Errors Analysis Of Heat Pulse Probe Methods: Experiments and Simulations
Notice bibliographique
Résumé
The heat pulse probe (HPP) method can be used to measure specific heat capacity (c), thermal conductivity (λ), and water content of soil; however, many factors are believed to contribute to measurement errors in both λ and c from the HPP method. The objective of this study was to examine if contact resistance, heat‐driven flow, temperature‐dependent thermal properties, or epoxy fillings affect the estimated soil thermal properties and water content from the HPP method. Heat pulse experiments were conducted on oven‐dry sand, water‐saturated sand, sand saturated with agar‐stabilized water, and coarse snow (large grain size). The results showed that for the sand and coarse snow, the thermal contact resistance did not contribute to the overestimation of heat capacity. There was little difference in measured water contents between sand saturated with water and sand saturated with agar‐stabilized water, suggesting no obvious heat‐driven flow under saturated conditions. Compared with an 8‐s heat pulse with a power strength ( q′ ) >80 W m −1 , a long heat pulse of duration 60 s and q′ < 6 W m −1 reduced the overestimation of soil c and water content (θ w ) on oven‐dry sands. Both temperature‐dependent soil thermal properties and epoxy filling inside the heater needle contributed to the overestimation of c and θ w.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».