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A-optimal Bayesian experiment design for identification of an initial gas distribution in an urban flow simulation

An der Lan, Noah (2025) A-optimal Bayesian experiment design for identification of an initial gas distribution in an urban flow simulation. Bachelorarbeit, Technical University of Munich.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
13MB

Kurzfassung

This thesis presents a method for determining an optimal experiment design (A-optimal experiment design) for the identification of pollutant sources. A well-known formulation for the determination of an A-optimal design is extended so that it can be applied to a real scenario, such as the release of pollutants in a chemical park. The solution of an incompressible Navier-Stokes equation system enables the determination of a wind simulation, which is then used to create a valid flow model for the pollutant transport with the help of the linear advection-diffusion equation. Using this model, it is possible to characterize the source of the pollutant, given by the initial condition of the advection-diffusion problem, by means of discrete pollutant measurements in space and time. Since sensor measurements are typically subject to a certain amount of noise, the use of a Bayesian formulation is advantageous, by means of which an adequate approximation of the original pollutant concentration can be derived in the form of a random distribution. This model ultimately results in a measure for the inaccuracies of the resulting system, which is dependent on the sensor positions. This measure can then be used to develop the A-optimal design. The work includes the mathematical modeling and the numerical implementation of an efficient solution to this problem.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/213993/
Dokumentart:Hochschulschrift (Bachelorarbeit)
Titel:A-optimal Bayesian experiment design for identification of an initial gas distribution in an urban flow simulation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
An der Lan, Noahn.an-der-lan (at) web.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:17 Februar 2025
Open Access:Nein
Seitenanzahl:66
Status:veröffentlicht
Stichwörter:contaminant transport, sensor placement, inverse problem, optimal experiment design
Institution:Technical University of Munich
Abteilung:School of Computation, Information and Technology
HGF - Forschungsbereich:keine Zuordnung
HGF - Programm:keine Zuordnung
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:keine Zuordnung
DLR - Forschungsgebiet:keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):keine Zuordnung
Standort: Rhein-Sieg-Kreis
Institute & Einrichtungen:Institut für den Schutz terrestrischer Infrastrukturen > Simulationsmethoden für Digitale Zwillinge
Institut für den Schutz terrestrischer Infrastrukturen
Hinterlegt von: Mattuschka, Marco
Hinterlegt am:07 Mai 2025 10:49
Letzte Änderung:07 Mai 2025 10:49

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