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Enregistrement W7161963526 · doi:10.82308/14650

Multi-scale analysis of freezing process in mining applications: From equilibrium to non-equilibrium

2024· dissertation· en· W7161963526 sur OpenAlexaboutno aff
Minghan Xu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostProcess (computing)Climate changeGlobal warmingThermalFossil fuelMathematical modelPhase changePhase (matter)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mining sector is crucial to Canada's economy but faces challenges in transitioning to sustainable practices amid increasing global energy demands and climate change. Dependency on fossil fuels contributes to carbon emissions, while rising temperatures in northern regions accelerate permafrost degradation, threatening critical infrastructure and mining operations. Addressing these challenges requires innovative solutions and a deeper understanding of physical phenomena in cold climates that are unique to Canada, such as solid-liquid phase changes, to ensure the industry's long-term sustainability.This dissertation focuses on advancing our fundamental knowledge of solidification, including both equilibrium and non-equilibrium processes, at multiple temporal and spatial scales through theoretical and experimental analyses. It begins with a state-of-the-art review of freezing processes, outlining recent progress from fundamental, methodological, and applied perspectives. The thesis then addresses macro-scale equilibrium solidification by developing novel analytical solutions to two-phase Stefan problems via singular perturbation and asymptotic analysis, which are both accurate and computationally efficient. These solutions facilitate the thermal estimation of phase change materials (PCMs) for cold thermal energy storage, as well as artificial ground freezing (AGF) for stabilizing ore deposits and protecting permafrost.The thesis advances to the study of multi-stage and multi-scale non-equilibrium solidification, characterized by innovative laboratory experiments and unified mathematical models. Specifically, it examines the five-stage solidification of pure substances and mixtures, including stochastic heterogeneous nucleation, non-linear crystal growth, and coupled heat and mass transport with freeze-point depression. The multi-scale analysis captures temporal and spatial phenomena using novel experimental and mathematical frameworks. Non-equilibrium solidification significantly enhances the development of PCMs for cold thermal energy storage, as well as spray freezing (SF) for heating, cooling, and decontaminating wastewater in mines.The combination of equilibrium and non-equilibrium solidification, investigated through theoretical and experimental frameworks, contributes to our fundamental understanding of complex phase-change processes. The developed analytical solution to two-phase Stefan problems significantly reduces the computational time for equilibrium processes compared to numerical methods. The novel multi-stage and multi-scale frameworks for both pure substances and mixtures accurately characterize non-equilibrium behaviors (e.g., heterogeneous nucleation and non-linear crystal growth) that are otherwise difficult to obtain via conventional approaches.From an applied perspective, the freezing process (both at equilibrium and non-equilibrium) is a key influential factor in the thermal estimation and design of AGF, PCMs, and SF. The developed frameworks delineate practical parameters such as total freezing time, interface movement, thermal storage capacity, freeze concentration, ice quality, and ice production. Accurate analysis of freezing phenomena is of great importance in the innovation, development, and integration of these cutting-edge clean technology solutions, tailored specifically to the unique landscapes and environments of Canadian mines in today's global energy transition and climate crisis

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,311 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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