A Review and Evaluation of Predictive Models for Thermal Conductivity of Sands at Full Water Content Range
Notice bibliographique
Résumé
The effective thermal conductivity (λeff) of sands is a critical parameter required by applications in geothermal energy resources, geo-technique and geo-environment and in science disciplines. However, the availability of the reliable λeff data is not sufficient and predictive models are usually used in practice to estimate λeff. These predictive models may vary in complexity, flexibility, accuracy and applications. There is no universal model that can be applied to all soil types and full water content range. The choice of different models may result in distinctive estimates of λeff. The objectives of this study were to conduct an extensive review of the thermal conductivity models of sands and evaluate their performance with a large dataset consisting of various sand types from dry to saturation. A total of 14 models to predict λeff of sands were evaluated with a large compiled dataset consisting of 1025 measurements on 62 sands from 20 studies. The results show that the models of Chen 2008 (CS2008) and Zhang et al. 2016 (ZN2016) give the best estimates of thermal conductivity of sands, with Nash–Sutcliffe efficiency = 0.9 and RMSE = 0.3 W m−1 °C−1. These two models are potentially applied to accurately estimate thermal conductivity of sands of different types.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».