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Enregistrement W4285012302 · doi:10.3390/thermo2030014

Semi-Analytical Method for 3D Transient Heat Transfer in Thermally Interacting Fields of Ground Heat Exchangers

2022· article· en· W4285012302 sur OpenAlexafffund
Carlos Prieto, Massimo Cimmino

Notice bibliographique

RevueThermo · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMechanicsAdvectionHeat transferMultipole expansionTransient (computer programming)Heat exchangerBoreholeFinite element methodMaterials scienceThermodynamicsGeologyPhysicsGeotechnical engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of heat transfer in ground heat exchangers (GHEs) considering the fluid advection inside the pipes; the heat transfer between the fluid and the ground through the grout material; and the thermal interaction between GHEs is a challenging task. The present paper presents a new semi-analytical method that takes into account the aforementioned effects to consider both the short- to long-term effects of GHEs. The heat transfer between the fluid and grout was studied by a transient multipole expansion considering time-dependent fluid temperatures and an advection model for the pipes obtained from an energy balance on the heat carrier fluid. Thermal interactions were analyzed using an equivalent borehole method while penalizing the transient multipole expansion to include thermal interaction effects. Validation of the short-term predictions was performed by comparing the proposed model to experimental data found in the literature and to an FEA model. The proposed model was then compared with a FEA model in long-term simulations of a geothermal field comprised of 24 GHEs for multi-annual simulation. The method resulted in substantial reduction in computational time while preserving good accuracy when compared with the FEA 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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,261 · 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'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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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