高填充聚合物复合材料的导热行为长期缺乏统一、可泛化的理论描述。在高填充体系中，填料间距急剧缩短、热流路径高度重排，使得传统有效介质理论（EMT）在 40 vol% 以上迅速失效。如何在几乎完整的可加工浓度范围（0–70 vol%）内实现导热性能的准确预测，并量化描述热传导的逾渗行为、揭示背后的物理机制，始终是导热复合材料研究领域的关键科学问题。

  近日，四川大学高分子科学与工程学院傅强/吴凯团队提出了一种基于体心立方（BCC）结构的“最小热阻路径模型”。该模型通过强制热流沿填料间的最小热阻路径优先传递，使热流表现出明确的矢量特征。

  2025年12月6日，该工作以“Thermal Conductivity Modeling Beyond the Dilute Limit Using a Body-Centered Cubic Framework for Densely Packed Polymer Composites”为题发表在《Nature Communications》上。论文的第一作者是四川大学博士生何璐，通讯作者是四川大学吴凯副研究员。

  研究团队将宏观复合材料抽象为填料紧密堆积的 BCC 框架，并精确求解其局部热阻网络，从物理本质上捕捉了高填充体系中“热流沿阻力最小路径重新组织”的行为。虽然采用了几何简化，但模型仍能准确反映填料间距缩短所引发的强相互作用与路径重构（图1）。

图1 BCC模型结构框架示意图。

  基于这一模型，团队系统求解了不同体积分数、界面热阻和路径结构对应的等效热阻，构建出覆盖从稀疏到致密（0–68 vol%）的统一导热模型（图2），几乎覆盖氧化铝、氮化铝、氧化锌、立方氮化硼、氮化硅等常见无机填料的全部可加工范围。跨材料体系的大量数据验证表明，BCC 模型在全浓度区间内均保持 R² = 0.98、平均相对误差（MRE）低于 20%，在不同填充量下均显著优于 Hasselman–Johnson、Bruggeman 等经典导热模型（图3），为高填充复合材料导热行为的预测提供了新的理论途径。

图2 BCC模型的算法流程及数据处理过程示意。

图3 模型验证效果及与经典导热模型（Hasselman-Johnson、Bruggeman model）的对比。

  此外，为推动模型的实际应用，研究团队进一步开发了一套 Python 计算模块（图4、图5），单次计算时间低于 10 s，可为高导热复合材料的配方设计与性能优化提供高效、可用的预测工具。

图4 模型的python计算模块的流程示意图与BCC模型的适用范围。

图5 程序化的python框架计算流程示意图。

  同时，该研究也为聚合物复合材料中的导热逾渗现象提供了更具物理本质的解释。基于 BCC 模型，团队指出：导热逾渗的关键并非传统意义上的几何连通性，而是“最小热阻路径中纯基体段被逐步挤出”的动态重构过程。随着填料体积分数不断提高，最小热阻路径中的基体长度迅速压缩，路径总热阻呈指数下降，从而在宏观尺度上表现为导热率的陡然上升。这一机制与导电逾渗具有相似性：逾渗区间实际上对应于“主导路径的总阻值跨越数量级变化”的过程，其现象级表现即为材料热导率的非线性变化。更为关键的是，界面热阻R_I在其中起决定性作用——当R_I较低时，填料间的热流连接更容易建立，最小热阻路径能够充分重构，逾渗区间清晰可见；而当R_I较高时，界面阻力主导传热行为，路径难以有效重排，逾渗特征则被显著削弱甚至完全消失。

  该研究得到了国家重点研发计划（2022YFB3806900）和国家自然科学基金（52522304和52373042）等项目的支持。

  原文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-025-67013-y