论证，从而验证设计方案的可行性。

多热阻模型的优点是热分析行业内普遍认可的，它可以简化封装模型，在热模拟过程中节省网格，大大降低仿真时间，精度高于单热阻以及双热阻模型，目前国外电子厂商和软件公司对多热阻模型的研究投入力度很大，国内尚处于起步阶段，基于欧洲基金项目而建立的DELPHI热阻网络模型，已被广泛应用于电子设备热设计中[8]，该模型是目前世界最流行的热阻提取方法。

本文通过建立多芯片LED热学模型，阐明器件内部热阻支路的变化情况，对研究器件内部各层材料的温度响应特性具有参考价值，另一方面该模型有助于更全面分析多芯片LED热阻内部芯片之间的热耦合效应。基于有限体积数值方法计算分析多芯片LED器件在不同负载电功率情况下的结温，与测试值进行比较，进而验证所提出的热学模型和计算方法的有效性。

2 有限体积法理论

有限体积法可认为是有限差分法的积分形式，有限差分法对微分方程进行离散，而有限体积法直接对积分方程进行离散[9]。

如果求解域中有n个网格，则需要建立n组方程求解其对应的温度T，各个方向速度μ、ν、w，如有5 000个网格，则需要求解25 000个方程，采用涡流分析模型，则需要求解更多的方程。网格分布将直接影响到求解精度，一般而言，可先粗化网格再对关键区域进行网格细化，网格数量越多，求解精度越高，计算时间越长。在计算过程中选取每个单元网格作为一个有限监控体。在每个监控体内，针对目标变量，建立质量、动量、热能的积分控制方程

∮ρφVdS=∮Γφ

(1)

式中ρ为监控体密度，V为速度，S为监控体表面区域，Γφ为φ的扩散系数，Sφ为监控体内部的φ源，Ω为监控体体积。

将积分控制方程在空间上进行离散化

(2)

式中Nf为监控体表面个数，f为在表面位置变量值。

若需要进行瞬态分析，须对包含时间变量的方程进行离散化。一般而言，控制方程具有非线性和耦合性，因此通过迭代获得求解结果。

求解过程中，先将网格粗化，进行粗略计算，再将计算结果回代入原网格中，作为原网格的初始值，从而加速求解速度，减少迭代次数，减少计算时间。重点对关键求解区域网格加密细化，进行数值回插，获得目标变量的求解结果。

3 多芯片LED热学模型

多芯片LED热学模型如图1所示，其中R1为多芯片LED器件中各个芯片结到内部热沉的热阻，R2与R3为多芯片LED器件中相邻芯片之间的耦合热阻，R2与R3大小与芯片之间的相对距离相关。该多芯片器件中单颗LED芯片的热功率表示为

(3)

式中Tj为结温，Ph为LED芯片热功率,Ri为第ith结点的热阻,当热阻支路与沿着X轴或Y轴方向相邻结点连接时，则Ti为相邻结点温度。当热阻支路与沿着Z轴方向相邻结点连接时，则Ti为该结点内部铜层温度。

热阻支路与沿着Z轴方向上多芯片LED器件结点到内部铜层之间的总热阻RJS可以用并联阻抗的公式表示

(4)

假设每个LED芯片结点到内部铜层之间形成的热阻相等，则有：

(5)

LED结点到环境之间形成的总热阻可表示为：

(6)

由上式而知，单芯片结至内部热沉热阻RJS为N芯片的N倍，而内部铜层至环境热阻RSA与N芯片相同。

图1 多芯片LED的热学模型

4 实 验

采用T3Ster&Teraled光电热测试系统测试多芯片LED器件的光学及热学特性。T3Ster 是用于测试IC、LED、散热器、热管等电子器件热特性的热测试仪。运用JEDEC静态试验方法(JESD51-1)，通过改变电子器件的输入功率，使得器件产生温度变化，在变化过程中，T3Ster测试出芯片的瞬态温度响应曲线，基于升温或降温曲线可分析得到待测器件全面的热特性，利用R-C热阻网络和结构函数理论，定量提取出待测器件内部的热流路径，从而获得积分结构函数和微分结构函数[10-12]。本文研究的多芯片LED器件为CREE-MCE(型号：MCE4WT-A2-0000-000K01)，为同一个基板上集成4颗芯片白光LED，这4颗芯片单独引出电极焊盘，即可独立控制每颗LED芯片的驱动电流。该封装配光结构为朗伯光型分布，发光角度为110°。多芯片LED器件加载测试电流1 mA,热沉温度控制范围25～55 ℃，每间隔10 ℃采集待测器件的正向电压，依据电压随温度变化关系，计算电压-温度系数K。将待测样品加载电流350 mA，利用Teraled系统测试器件输出的光功率，并将待测器件电功率扣除所测试的光功率，获得其热功率。

本文对LED芯片结构简化处理，芯片由P型、N型GaN、多量子阱InGaN、电流扩展层和电极组成。作为优化电流密度分布的电极，因为对器件热场分布影响很小，因此可将其忽略。由于量子阱和电流扩展层厚度在纳米数量级别，因此可将芯片近似为GaN材料。该多芯片LED器件封装尺寸为7 mm×7.5 mm，芯片尺寸为1 mm×1 mm，器件内部铜层厚度1.45 mm，多芯片LED器件固定于MCPCB，该MCPCB的尺寸为20 mm×20 mm×2 mm。 芯片热导率为30 W·m-1·K-1, 芯片粘结层热导率15 W·m-1·K-1,器件内部铜层热导率为180 W·m-1·K-1,多芯片LED器件与MCPCB之间导热硅的胶热导率为2.5 W·m-1·K-1，MCPCB热导率 为170 W·m-1·K-1。本文采用有限元体积仿真软件FLOTHERM对该样品进行热学仿真。其中边界条件设置为25 ℃，同时对MCPCB的温度进行固定设置，即所采用的流动模型为强制对流模型，所设置求解域范围在1 m×1 m范围。求解域的边界条件设置为空气导热系数、粘滞度、密度分别为2.61×10-2W·m-1·K-1,1.84×10-5N·s·m-2,1.16 kg·m-3。

图2 多芯片LED封装结构

5 结果与分析

图3为多芯片LED器件在单颗芯片、2颗芯片、3颗芯片以及4颗芯片工作情况下的正向电压随温度的变化趋势。电压随着芯片增多而降低，可能原因为：基于肖特基二极管模型[6]，正向电压与器件本身串联电阻Rs成正比。随着芯片数目增多，即并联支路增多，进而使总的并联多路Rs的总值减小，进而引起正向电压降低。依据正向电压随温度变化关系，计算电压-温度系数K，单颗芯片、2颗芯片、3颗芯片以及4颗芯片的电压-温度系数分别为-2.38，-2.43，-2.41，-2.47 mV·℃-1。

图3 多芯片LED器件电压-温度曲线

多芯片LED器件结构为4颗芯片并联而成。将样品固定在控温热沉之上，热沉温度为25 ℃，控制并联支路总电流分别为350，700，1 050，1 400 mA，即350 mA工作电流分别同时加载于1颗、2颗、3颗、4颗芯片。图4为多芯片LED器件的温度响应曲线图，随着加载电功率的增加，器件结温明显提高，单颗芯片、2颗芯片、3颗芯片以及4颗芯片的结温升高幅度分别为9.7，11.5，13.7，17.2 ℃。图5为多芯片LED器件温度场仿真结果。

将样品固定在控温热沉之上，测试其积分结构函数曲线，如图6所示。4颗芯片同时工作时，器件结至内部铜层热阻RJS4为2.1 ℃·W-1，内部铜层至环境热阻RSA为2.3 ℃·W-1；两颗芯片同时工作下器件结至内部铜层热阻RJS2为4.4 ℃·W-1，大约为4颗芯片同时工作状态下RJS的2倍，内部铜层至环境热阻RSA为2.0 ℃/W，大约等同于4颗芯片同时工作状态下RSA；单芯片工作时器件RJS1为8.7 ℃·W-1，大约为4颗芯片同时工作状态下RJS4的4倍；单芯片工作时器件RSA为2.2 ℃·W-1，大约等同于4颗芯片同时工作状态下RSA。

图4 多芯片LED器件温度响应曲线

图5 多芯片LED器件温度场仿真结果

图6 多芯片LED器件积分结构函数

将样品固定在散热器上，散热器热阻为12 ℃·W-1，用0.3～1.2 W电功率分别同时加载1颗、2颗、3颗、4颗芯片，测试其结温。同时利用有限体积法及多芯片热阻模型，计算结温，计算值和测试值如图7所示。单颗芯片同时加载0.3 W电功率时，器件结温测试值为27.2 ℃，计算值为28.1 ℃，两者误差值为3.3%；当负载电功率为1.2 W时，结温测试值为43.1 ℃，计算值为45.2 ℃，两者误差值为4.8%。4颗芯片同时加载0.3 W电功率时，器件结温测试值为35.8 ℃，计算值为36.6 ℃，两者误差值为2.2%；当负载电功率为1.2 W时，结温测试值为76.5 ℃，计算值为79.6 ℃，两者误差值为4.1%。1颗芯片、2颗芯片、3颗芯片以及4颗芯片在负载不同电功率情况下，结温的测试值和计算值的最小误差值为0.8%，最大误差值为6.8%，平均误差值为3.4%。因此可证实所采用的多芯片LED热学模型以及有限体积数值计算方法的有效性。

图7 多芯片LED器件结温与电功率曲线

6 结 论

本文结合有限体积方法及多芯片LED热学模型分析多芯片LED热学特性。通过建立多芯片LED热学模型可阐明器件内部热阻支路的变化情况，对研究器件内部各层材料温度响应特性具有参考价值，另一方面该模型有助于更全面分析多芯片LED热阻内部芯片之间的热耦合效应。

对于多芯片LED器件结温，单颗芯片、2颗芯片、3颗芯片以及4颗芯片在负载不同电功率(0.3～1.2 W)情况下，结温的测试值和计算值的最小误差值为0.8%，最大误差值为6.8%，平均误差值为3.4%，计算结果与测试结果基本保持一致，因此有利论证了多芯片LED热学模型可为评价多芯片LED器件热学性能提供重要参考。

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