抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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帯水層は,気候変動,人口増加,および都市化が還元された天然かん養率と過剰使用をもたらすので,不可逆的こ渇の厄介な徴候を示した。地下水供給を維持するための一つの戦略は,管理帯水層涵養と回復(MAR)システムによる再生水または雨水による人工帯水層をかん養することである。残念なことに,MARシステムはデータ駆動,リアルタイム制御の欠如に由来するかん養され,回収水の品質と量に関連した運転上の課題と鍛造。MARシステムの運転上の課題を容易にするリアルタイム,シミュレーションベース制御最適化アルゴリズムの能力を実証する実験室規模の概念実証研究を提示した。アルゴリズムの中心は,帯水層中に溶解した化学成分の水流れと輸送をシミュレートするモデルである。アルゴリズムは,帯水層内に埋め込まれたセンサのネットワークからデータを収集することによって,モデルパラメータの不確実性を補償する。規則的な間隔でセンサデータをインバージョンアルゴリズム,不確定パラメータを較正するとシステム挙動をモデル化するために必要な初期条件を生成するへ供給される。較正されたモデルを用いて,シミュレーションを行い,最良の管理活動,例えば,電流帯水層管理目標のための最適揚水政策を決定する遺伝的アルゴリズムに組み込んだ。シミュレーション-最適化アルゴリズムを校正し,検証するために実験を,均一と不均一充填配置の両方の下で小さい二次元合成帯水層で行った。初期実験の結果は,本手法の実現可能性を検証し,このシステムは,実物大MAR施設の運転を改善できることを示唆した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】