Numerical simulation and artificial intelligence for predicting the performance of a new earth–air heat exchanger configuration in cool regions of Algeria
| Parent link: | Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов=Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2015-.— 2413-1830 Т. 336, № 12.— 2025.— С. 91-103 |
|---|---|
| Andre forfattere: | , , , |
| Summary: | Relevance. The interest in finding sustainable alternatives to classic heating and cooling systems. Geothermal energy is used because of its lower environmental impact compared to the traditional sources of conventional energy. The research is caused by the need to examine the impact of various design parameters on the outlet air temperature and mean efficiency of the earth–air heat exchanger system. Aim. To examine the impact of various design parameters, such as pipe length, air velocity, pipe diameter, and inlet conditions, on the outlet air temperature and mean efficiency of the earth–air heat exchanger system. The numerical data was used to train the artificial intelligence-based artificial neural networks algorithm, which was applied to predict the air temperature for more expanded range of effecting parameters. Methods. Numerical analysis using ANSYS FLUENT to model a new geometrical configuration of the earth-air heat exchanger, using a spiral pipe design. The computations determined the outlet temperature and earth–air heat exchanger efficiency, were used to train an artificial neural networks algorithm for predicting outlet temperature across a broader range of parameters. Results and conclusions. The study examined the impact of several factors, such as pitch spacing, air velocity, pipe diameter, inlet air temperature, and length, on the efficacy of the system during the coldest months of 2023. We concluded that the essential depth for effective heat exchange in earth–air heat exchanger is 6 to 7 m for all specified depths; the temperature of the discharge air increases as the pipe diameter decreases; as the air velocity decreased, the temperature of the exit air increased; the spiral pipe increased pitch distance results in a drop in the earth–air heat exchanger outlet air temperature; when air velocity rises, the mean efficiency η falls. The largest reduction was observed with a lower air velocity and a smaller pipe diameter. The largest drop in η between pipe diameters of 110 and 250 mm is around 21%; the application of the anartificial neural networks approach was justified as it could predict the air temperature with very good accuracy Актуальность. Интерес к поиску устойчивых альтернатив классическим системам отопления и охлаждения. Геотермальная энергия используется из-за ее меньшего воздействия на окружающую среду по сравнению с традиционными источниками энергии. Исследование вызвано необходимостью изучить влияние различных конструктивных параметров на температуру воздуха на выходе и среднюю эффективность систем теплообменников с земляным воздухом. Цель: изучить влияние различных конструктивных параметров, таких как длина трубы, скорость движения воздуха, диаметр трубы и условия на входе, на температуру воздуха на выходе и среднюю эффективность системы теплообменника с земляным воздухом. Числовые данные были использованы для обучения алгоритма искусственных нейронных сетей на основе искусственного интеллекта, который применялся для прогнозирования температуры воздуха при более расширенном диапазоне влияющих параметров. Методы: численный анализ с использованием ANSYS FLUENT для моделирования новой геометрической конфигурации теплообменника земля–воздух со спиральной конструкцией трубы. Расчеты определили температуру на выходе и эффективность воздушного теплообменника, были использованы для обучения алгоритма искусственных нейронных сетей для прогнозирования температуры на выходе в более широком диапазоне параметров. Результаты и выводы. В ходе исследования было изучено влияние нескольких факторов, таких как расстояние между шагами, скорость движения воздуха, диаметр трубы, температура воздуха на входе и длина, на эффективность системы в самые холодные месяцы 2023 г. Мы пришли к следующим выводам: необходимая глубина для эффективного теплообмена в теплообменнике земля–воздух составляет 6–7 м для всех указанных глубин; температура нагнетаемого воздуха повышается при уменьшении диаметра трубы; при снижении скорости воздуха температура выходящего воздуха повышается; увеличение расстояния между шагами спиральной трубы приводит к снижению температуры воздуха на выходе EAHE; при увеличении скорости воздуха средняя эффективность η падает. Наибольшее снижение наблюдалось при меньшей скорости воздуха и меньшем диаметре трубы. Наибольшее падение η между диаметрами труб 110 и 250 мм составляет около 21 %; применение метода искусственных нейронных сетей было оправдано, так как он позволил предсказать температуру воздуха с очень высокой точностью Текстовый файл |
| Sprog: | russisk |
| Udgivet: |
2025
|
| Fag: | |
| Online adgang: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/135027 https://doi.org/10.18799/24131830/2025/12/4948 |
| Format: | Electronisk Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=684237 |
MARC
| LEADER | 00000naa2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 684237 | ||
| 005 | 20260226113339.0 | ||
| 090 | |a 684237 | ||
| 100 | |a 20260115d2025 k||y0rusy50 ba | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn uucaa | ||
| 200 | 1 | |a Numerical simulation and artificial intelligence for predicting the performance of a new earth–air heat exchanger configuration in cool regions of Algeria |d Численное моделирование и искусственный интеллект для прогнозирования эффективности новой конфигурации теплообменника земля–воздух в прохладных регионах Алжира |z rus |f S. Safi, A. Filali, F. Berrahil, I. A. Zergua | |
| 320 | |a References: p. 102-103 (25 tit.) | ||
| 330 | |a Relevance. The interest in finding sustainable alternatives to classic heating and cooling systems. Geothermal energy is used because of its lower environmental impact compared to the traditional sources of conventional energy. The research is caused by the need to examine the impact of various design parameters on the outlet air temperature and mean efficiency of the earth–air heat exchanger system. Aim. To examine the impact of various design parameters, such as pipe length, air velocity, pipe diameter, and inlet conditions, on the outlet air temperature and mean efficiency of the earth–air heat exchanger system. The numerical data was used to train the artificial intelligence-based artificial neural networks algorithm, which was applied to predict the air temperature for more expanded range of effecting parameters. Methods. Numerical analysis using ANSYS FLUENT to model a new geometrical configuration of the earth-air heat exchanger, using a spiral pipe design. The computations determined the outlet temperature and earth–air heat exchanger efficiency, were used to train an artificial neural networks algorithm for predicting outlet temperature across a broader range of parameters. Results and conclusions. The study examined the impact of several factors, such as pitch spacing, air velocity, pipe diameter, inlet air temperature, and length, on the efficacy of the system during the coldest months of 2023. We concluded that the essential depth for effective heat exchange in earth–air heat exchanger is 6 to 7 m for all specified depths; the temperature of the discharge air increases as the pipe diameter decreases; as the air velocity decreased, the temperature of the exit air increased; the spiral pipe increased pitch distance results in a drop in the earth–air heat exchanger outlet air temperature; when air velocity rises, the mean efficiency η falls. The largest reduction was observed with a lower air velocity and a smaller pipe diameter. The largest drop in η between pipe diameters of 110 and 250 mm is around 21%; the application of the anartificial neural networks approach was justified as it could predict the air temperature with very good accuracy | ||
| 330 | |a Актуальность. Интерес к поиску устойчивых альтернатив классическим системам отопления и охлаждения. Геотермальная энергия используется из-за ее меньшего воздействия на окружающую среду по сравнению с традиционными источниками энергии. Исследование вызвано необходимостью изучить влияние различных конструктивных параметров на температуру воздуха на выходе и среднюю эффективность систем теплообменников с земляным воздухом. Цель: изучить влияние различных конструктивных параметров, таких как длина трубы, скорость движения воздуха, диаметр трубы и условия на входе, на температуру воздуха на выходе и среднюю эффективность системы теплообменника с земляным воздухом. Числовые данные были использованы для обучения алгоритма искусственных нейронных сетей на основе искусственного интеллекта, который применялся для прогнозирования температуры воздуха при более расширенном диапазоне влияющих параметров. Методы: численный анализ с использованием ANSYS FLUENT для моделирования новой геометрической конфигурации теплообменника земля–воздух со спиральной конструкцией трубы. Расчеты определили температуру на выходе и эффективность воздушного теплообменника, были использованы для обучения алгоритма искусственных нейронных сетей для прогнозирования температуры на выходе в более широком диапазоне параметров. Результаты и выводы. В ходе исследования было изучено влияние нескольких факторов, таких как расстояние между шагами, скорость движения воздуха, диаметр трубы, температура воздуха на входе и длина, на эффективность системы в самые холодные месяцы 2023 г. Мы пришли к следующим выводам: необходимая глубина для эффективного теплообмена в теплообменнике земля–воздух составляет 6–7 м для всех указанных глубин; температура нагнетаемого воздуха повышается при уменьшении диаметра трубы; при снижении скорости воздуха температура выходящего воздуха повышается; увеличение расстояния между шагами спиральной трубы приводит к снижению температуры воздуха на выходе EAHE; при увеличении скорости воздуха средняя эффективность η падает. Наибольшее снижение наблюдалось при меньшей скорости воздуха и меньшем диаметре трубы. Наибольшее падение η между диаметрами труб 110 и 250 мм составляет около 21 %; применение метода искусственных нейронных сетей было оправдано, так как он позволил предсказать температуру воздуха с очень высокой точностью | ||
| 336 | |a Текстовый файл | ||
| 461 | 1 | |0 288378 |9 288378 |t Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов |l Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет |c Томск |n Изд-во ТПУ |d 2015- |x 2413-1830 | |
| 463 | 1 | |0 684218 |9 684218 |t Т. 336, № 12 |d 2025 |v С. 91-103 | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a numerical study | |
| 610 | 1 | |a earth–air heat exchanger | |
| 610 | 1 | |a heating | |
| 610 | 1 | |a geothermal energy | |
| 610 | 1 | |a spiral pipe | |
| 610 | 1 | |a численное исследование | |
| 610 | 1 | |a теплообменник земля–воздух | |
| 610 | 1 | |a отопление | |
| 610 | 1 | |a геотермальная энергия | |
| 610 | 1 | |a спиральная труба | |
| 701 | 1 | |a Safi |b S. |g Safia | |
| 701 | 1 | |a Filali |b A. |g Abdelkader | |
| 701 | 1 | |a Berrahil |b F. |g Farid | |
| 701 | 1 | |a Zergua |b I. A. |g Ihab Anis | |
| 801 | 0 | |a RU |b 63413507 |c 20260115 | |
| 850 | |a 63413507 | ||
| 856 | 4 | 0 | |u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/135027 |z http://earchive.tpu.ru/handle/11683/135027 |
| 856 | 4 | 0 | |u https://doi.org/10.18799/24131830/2025/12/4948 |z https://doi.org/10.18799/24131830/2025/12/4948 |
| 942 | |c CF | ||