An easy-to-use analytical model for standing column wells operating with bleed
Notice bibliographique
Résumé
Accurate assessment of subsurface heat transport is vital for the design of standing column well systems. When bleed is utilized, the mathematical problem is governed by coupled heat transfer and groundwater flow within a radially convergent flow field, making the development of models challenging. While numerical models exist to simulate these transient processes, the absence of simple and accessible analytical solutions limits their broader application. This study addresses this gap by developing a novel easy-to-use analytical model to accurately represent the heat advection–diffusion problem in standing column wells operating with bleed. The proposed model combines the well-known infinite line source model with an innovative scaling function, inspired from the field of solute transport, through a simple convolution product. Notably, the developed model depends on only three dimensionless parameters: dimensionless advection time, Péclet number, and bleed ratio. Rigorous validation against two distinct sets of reference numerical solutions demonstrated the model’s efficiency, accuracy, and reliability across a broad spectrum of nine physical parameters. Key results include relative root mean square errors on the order of 10 −3 across 200 reference solutions, confirming the model’s robustness. These findings highlight the model’s potential to significantly advance both research and practical applications in the design and optimization of standing column wells. • An analytical model is proposed for standing column wells operating with bleed. • The model is easy to implement and takes the form of a simple convolution product. • The model is validated by comparison with 200 reference solutions. • The model is robust across various dimensionless parameters, including Péclet. • The model is fast, aiding in system performance optimization.
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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) | 0,000 | 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 ».