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Enregistrement W2981825631 · doi:10.1088/1757-899x/609/5/052026

Modelling and optimization of helical steel piles as in-ground heat exchangers for Ground-Source Heat Pumps

2019· article· en· W2981825631 sur OpenAlexaff
Sarah R. Nicholson, Aggrey Mwesigye, Seth B. Dworkin

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat exchangerBoreholePileHeat pumpGeothermal gradientGeothermal heatingFinite element methodMechanicsNuclear engineeringMaterials scienceEngineeringMechanical engineeringStructural engineeringGeothermal energyGeotechnical engineeringGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ground source heat pumps are a sustainable way to provide building heating and cooling due to their efficient use of near-constant ground temperatures as mediums for heat exchange. Conventional in-ground heat exchangers are limited by the large size of required borehole field installations and the high economic costs, therefore the pairing of in-ground structural helical piles with these heat exchangers offers a system of geothermal heating and cooling which can be more accessible and lower cost than traditional equipment. In this research, a novel helical steel pile was modelled using a 3-D numerical model and finite element analysis. This model was first validated with experimental data from a double-tube pile, with 24-hr transient operation outlet temperatures accurate within 3%. Finally, the steady state heat exchange rate per unit area was calculated, with the new helical steel pile geometry yielding an increase of 8.6 W/m, 13.2 W/m, and 16.2 W/m (for 2 L/min, 4 L/min, and 8 L/min flowrates respectively) over the validation model.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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