Global and local sensitivity analysis of heat transport in fractured rock using a modified LH-OAT method
Notice bibliographique
Résumé
Thermal conductive heating is an in-situ groundwater remediation technique that can be implemented in weathered or fractured rock. However, the characterization and identification of heat transfer in fractured rock is challenging because of complex hydrogeological and thermodynamic processes, particularly for irregular heat source configurations. As an effective practice, sensitivity analysis has been widely used to screen, rank, and quantify the influential factors in complex systems. In this study, a three-dimensional numerical model was applied to investigate, using global and local sensitivity analyses, the significance of six input factors that influence the heating of fractured rock. The factors include the radius and energy delivery strength of the heat source (which were used to study the scale effect and heating processes), the fracture aperture, fracture spacing, groundwater velocity, and the thermal conductivity of the rock matrix. A discrete Latin Hypercube-One at A Time (LH-OAT) approach is proposed and utilized as an experimental design and data analysis method for the discrete input factors that apply to this study. We also used Machine Learning techniques to enhance the robustness of simulation results with a significant reduction of computational cost. The results show that at all locations within the heating area, the radius of the source and energy delivery strength are the most influential input factors. The scale effect associated with the radius of the heat source is significant for the rock matrix temperature. The groundwater flow related factors jointly determine the temperature variation in the upstream areas. The contribution of the thermal conductivity of the rock matrix to heat dissipation is nearly isotropic in the heating area. A nonlinear trending of sensitivity indices is observed for all factors in the input space. Based on these results, the discrete LH-OAT approach has been demonstrated to efficiently identify influential factors within a discrete input value space. The use of a two-way OAT perturbation approach is suggested to avoid potential errors caused by the one-way perturbation method for parameter ranking.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».