Assessment of some soil thermal conductivity models via variations in temperature and bulk density at low moisture range


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Simulation of heat transfer in soil under steady and unsteady situations requires reliable estimate of soil thermal conductivity (λ) at varying environmental conditions. In the current work several soil thermal conductivity predicting models including I) de Vries, II) Campbell, III) combined de Vries and Campbell and IV) de Vries-Nobre were evaluated for the four soils of coarse sand, sandy loam, loam and clay loam textured at varying in temperature and bulk density at low moisture range. Thermal conductivities measured by the cylindrical probe method served as the reference for models assessment. Results showed that approximately same thermal conductivities obtained by the five methods at low moisture range (θ ≤ 0.05 m3/m3). Also the de Vries and de Vries-Campbell models produced accurate than Campbell and de vries-Nobre models. The accuracy of the two models increased with soil compaction but decreased with temperature rise. Campbell model showed more reliability at higher (311.16 and 321.16 K) temperatures; but its accuracy declined with soil compaction in current work. It seems that assuming needle shape for the soil particles is far away from the reality whereas assuming spherical shapes may be more realistic and produced more satisfactory prediction of thermal conductivity. The compaction would alter particle arrangement and may increase the contact area of particles; and then make them behave more or less spherical shape.it seems thermal conductivity in solid particles increase via increasing in temperature. Since a modified mineral shape factor, gm, was developed as a combination between sphere and needle according to geometric mean particle diameter as well as bulk density and temperature as modifying factors. This factor increased the accuracy of de Vries-Nobre model up to 10.37%. Regarding nonlinear regression model, moisture content, bulk density, temperature and quartz content demonstrated significant effect on soil thermal conductivity in our investigation.

Об авторах

Seyed Mahdavi

Department of Soil Science

Автор, ответственный за переписку.
Email: mohamad.mahdavi64@gmail.com
Иран, Tabriz

Mohammad Neyshabouri

Department of Soil Science

Email: mohamad.mahdavi64@gmail.com
Иран, Tabriz

Haruyuki Fujimaki

Arid Land Research Center

Email: mohamad.mahdavi64@gmail.com
Япония, Tottori

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».