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Enregistrement W4413921870 · doi:10.1139/cgj-2025-0177

Long-term soil thermal imbalance analysis of the energy pile considering ambient thermal boundary

2025· article· en· W4413921870 sur OpenAlexvenueno aff
Xi Wang, Shi‐Jin Feng, Hongxin Chen, Jincheng Fang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanghai Rising-Star ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPileGeotechnical engineeringTerm (time)ThermalEnvironmental scienceGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term operation is crucial for energy piles, significantly affecting the pile thermal performance and soil thermal field. However, research on long-term behavior remains limited. This study conducted model tests with a scaled energy pile, involving 1 week of continuous thermal injection, followed by a validated 3D thermo-hydro-mechanical numerical model. The model simulated a 10-year operation under annual ambient temperature in Shanghai and typical building thermal loads. Test results showed ambient temperature significantly influenced the thermal field distribution, even in deeper soil layers within a short period. Long-term simulations revealed that constant or insulated soil surface conditions overestimated pile temperatures and caused excessive soil temperature rises. Soil thermal imbalance expanded from the pile vicinity to surrounding regions, with thermal accumulation shifting downward and forming a transition zone in the upper soil. Regions with soil temperatures exceeding the initial level were defined as the thermal impact zone, simplified as a circular area at the same depth. Over time, the thermal impact range stabilized annually and varied linearly with depth. However, the prolonged operation caused the range to progressively contract toward the pile, indicating depth-wise “shrinkage”. These observations suggest energy pile design can be optimized to mitigate thermal interference on adjacent piles.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations0
Publié2025
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