Fachartikel zum Thema „Kalibrierung von Rechennetzmodellen anhand probabilistischer Bayes‘scher Verfahren“

Fachbeitrag zum Thema „Kalibrierung von Rechennetzmodellen anhand probabilistischer Bayes‘scher Verfahren“

Autoren: Juan Salgado, Dr.-Ing. Sergey Oladyshkin (beide: Universität Stuttgart), Dr.-Ing. Esad Osmancevic & Fabian Janotte (beide: RBS wave GmbH)

Rohrnetzmodellierungen sind ein unverzichtbares Werkzeug, um den Betrieb eines Rohrnetzes zu optimieren und konkrete Aufgabenstellungen zu lösen: So können mittels Modellierung z. B. Druck- und Strömungsverhältnisse im Rohrnetz definiert werden. Um präzise Ergebnisse erzielen zu können, ist zuvor jedoch eine Kalibrierung bzw. Anpassung des Rechennetzmodells an die Realität notwendig. In diesem Beitrag wird ein neu entwickeltes Instrument zur probabilistischen Bewertung vorgestellt, das den Kalibrierungsprozess von Rechennetzmodellen unterstützt.

Dieser Fachbeitrag erschien in energie | wasser-praxis, Ausgabe 2/2019.

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