A new model for predicting thermal conductivity of unsaturated soils using the soil-water characteristic curve
Notice bibliographique
Résumé
• 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.
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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 ».