Numerical Re-Analysis of Natural Heat Convection Tests to Assess the Intrinsic Permeability of Rock-Fill
Notice bibliographique
Résumé
Generally, heat transfer in soils is governed by conduction. In rock-fill materials, however, the pore sizes are large enough to promote heat convection from the motion of air under pressure gradient (forced convection) or temperature gradient (natural convection). It has been found that convection significantly influences the heat transfer in rock-fill embankments such as railways, roadways and embankment dam in cold regions. The material characteristics that influence the most the rate of convection heat transfer is the intrinsic permeability. In a previous study, Côté et al. (2011a) developed a heat transfer cell where natural convection conditions were applied to 1 m3 rock-fill samples in order to establish their intrinsic permeability. They analysed the experimental data using an analytical relationship between the Nusselt number (Nu) and the Rayleigh number (Ra). This theoretical relationship is valid for perfectly insulated and impervious 2-dimensional square enclosure. As shown by the deviation from intrinsic permeability models for porous materials, the use of the theoretical relationship as induces a bias in the experimental intrinsic permeability values. In this paper, the heat transfer within the actual experimental heat transfer cell is analysed using numerical modelling of natural convection allowing to account for heat transfer in and out the imperfectly insulated cubic cell. A new Nu-Ra relationship is developed for this experimental setup. The previous experimental data are re-analysed according this Nu-Ra relationship in order to establish more accurate intrinsic permeability for values for the studied rock-fill materials. The results are compared to existing permeability models.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».