Impact of low‐temperature electrical resistance heating on subsurface flow and transport
Notice bibliographique
Résumé
The effects of subboiling electrical resistance heating (ERH) on subsurface flow and transport were examined in a series of two‐dimensional tank experiments, with temperatures reaching 50°C. To analyze the experiments and determine the dominant mechanisms affecting flow and transport, a fully coupled two‐dimensional finite difference electrothermal model was developed to simulate electrical current flow, temperature‐dependent fluid flow, and mass transport. The model incorporates temperature‐dependent equations for density, viscosity, diffusion coefficient, and electrical conductivity, capturing the nonisothermal processes dominant in the subsurface. The model was validated with laboratory‐scale experiments in which voltage distribution, instantaneous electrical power, temperature, and tracer transport were measured. Tracer experiments and transport modeling indicated that temperature‐induced buoyant flow and contaminant movement could be significant when applying ERH in the subsurface, even at 50°C. A sensitivity study was performed to assess the impact of including temperature‐dependent properties such as water density, viscosity, and electrical conductivity. A change in water density of 1.3% (at 50°C) resulted in buoyant flow and increased velocity through the heated zone, indicating that heating contaminated zones to 50°C can have a large impact on mass transport. Temperature‐dependent electrical conductivity had a direct impact on ERH power consumption as well as the time to reach desired temperatures.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».