La transferencia de calor por cambio de fase de materiales de cambio de fase nano-mejorados (NePCMs) se abordó en un disipador de calor lleno de aletas de espuma de metal de cobre. El NePCM estaba hecho de 1-Tetradecanol nanoplaquetas de grafito. El disipador de calor era un anillo contenido donde su superficie exterior estaba sujeta a una refrigeración por convección de un flujo externo mientras que su superficie interior estaba expuesta a un flujo de calor constante. Las ecuaciones gobernantes, incluyendo el momento y la transferencia de calor con cambio de fase, se explicaron en una forma de ecuación diferencial parcial e integradas utilizando el método de elementos finitos. Se empleó una red neuronal artificial para mapear la relación entre el ángulo anisotrópico y las fracciones de nanopartículas con la fracción de volumen de fusión. Los datos del modelo computacional se utilizaron para entrenar con éxito la ANN. La ANN entrenada mostró un valor de R cercano a la unidad, lo que indica la alta precisión de predicción de la red neuronal. Luego, la ANN se utilizó para producir mapas de fracciones de fusión en función de los parámetros de diseño. Se abordó el impacto de la colocación geométrica de las aletas de espuma de metal y las concentraciones de las nanopartículas en la transferencia de calor en la superficie. Se encontró que la dispersión de las aletas (grandes ángulos entre las aletas) podría mejorar el rendimiento de enfriamiento del disipador de calor sin aumentar su peso. Además, las nanopartículas podrían reducir la capacidad de almacenamiento de energía térmica del disipador de calor ya que no contribuyen a la transferencia de calor. Además, dado que las nanopartículas generalmente aumentan la transferencia de calor en la superficie, podrían ser beneficiosas solo con un 1,0% en peso en las etapas intermedias de la transferencia de calor por fusión.