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Enregistrement W2965243070 · doi:10.11159/htff19.115

Numerical Modeling of Heat and Water Transport with Heat Exchange in Unsaturated-Saturated Porous Media Including Heat Influence on Flow

2019· article· en· W2965243070 sur OpenAlexvenueno aff
Jozef Kačur, Patrik Mihala

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgentúra na Podporu Výskumu a Vývoja
Mots-clésPorous mediumMaterials scienceHeat exchangerFlow (mathematics)Heat flowMechanicsThermodynamicsPorosityComposite materialThermalPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We discuss the numerical modelling of heat transport with contaminated water into unsaturated-saturated porous media. We focus on the determination of a heat exchange with the matrix of the porous media and adsorption of a contaminant. Numerical modelling includes the influence of temperature and adsorbed contaminant on hydraulic permeability. We also discuss the water volume extension due to the temperature change. This is motivated by hydrothermal isolation properties of building facades under the influence of external weather conditions. Also, contaminant dissolved in the water could be interpreted, e.g., as the salt which can degrade the quality of concrete and other building elements. Dependence of hydraulic permeability on the temperature, concentration of a contaminant, amount of adsorbed contaminant and saturation is discussed on the base of van Genuchten empirical law for unsaturated porous media. An efficient numerical approximation is proposed by means of which we solve the direct and inverse problems of the complex model. The determination of the model parameters we solve by inverse methods. In our numerical experiments, we show the significant sensitivity of hydraulic permeability on temperature and adsorption and the weak sensitivity on water extensions in the physically relevant temperature change. For the solution of inverse problems in laboratory experiments, we suggest the 3D sample in a cylindrical form which enables many experimental scenarios created by suitable boundary conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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