Bayesian parameter inference for shallow subsurface modeling using field data and impacts on geothermal planning

Understanding the subsurface is crucial in building a sustainable future, particularly for urban centers. Importantly, the thermal effects that anthropogenic infrastructure, such as buildings, tunnels, and ground heat exchangers, can have on this shared resource need to be well understood to avoid i...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ

Հիմնական հեղինակներ:	Monika J. Kreitmair, Nikolas Makasis, Kathrin Menberg, Asal Bidarmaghz, Gareth J. Farr, David P. Boon, Ruchi Choudhary
Ձևաչափ:	Artigo
Լեզու:	Inglês
Հրապարակվել է:	Cambridge University Press 2022-01-01
Շարք:	Data-Centric Engineering
Խորագրեր:	Bayesian calibration finite element methods parameter inference shallow geothermal energy uncertainty quantification
Առցանց հասանելիություն:	https://www.cambridge.org/core/product/identifier/S2632673622000326/type/journal_article
Ցուցիչներ:	Ավելացրեք ցուցիչ Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!