摘要
本发明公开了基于地层热物性智能分析的能源竖井换热效率优化方法,包括:通过整合实验室测试、现场勘探及文献数据,构建结构化热物性参数数据库,涵盖导热系数、比热容、热扩散系数等关键参数。结合缩尺物理实验与多参数耦合数值仿真,验证并扩展传热模型;利用随机森林、神经网络等机器学习算法,建立热物性参数与能源竖井换热效率的非线性预测模型,量化参数贡献度并定义适配性阈值。通过钻孔勘探数据与数据库的相似度匹配,推荐最优地层深度,最终集成云端智能平台,实现实时数据更新、在线计算及施工建议。根据本发明,显著提升能源竖井地源热泵系统开发中地层适配性评估的精度,显著提升了地热能开发效率。
技术关键词
热物性参数
机器学习算法
云端智能平台
性智能评估系统
数值仿真
能源
亚克力材料制作
地源热泵系统
实时数据
非线性
物理
随机森林
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