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Enregistrement W4389584983 · doi:10.17118/11143/21014

Novel thermosyphon design for underground artificial ground freezing: CFDanalysis

2023· article· en· W4389584983 sur OpenAlexaffabout
Ahmad F. Zueter, Muhammad S.K. Tareen, Navid Bahrani, Agus P. Sasmito

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensMcGill UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermosiphonComputational fluid dynamicsGround freezingMarine engineeringComputer scienceMechanical engineeringEngineeringAerospace engineeringGeotechnical engineeringHeat exchanger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Cigar Lake Mine (Saskatchewan, Canada) contains the richest high-grade uranium deposits in the world. Geotechnical concerns and underground water seepage during compels the need for artificial ground freezing (AGF) at a depth of 400-460 meters below the ground surface, where the ore is located and thus called the active zone. The AGF systems are driven by energy intensive refrigeration plants at 300 million dollars annually, which is expected to double in an expansion plan. In this project, we propose an innovative artificial ground freezing technology that runs on sustainable energy resources. Our work improves traditional thermosyphons to meet the needs of underground AGF systems by incorporating air insulation layer in the top passive zone where ground freezing is not needed (which extends for 400 meters in the Cigar Lake Mine) to magnify energy extraction in the active zone. The superior performance of this novel design has been demonstrated mathematically using well-validated lab-scale models based on the conservation principles of mass, momentum, and energy. The results show that the novel design extracts twice the amount of thermal energy as compared to that of traditional thermosyphons. Overall, the proposed thermosyphon design shows great potential as an economic and sustainable alternative for present underground AGF systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,099 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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