Numerical Analysis of Small-Scale Heat Transfer in Diorite Rocks Validated with Experimental Data

Caleb Coulson, Othman Nasir

Dans les comptes rendus d’articles de la conférence: GeoCalgary 2022: 75th Canadian Geotechnical Conference

Session: M2

RÉSUMÉ: Les projets d'ingénierie thermoactive, tels que les dépôts géologiques profonds, ont donné lieu à de nombreuses recherches expérimentales impliquant le chauffage et les tests subséquents des roches et des sols. Déterminer expérimentalement le développement de la chaleur dans les échantillons d'essai peut prendre beaucoup de temps. Cette étude vise à créer un modèle numérique capable de simuler le développement de chaleur dans un échantillon en fonction de ses dimensions, de ses propriétés thermiques et de sa source de chaleur. Dans cette étude, de petits échantillons cylindriques de roche diorite cristalline et de bentonite compactée ont été chauffés à 100 °C et le développement de la chaleur dans les échantillons a été surveillé. Un modèle a ensuite été créé dans FLAC3D pour simuler ce développement thermique. La capacité de prédire rapidement le développement de la température dans un échantillon d'essai à l'aide d'un modèle numérique sera utile pour planifier les temps d'essai et potentiellement limiter l'ambiguïté de la durée des essais expérimentaux.

ABSTRACT: Thermo-active engineering projects such as deep geological repositories have prompted many experimental research ingestions involving the heating and subsequent testing of rocks and soils. Determining the heat development within test samples experimentally can be time consuming. This investigation aimed to create a numerical model that can simulate the heat development in a sample given the sample dimensions, thermal properties, and heat source. In this investigation small cylindrical samples of crystalline diorite rock and compacted bentonite were heated to 100 degC and the heat development within the samples were monitored. A model was then created in FLAC3D to simulate this heat development. The ability to predict temperature development within a test sample quickly by use of a numerical model will be useful for in scheduling test times and potentially limit the ambiguity in how long experimental trials will take.

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