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Enregistrement W3093352223 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-20952

Experimental and numerical performance assessment of standing column well operating strategies

2020· article· en· W3093352223 sur OpenAlexaffabout
Gabrielle Beaudry, Philippe Pasquier, Denis Marcotte, Alain Nguyen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensNatural Resources CanadaPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwaterBoreholeHeat exchangerGeothermal gradientEnvironmental scienceGeothermal heatingPetroleum engineeringGeothermal energyGeologyMechanical engineeringGeotechnical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Standing column wells (SCWs) are efficient ground heat exchangers that use local groundwater as a heat source/sink for heating and cooling buildings. In a SCW, high heat exchange rates are achieved by recirculating groundwater in a single deep (75 m to 450 m) and uncased borehole. Discharging (“bleeding”) a small amount of the pumped water outside the SCW also allows maintaining the groundwater temperature within the heat pump’s operational range during peak demand periods. This strategy has been identified as the most significant parameter of SCW operation and is associated with reductions in total length, surface and cost of the borehole heat exchanger compared with the more common closed-loop systems.</p><p>This work aims at improving knowledge of the dynamic mass and heat transfer processes involved in SCW operation, in order to promote adoption of this energy-efficient technology and encourage good practice. To this end, data is collected using an experimental SCW system located near the city of Montreal, Canada, and made of a 215-m-deep SCW and a 150-m-deep injection well available for discharge of bleed water. The wells are also connected to a large-scale geothermal laboratory designed and equipped to mimic the heating and cooling operation of a small commercial building. First, an advanced finite-element model coupling advection-diffusion of heat and groundwater flow within a SCW and the surrounding ground is developed in the Comsol Multiphysics environment and is validated using experimental datasets collected through downhole temperature measurements, a pumping test, a thermal response test as well as 25 days of winter operation. The numerical model is then used to evaluate the impact of the pumping arrangement and bedrock fracturation on the well’s outlet temperature. Secondly, the operational parameters logged during the dynamic heat extraction test are analysed to provide insight about various operating strategies and their effect on the system’s performance.</p><p>The work conducted so far demonstrates that the proposed finite-element model reproduces the hydraulic and thermal behaviours of a SCW with satisfying accuracy. Numerical results suggest that placing the submersible pump near the top of the well avoids installation and maintenance difficulties without compromising heat pump operation compared with the usual reverse configuration. It is also shown that deep fractured zones are beneficial to heat pump operation in heating mode, whereas near-surface fracturing tends to impair the performance of the system throughout winter as it eventually favours recharge of the well with colder water. At last, analysis of the winter test data indicates the effectiveness of a three-level bleed control and on-off sequence for maintaining the groundwater temperature above the freezing point, while minimizing the volume of discharged water and allowing to reach a 160 W/m heat extraction rate.</p>

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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