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Enregistrement W4251700750 · doi:10.32920/ryerson.14644551.v1

An experimental study of soil thermal conductivity using a guarded hot plate apparatus

2021· preprint· en· W4251700750 sur OpenAlexaffabout
Иван Николаев

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal conductivityLoamWater contentSaturation (graph theory)Soil waterSoil textureHeat transferMaterials scienceSoil scienceMoistureDegree of saturationThermalGeotechnical engineeringHeat capacityEnvironmental scienceGeologyComposite materialMechanicsThermodynamicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A guarded hot plate apparatus was used to generate comprehensive sets of thermal conductivity for two types of soils, namely Ottawa sand and Richmon Hill clay-loam, for temperature variation from 2 to 92°C and moisture content variation from complete dryness to full saturation with measurement errors of less than 3%. Numerical simulation of heat transfer within the apparatus with sample inside was performed to validate the experimental design and setup. To prepare the samples, a consistent specimen preparation technique was developed for the cases of dry, barely-to-moderately moist, and highly-to-fully saturated moist soils. On the basis of gathered datasets, empirical correlations for soil thermal conductivity were developed as a function of both temperature and moisture content. The proposed correlations produced excellent fit to majority of the experimental data, and could be easily integrated into numerical analysis of underground heat transfer. As an application example, one of the correlations was employed to evaluate soil thermal conductivity in a numerical study of underground heat loss from a basement wall and floor, in order to illustrate the importance of considering the dependence of soil thermal conductivity on soil texture, temperature and degree of saturation.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,437
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)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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