Modeling Heat Transfer through Permafrost Soil Subjected to Seasonal Freeze-Thaw
Notice bibliographique
Résumé
The present paper proposes an iterative implicit numerical method for simulating the thaw depth of permafrost soil. For this purpose, the enthalpy-porosity model was used for the phase change process, and the finite difference scheme FTCS (Forward Time Centered Space) was used for discretization. An artificial mushy zone was maintained with the same thickness by keeping the regularization parameter proportional to the temperature gradient. In doing so, we made the scheme more stable and convergence occurred faster. The model accuracy was validated by comparing the numerical results with the analytical Stefan solution and with the results of a derived numerical model, based on an explicit scheme. The model performance was also tested against observation data collected on four different landscapes with different soil profiles and located on a basin underlain by continuous permafrost. It was found that the proposed model matched noticeably well the analytical solution for a volumetric liquid fraction (phi) equal to 0.5 regardless of the grid resolution. Furthermore, compared with the observation data, the model reproduced the annual maximum thaw depth with an absolute error lying between 0.7 and 7.7%. In addition, the designed algorithm allowed the model to converge after a maximum of eight iterations, reducing the computational time by around 75% compared to the explicit model. The results were so encouraging that the model can be included in a hydrological modeling of permafrost watersheds or cold regions in general.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 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 tête enseignante, 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 ».