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J-GLOBAL ID：202202287391328930   整理番号：22A0575140

人工ニューラルネットワークモデルに基づく土壌のその場熱伝導率の地域研究【JST・京大機械翻訳】

A regional study of in-situ thermal conductivity of soil based on artificial neural network model

著者 (5件)： Dong Jierui (School of Environment and Municipal Engineering, Qingdao University of Technology, Qingdao 266033, China) ,  Li Xuquan (School of Environment and Municipal Engineering, Qingdao University of Technology, Qingdao 266033, China) ,  Han Bo (School of Energy Geoscience Infrastructure and Society, Heriot-Watt University, Edinburgh EH14 4AS, United Kingdom) ,  Tian Ran (School of Environment and Municipal Engineering, Qingdao University of Technology, Qingdao 266033, China) ,  Yu Huili (School of Environment and Municipal Engineering, Qingdao University of Technology, Qingdao 266033, China)
資料名： Energy and Buildings  (Energy and Buildings)
巻： 257  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0199A  ISSN： 0378-7788  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 土壌のin-situ熱伝導率は,垂直ボアホールを有する地中熱源ヒートポンプシステム(GSHP)を設計するための重要なパラメータであり,このパラメータは,主にin-situ熱応答試験(TRT)を用いて得られる。しかし,TRTは加熱プロセスの間に48時間以上の継続時間と一定の電力を必要とする。TRTの間に電力停止または故障があるならば,地上温度が再試験の前に元の値に戻るまで待つ必要があり,それは長い時間と大きな投資である。正確に土壌のin-situ熱伝導率を予測するために,本研究は人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを開発した。試験地域の土壌特性と地下水特性に基づいて,説明変数の新しいシステムを,in-situ熱伝導率を予測するために提案する。説明変数のデータセットをin situ TRTと調査後に提案した。データセットにおける説明変数を,層序タイプ,岩盤の加重熱伝導率,帯水層厚さ,透過係数および地下水深さとして提案した。これらの5つの説明変数は,ボアホールの包括的で詳細な記述を提供する。ANNモデルは,0.96815の決定係数R2と,地域の予測と実際の値の間の6.3%の平均誤差を達成して,それは良い一般化能力を有することを示した。したがって,このANNモデルを適用して,類似の領域で大規模なin-situ TRTのないin-situ熱伝導率を得ることができた。さらに,岩盤の加重熱伝導率のANNモデル,層序タイプ,帯水層厚さ,透過係数および地下水深さにおける寄与は,それぞれ,40.1%,11.2%,18.3%,17.6%および12.8%であった。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 温度 ,  *熱伝導率 ,  帯水層 ,  電力 ,  熱的検査 ,  *ニューラルネットワーク ,  岩盤 ,  層序 ,  透過率 ,  *土壌 ,  ボアホール ,  土壌特性
準シソーラス用語： *神経回路網モデル ,  決定係数 ,  地中熱ヒートポンプ ,  熱応答試験 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 熱伝導率 ,  人工ニューラルネットワーク ,  その場熱応答試験 ,  層序特性 ,  地下水特性

分類 (2件)： 建築環境一般  (RB02010T) ,  地熱エネルギー  (LB03040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工ニューラルネットワークモデル ,  土壌 ,  熱伝導率 ,  地域 ,  研究