Introducing a novel method for determining the effective thermal conductivity at moderate and high Péclet numbers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flow and heat transfer in porous materials is a common topic throughout many fields, including environmental and petroleum engineering. Using a coupled approach of experimental and simulation methods, this study presents a novel method for calculating thermal conductivity. Specifically, a new approach for the measurement of thermal dispersivity with both conduction and forced convection drives is proposed. In our experiments, temperature was monitored at different points within the porous medium, providing detailed spatial temperature distributions. These measurements allowed us to calculate and report effective thermal conductivity, enhancing the accuracy of our model. Experiments with various injection rates and temperatures were conducted on a sand pack. There is a relationship between the composition and connectivity of the solid in the geometry and heat transfer. However, in the case of forced convection, the key factor is the Péclet number which is important for optimal extraction of the heat inside the geothermal reservoir according to the cooling rate. When the Péclet number is high, the permeability of the porous medium plays a significant role. The velocity of the fluid can change the effective thermal conductivity up to four orders of magnitude. Due to the thermal resistance of solid and fluid, the temperature gradient between the boundary and the centre of the geometry was seen and temperature peaks were observed in the initial stages of the experiments. The size and number of peaks at the initial stage of the experiments are highly dependent on the matrix properties, such as thermal conductivity and surface area.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».