Thermal conductivity of soils by weighted average model with transitional air/water inter-phase
Notice bibliographique
Résumé
This study presents two straightforward weighted average models for estimating the thermal conductivity of unsaturated soils. The first model ( WAM TAWI -1 ) incorporates the weighted average contributions from primary soil constituents (i.e., quartz ) and residual soil minerals , which are surrounded by a single continuous phase ( a transitional air/water inter-phase fluid ) with continuously changing thermal conductivity ( λ ) within its boundary values representing air ( λ a ) and water ( λ w ) . Similarly, the second model ( WAM TAWI -2 ) incorporates the weighted average contributions from all soil minerals and the transitional air/water inter-phase fluid. In contrast to the original model by de Vries in 1963, these models are free of complex latent heat transfer expressions, water/air shape fitting factors, and critical water content for changing continuous medium between air and water; consequently, they are exceptionally easy to use. The WAM TAWI -1 model is recommended because it only requires commonly available data: soil porosity , grain size distribution , and quartz content, while the WAM TAWI -2 model requires full mineral composition of a soil which is rarely available. The WAM TAWI -1 model was effectively validated with respect to λ data of 39 Canadian field soils, three standard sands, and 10 Chinese soils. The average standard deviations ( SD ) were ± 0.093 W⋅m −1 ⋅K −1 for 17 coarse soils, ±0.068 W⋅m −1 ⋅K −1 for 22 fine soils, and ± 0.079 W⋅m −1 ⋅K −1 for all Canadian soils. For the three standard sands, the average SD was ±0.143 W⋅m −1 ⋅K −1 , demonstrating good performance. Among the 10 Chinese soils, the model demonstrated good performance of ±0.142 W⋅m −1 ⋅K −1 for five coarse soils, while delivering superior estimates of ±0.094 W⋅m −1 ⋅K −1 for the remaining five fine soils. The results confirm the outstanding superiority of the model with respect to the original model by de Vries, in terms of its simplicity and λ predictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».