MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7128660096

Optimisation par commande prédictive de l'opération d'un champ de puits géothermiques avec recharge de chaleur

2025· other· fr· W7128660096 on OpenAlexaboutno aff
Guillaume Ingelaere

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGroundwater rechargeHeat pipeHeat transfer
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ: Ce mémoire explore la possibilité d’injecter de la chaleur provenant de rejets thermiques dans des puits géothermiques pour réduire le déséquilibre thermique dans le sol, et de contrôler l’injection ainsi que l’utilisation des puits à l’aide de commande prédictive. Cette recharge thermique du sol par injection peut-être réalisée à l’aide de puits à deux circuits indépendants, l’un étant utilisé pour l’échangeur thermique de la pompe à chaleur et l’autre pour l’injection de chaleur. Dans un premier temps, une étude préliminaire de la recharge du sol par injection de chaleur et de ses opportunités est réalisée. Un système équipé d’une pompe à chaleur reliée à un seul puits dans le climat de Montréal est modélisé dans TRNSYS, et plusieurs scénarios d’injection, de durées et fréquences variables, sont analysés. Les résultats montrent que l’injection de chaleur peut mener à une réduction de la consommation électrique de la pompe à chaleur de 14 %. Par ailleurs, il est possible de diviser par deux la profondeur requise du puits en présence d’injection de chaleur. À la suite de cette étude, l’idée de valoriser de manière optimale la chaleur injectée dans le sol est considérée. Une géométrie de champ de 25 puits est conçue à cet effet. Une pompe à chaleur est reliée à deux circuits d’échangeur géothermique circulant respectivement dans les 9 puits centraux et les 16 puits périphériques, et l’injection de chaleur est rendue possible dans les 9 puits centraux par un circuit indépendant. Ces deux zones distinctes du champ de puits (centre et périphérie) peuvent alors être utilisées de manière indépendante. Ce système est modélisé avec le langage Python, avec l’aide du module pygfunction fournissant les outils de calcul du comportement de puits géothermiques. Le modèle utilise des g-functions pour représenter la réponse thermique du sol. Les comportements thermiques des deux groupes de puits du champ sont considérés séparément, en tenant compte des interactions entre les deux zones grâce à des g-functions croisées. Un modèle de commande prédictive est alors mis en place, servant à contrôler les débits utilisés dans les deux circuits de la pompe à chaleur et déterminer les moments d’injection de chaleur. L’injection de chaleur offre la possibilité de réduire de 33 % la longueur des puits géothermiques du champ. L’ajout de la commande prédictive permet par ailleurs de réduire la facture énergétique du système de 7,46 %. L’injection utilisée au moment des pics de chauffage des bâtiments permet de réduire la puissance appelée par la pompe à chaleur. En outre, l’injection de chaleur durant l’été crée un stockage saisonnier de chaleur localisé au centre du champ de puits qui favorise l’opération du système en hiver. ABSTRACT: This thesis explores the possibility of injecting waste heat into geothermal boreholes to reduce thermal imbalance in the ground, and controlling the injection and use of the boreholes using predictive control. This thermal recharge of the ground by injection can be achieved using boreholes containing two independent circuits, one used for the heat pump’s source-side heat exchanger and the other for heat injection. First, a preliminary study of ground recharge by heat injection and its opportunities is carried out. A system equipped with a single-borehole heat pump in Montreal climate is modeled in TRNSYS, and several injection scenarios, with varying durations and frequencies, are analyzed. The results show that heat injection can lead to a 14 % reduction in the heat pump electrical consumption. In addition, it is possible to divide the required borehole depth by two when heat injection is used. Following this study, the idea of using optimally the heat injected into the ground is considered. A borefield geometry of 25 boreholes was designed for this purpose. A heat pump is connected to two geothermal exchanger circuits circulating respectively in the 9 central boreholes and the 16 peripheral boreholes, and heat injection is made possible in the 9 central boreholes by an independent circuit. These two distinct areas of the borefield (center and periphery) can thus be used independently. This system is modeled using the Python language. This system is modeled using Python, with the help of the pygfunction package, which provides tools for calculating the behavior of geothermal boreholes. The model uses g-functions to represent the thermal response of the ground. The thermal behavior of the two groups of boreholes in the borefield is considered separately, taking into account the interactions between the two zones using cross g-functions. A predictive control model is then implemented to control the flow rates used in the two heat pump circuits and determine the timing of heat injection. Heat injection offers the possibility to reduce the length of geothermal boreholes by 33 %. The addition of predictive control also reduces the system’s energy costs by 7,46 %. Heat injection during peak heating periods in buildings reduces the power demand on the heat pump. In addition, heat injection during the summer creates a seasonal heat storage located in the center of the borefield, which improves system operation in winter. Predictive control of the boreholes’ flowrates enhances the benefits of this thermal energy storage.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.031

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.227 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal)→French-language works237,207→