Thermal modeling of buried structures in permafrost regions: Assessing climate change impacts through future projections
Bibliographic record
Abstract
La dégradation du pergélisol représente un défi majeur pour la stabilité des infrastructures dans les régions froides, particulièrement dans le contexte des changements climatiques. Cette étude examine l’évolution thermique des températures souterraines sous des remblais situés en zone de pergélisol, en mettant l’accent sur les structures enfouies soumises à un réchauffement futur. Des projections climatiques issues du modèle CanESM5 selon le scénario SSP5-8.5 sont intégrées aux simulations réalisées avec COMSOL Multiphysics. Ces simulations évaluent les effets des cycles de gel-dégel et des variations de température à long terme entre 1980 et 2060. La zone d’étude, High Level en Alberta, située sur le territoire du Traité 8, constitue un site représentatif des conditions de pergélisol. Trois configurations géométriques de remblais ont été évaluées, avec et sans ponceaux. Le modèle a permis d’analyser l’influence de la géométrie du remblai, du matériau de remplissage (remblai sableux typique, basalte concassé et calcaire concassé), de l’emplacement de l’isolation et de la présence de ponceaux sur les températures souterraines et la profondeur de dégel du pergélisol.L’épaississement de la couche active est particulièrement marqué dans les remblais contenant des ponceaux et des matériaux à forte conductivité thermique, bien que l’ajout d’isolant ait permis d’atténuer ces effets dans certaines configurations. Les scénarios avec isolation montrent une efficacité variable pour ralentir la dégradation du pergélisol, influencée par le type de matériau et la géométrie d’installation. Les comparaisons saisonnières et décennales révèlent une augmentation progressive de l’épaisseur de la couche active dans toutes les configurations. Cette étude met en évidence l’influence combinée de la géométrie, des matériaux, de la présence de ponceaux et de l’isolation sur la stabilité thermique à long terme. Les résultats offrent des pistes pour la conception et l’adaptation future des infrastructures dans les régions nordiques touchées par les changements climatiques
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".