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Enregistrement W4410054871 · doi:10.1016/j.geothermics.2025.103354

Heat flux evaluation based on active fiber optic distributed temperature sensing tests in southwestern Yukon, Canada

2025· article· en· W4410054871 sur OpenAlexafffundabout
F. Chapman, Maria Klepikova, Olivier Bour, Mafalda M. Miranda, R. Roche, Jasmin Raymond

Notice bibliographique

RevueGeothermics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPolar Knowledge CanadaCommission géologique du Yukon
Mots-clésOptical fiberRemote sensingFlux (metallurgy)Heat fluxFiber optic sensorEnvironmental scienceGeologyMaterials scienceEngineeringTelecommunicationsHeat transferPhysicsThermodynamicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Fibre-optic (FO) distributed temperature sensing (DTS) for geothermal evaluations. • FO-DTS thermal response test produces high-resolution thermal conductivity profile. • High-resolution allows to identify variation in substrate and flow. • Heat flux evaluation in pre-existing boreholes decreases exploration risk. • New heat flux evaluation for southwestern Yukon, Canada. Geothermal energy could decrease remote regions dependence on diesel by offering an alternative baseload energy. However, the geothermal exploration risk is high in remote regions due to limited temperature and ground thermal conductivity data, and resultant heat flux evaluations. Thermal response tests are commonly used in the heat pump industry to evaluate the effective thermal conductivity, but these tests are typically performed in shallow wells (< 200 m), assume the effective thermal conductivity to be purely due to conduction and neglect the influence of groundwater flow. Herein, fibre-optic distributed temperature sensing was used during active thermal response tests to produce a high-resolution in-situ effective thermal conductivity profile. The high-resolution profiles allow conduction-dominated segments to be isolated based on the temperature and effective thermal conductivity profiles. This method was applied to two boreholes in southwestern Yukon on the traditional territory of Kluane First Nation (KFN-L: 387 m and DRGW: 220 m). The heat flux was evaluated based on conductive segments of the temperature and thermal conductivity profiles. The temperature profile was corrected for topography and paleoclimate effects, and the internal heat generation was also considered. This resulted in heat flux estimation of 89 mW m -2 and 99 mWm -2 at KFN-L and DRGW, respectively. These values decrease exploration uncertainty around Burwash Landing, Yukon, where data scarcity is a challenge to geothermal exploration. This method could be applied in diverse geological settings to confidently estimate local terrestrial heat flux in pre-existing boreholes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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