Thermal Performance Comparison of Working Fluids for Geothermal Snow Melting with Gravitational Heat Pipe
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Notice bibliographique
Résumé
Snow and ice accumulation on transportation infrastructure presents significant safety and maintenance challenges in cold regions, while conventional removal methods are both energy-intensive and environmentally detrimental. This study proposes a passive Heat Pipe–Coupled Geothermal Snow Melting System (HP-GSMS) that harnesses shallow geothermal energy to maintain snow-free surfaces without external energy input. Using Fluent-based CFD simulations, the system’s thermal performance was evaluated under various working fluids (ammonia, carbon dioxide, water) and pipe materials (stainless steel, aluminum). A one-dimensional thermal resistance model validated the CFD results under ammonia–stainless steel conditions, predicting a heat flux of 358.6 W/m2 compared to 361.0 W/m2 from the simulation, with a deviation of only 0.66%, confirming model accuracy. Ammonia demonstrated superior phase-change efficiency, with the aluminum–ammonia configuration yielding the highest heat flux (up to 677 W/m2), surpassing typical snow-melting thresholds. Aluminum pipes enhanced radial heat conduction without compromising phase stability, while water exhibited poor phase-change performance and CO2 showed moderate but stable behavior. Additionally, a dynamic three-node RC thermal network was employed to assess transient performance under realistic diurnal temperature variations, revealing surface heat fluxes ranging from 230 to 460 W/m2, with a daily average of approximately 340 W/m2. These findings demonstrate the HP-GSMS’s practical viability in cold climates and underscore the importance of selecting low-boiling-point fluids and high-conductivity materials for scalable, energy-efficient, and low-carbon snow-melting applications in urban infrastructure.
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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 découle