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J-GLOBAL ID：201202267668744501   整理番号：12A0763785

地中の移流汚染物輸送モデルの効率的な状態推定のためのLow-Rank Kalman Filtering

Low-Rank Kalman Filtering for Efficient State Estimation of Subsurface Advective Contaminant Transport Models

著者 (3件)： GHARAMTI M. El (King Abdullah Univ. of Sci. and Technol. (KAUST), Thuwal, SAU) ,  HOTEIT I. (King Abdullah Univ. of Sci. and Technol. (KAUST), Thuwal, SAU) ,  SUN S. (King Abdullah Univ. of Sci. and Technol. (KAUST), Thuwal, SAU)
資料名： Journal of Environmental Engineering  (Journal of Environmental Engineering)
巻： 138  号： 4  ページ： 446-457  発行年： 2012年04月 
JST資料番号： D0422A  ISSN： 0733-9372  CODEN： JOEEDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 汚染物の軌跡を追跡し,後で帯水層から汚染物を抽出するには多孔質媒体中の汚染物の移動の正確な知識が必要である。二次元の流動モデルを作成し,同じ多孔質媒体中の線形汚染物輸送モデルに重ねて適用した。不確実性の源が異なることから,この組合せモデルは汚染物の状態を正確には追跡できない可能性がある。データ同化のプロセスを通して観測を取り込むことでモデルをシステムの真の軌跡に向かって導くことができる。Kalman filter(KF)あるいはその非線形不変式はこの問題に取り組むのに利用できる。KFの法外な計算費用問題を打開するため,Singular evolutive Kalman filter(SEKF)及びSingular fixed Kalman filter(SFKF)を用いた。これらは,低ランクの共分散行列で動作するKF操作の変形である。実験結果は,完全なあるいは不完全なモデル設定のもとで,この低ランクのフィルタが,はるかに少ないコンピュータ負荷で完全なKFと同様に正確な推定値を与えることができることを示唆した。低ランクフィルタはKFの計算量をほとんど3%まで大きく低減することを実証した。

シソーラス用語： *地下水汚濁 ,  *帯水層 ,  *物質移動 ,  *状態推定 ,  *Kalmanフィルタ ,  モデル縮小 ,  簡素化
準シソーラス用語： Low rank Kalman filtering ,  singular evolutive Kalmanフィルタ ,  モデル簡略化 ,  *汚染質移動 ,  簡略化

分類 (1件)： 水質汚濁一般  (SB02010U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地中 ,  移流 ,  汚染物 ,  輸送モデル ,  状態推定