New Methodology for Representing Soil Ionization in FDTD Simulations of Grounding Electrodes
Notice bibliographique
Résumé
Soil ionization has been represented in finite-difference time-domain (FDTD) simulations by the variation in resistivity in the cells depicting the soil. This approach represents the dynamics of soil ionization and its effect on the resistance of grounding electrodes, but it has a high computational cost as it requires discretizing the working volume into small cells. This article proposes a new method for representing the soil ionization effect on grounding electrodes in FDTD simulations. The electrode resistance is calculated based on the injected current using a dynamic soil ionization model, considering equipotential surface patterns and analytical expressions of the variation in soil resistivity. The resistance variation is then represented in FDTD by an equivalent radius. The method allows the use of coarse meshes and therefore fast simulations, while still considering the dynamics of soil ionization. Application examples with unipolar and bipolar injected current, single vertical rods of different lengths, and four parallel rods are used to validate the proposed method and compare it with the existing one. Results show good accuracy in all cases and a gain of up to 539 times in computing speed compared to the existing method, proving to be an efficient alternative for representing the phenomenon.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».