[发明专利]常温导热系数预测模型

权利要求书

1.一种构建常温导热系数预测模型的方法，其特征在于，包括以下具体方法得出：

S1，材料准备：准备土壤样品，通过振动筛进行风干、研磨和筛分，然后对不同粒径的土壤进行了配制，采用饱和土壤导热系数λ_sat和固体土壤导热系数λ_s两个几何平均方程对土壤石英含量q进行了估算：

式中：n为土壤孔隙度；为20℃条件下水的导热系数0.594Wm^-1℃^-1；λ₀为其它矿物的导热系数，当q0.2时，λ₀取2.0Wm^-1℃^-1，当q≤0.2时，λ₀取3.0Wm^-1℃^-1，λ_q为石英导热系数7.7Wm^-1℃^-1；

S2，测量步骤：通过在土壤中加入定量的水，并将水和土壤充分搅拌，得到了不同的质量含水率0％，5％，10％，15％和20％的土壤，将配置好的土壤密封静置6小时，静置结束后，将配置好的土壤装入Φ105×110mm直径×高度的密封柱中，静置12小时，以确保土壤中水分的均匀分布，通过控制密封土柱中土壤的高度和水分来控制土壤的干密度和孔隙度，静置结束后，用TR-3测量每个土柱内土壤的导热系数，测量三次求平均值；

S3，理论支持：采用瞬态法的热脉冲法，通过测量土壤的温度变化来确定多孔介质的导热系数，导热系数计算如下：

式中，τ为测量加热时间，s；q为加热功率，W·m^-1；λ为土壤导热系数，Wm^-1℃^-1；T为τ时刻的温度，℃，采用TR-3传感器，长度100mm，直径2.4mm，将传感器插入土壤后1分钟后，记录TEMPOS控制器显示数据，即可获得土壤导热系数；

S4，模型改进：该模型对在其他地区不同类型的土壤也具有较高的适用性，模型如下：

A＝λ_dry＝a+bn

B＝λ_sat-λ_dry

式中：A、B和C与土壤基本参数有关，D与土壤饱和度有关，“a”、“b”代表通过线性拟合的计算值，“c”代表线性拟合后公式的系数；

新模型计算整个含水率范围内的土壤导热系数，A和B直接从上限和下限条件导出：

上限：

下限：

其中，Sr代表土壤饱和度；

S5，模型确定：在已知方程形式和参数的条件下，利用1stOpt软件，应用Levenberg-marquardt优化算法，以拟合程度最高为原则进行迭代计算，得到新模型具体形式如下：

A＝λ_dry＝0.51-0.6n

式中：C是与土壤质地相关的系数，粗砂和黏土取1和2，其他类型土壤为1.5。

2.根据权利要求1所述的构建常温导热系数预测模型的方法，其特征在于，所述测量土壤导热系数的仪器采用美国METER公司生产的TEMPOS热性能分析仪，其中包括手持设备TEMPOS控制器和四个传感器KS-3、TR-3、SH-3和RK-3。

3.根据权利要求1所述的构建常温导热系数预测模型的方法，其特征在于，所述S2中为了减少环境温度对结果的影响，在测量土壤导热系数的同时，通过空调将实验室温度控制在恒温20℃。

4.根据权利要求1所述的构建常温导热系数预测模型的方法，其特征在于，为了评价模型的精确程度，采用均方根误差RMSE、偏差百分比PBIAS和纳什-舒特克利夫效率系数NSE对其进行了精度评价，其计算公式分别为：

式中：和和分别为实测值和模型计算值；为实测值的平均值，

RMSE、PBIAS和NSE三个指标中，RMSE值越接近0表示模型计算值越接近实测值，模型精确度越高；PBIAS值越接近0表示模型计算值越接近实测值，模型精确度越高，若PBIAS绝对值小于0.1，表明公式拟合度极好，PBIAS绝对值大于0.25，则拟合公式不可被接受；NSE值越接近1，表示模型计算值越接近实测值。