La conductividad térmica es un parámetro térmico importante en el diseño de ingeniería en regiones frías. Mediante la medición de la conductividad térmica de la arcilla utilizando un método de hilo caliente transitorio en el laboratorio, se analizaron los factores influyentes de la conductividad térmica de los suelos durante el proceso de congelación, y se desarrolló un modelo predictivo de la conductividad térmica con una tecnología de red neuronal artificial (RNA). Los resultados muestran que la variación de la conductividad térmica puede dividirse en tres etapas con temperatura decreciente, etapa de temperatura positiva, etapa de transición y etapa de temperatura negativa. La conductividad térmica aumenta bruscamente en la etapa de transición. La diferencia entre la conductividad térmica a temperatura positiva y negativa es pequeña cuando la densidad seca de las muestras de suelo es mayor que la densidad seca crítica, mientras que la diferencia es grande si la densidad seca es menor que la densidad seca crítica. A medida que disminuye la temperatura negativa, cuanto mayor sea el contenido de humedad de las muestras de suelo, mayor será el aumento de la conductividad térmica. El efecto del contenido de humedad inicial en la conductividad térmica es más significativo que el de la densidad seca y la temperatura. La tendencia de cambio de la conductividad térmica calculada por el modelo ANN establecido es básicamente consistente con la de los valores medidos en el laboratorio, lo que indica que este modelo puede ser capaz de predecir con precisión la conductividad térmica de las muestras de suelo en el proceso de congelación.
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