Characterizing the Two‐Dimensional Thermal Conductivity Distribution in a Sand and Gravel Aquifer
Notice bibliographique
Résumé
Both hydrologic and thermal transport properties play a significant role in the movement of heat through permeable sedimentary material; however, the thermal conductivity is rarely characterized in detailed spatial resolution. As part of a study of the movement of thermal plumes through a sand and gravel aquifer, we have constructed a two‐dimensional profile of thermal conductivity. This work consisted of: (i) measuring the thermal conductivity of the soil solids, λ s , for the main stratigraphic units using the steady‐state divided‐bar apparatus and estimating conductivity from mineral composition; (ii) measuring the volumetric water content and porosity using crosshole ground‐penetrating radar; (iii) evaluating four models used to predict the apparent thermal conductivity, λ, of variably saturated soils and selecting the best model using the information‐theoretic approach, (iv) calculating the λ field on a 0.25‐m square cell grid using measured data and the selected model, and (v) simulating thermal transport within the two‐dimensional domain using a finite element numerical model. The apparent thermal conductivity in the saturated aquifer ranges from 2.14 to 2.69 W m −1 K −1 with a mean of 2.42 W m −1 K −1 Numerical simulations show that the heterogeneous thermal conductivity field results in increased thermal dispersion that is most pronounced at the plume front. Our values for λ and λ s may be used for glacial soils with similar mineralogy and texture. Our methods may also be used at other sites to construct the thermal conductivity distribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».