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Enregistrement W4409840062 · doi:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2025.127153

A new model for predicting thermal conductivity of unsaturated soils using the soil-water characteristic curve

2025· article· en· W4409840062 sur OpenAlexafffund
Wang Hao, Sai K. Vanapalli

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Heat and Mass Transfer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilUniversity of Ottawa
Mots-clésSoil waterThermal conductivitySoil scienceMaterials scienceEnvironmental scienceThermodynamicsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Introduced a novel model for predicting thermal conductivity of unsaturated soils. • Utilized the Soil-Water Characteristic Curve (SWCC) for providing modeling foundation. • Model incorporates two parameters linked to soil pore size distribution. • Validated the model with 30 soil samples, showing strong predictive accuracy. Heat and mass transfer processes in porous media, such as soils, strongly depend on thermal conductivity. In contrast to homogeneous materials, the thermal conductivity of soils, especially when they are unsaturated, is highly complex due to the intricate interactions among solid, water, and air phases. Water saturation is one of the most important factors influencing the thermal conductivity. Current models for predicting thermal conductivity, whether empirical, based on mixing theories, or grounded in percolation theory frequently exhibit limitations under varied environmental conditions. To address these challenges, in this study a new model is developed for predicting the thermal conductivity of unsaturated soils, utilizing the Soil-Water Characteristic Curve (SWCC) as a fundamental tool. The proposed approach explicitly links pore-scale thermal conductivity to pore size distribution, subsequently upscaling this relationship to predict normalized thermal conductivity at the macroscale. The model incorporates two parameters, n 1 and η , both of which are strongly related to the pore size distribution. The parameter n 1 is derived from the SWCC while an empirical correlation is suggested between n 1 and η , facilitating practical implementation. The model’s accuracy is validated against a wide range of experimental datasets, demonstrating reliable prediction performance across various soil types and temperature conditions. This model can be effectively used in thermo-hydro-mechanical (THM) coupled modeling for unsaturated soils.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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