Zeitschriftenartikel zum Thema „Source term estimation“
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Long, Kerrie J., Sue Ellen Haupt und George S. Young. „Assessing sensitivity of source term estimation“. Atmospheric Environment 44, Nr. 12 (April 2010): 1558–67. http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2010.01.003.
Der volle Inhalt der QuelleGudiksen, P. H., T. F. Harvey und R. Lange. „Chernobyl Source Term, Atmospheric Dispersion, and Dose Estimation“. Health Physics 57, Nr. 5 (November 1989): 697–706. http://dx.doi.org/10.1097/00004032-198911000-00001.
Der volle Inhalt der QuelleBushe, W. Kendal, und Helfried Steiner. „Laminar flamelet decomposition for conditional source-term estimation“. Physics of Fluids 15, Nr. 6 (2003): 1564. http://dx.doi.org/10.1063/1.1569483.
Der volle Inhalt der QuelleLoewenthal, Dan, und Vladimir Shtivelman. „Source signature estimation using fictitious source and reflector“. GEOPHYSICS 54, Nr. 7 (Juli 1989): 916–20. http://dx.doi.org/10.1190/1.1442721.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Jinshu, Mengqing Huang, Wenfeng Wu, Yonghui Wei und Chong Liu. „Application and Improvement of the Particle Swarm Optimization Algorithm in Source-Term Estimations for Hazardous Release“. Atmosphere 14, Nr. 7 (19.07.2023): 1168. http://dx.doi.org/10.3390/atmos14071168.
Der volle Inhalt der QuelleJing, Yuanqi, Zhonglin Gu, Fei Li und Kai Zhang. „Gaseous Pollutent Source Term Estimation Based on Adjoint Probability and Regularization Method“. E3S Web of Conferences 356 (2022): 05048. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202235605048.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, Kuang, Xiangyu Zhao, Wang Zhou, Yi Cao, Shuang-Hua Yang und Jianmeng Chen. „Source term estimation with deficient sensors: Traceability and an equivalent source approach“. Process Safety and Environmental Protection 152 (August 2021): 131–39. http://dx.doi.org/10.1016/j.psep.2021.05.035.
Der volle Inhalt der QuelleNayak, M. K., T. K. Sahu, H. G. Nair, R. V. Nandedkar, Tapas Bandyopadhyay, R. M. Tripathi, P. R. Hannurkar und D. N. Sharma. „Bremsstrahlung source term estimation for high energy electron accelerators“. Radiation Physics and Chemistry 113 (August 2015): 1–5. http://dx.doi.org/10.1016/j.radphyschem.2015.04.004.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Hui, Jianwen Zhang und Junkai Yi. „Computational source term estimation of the Gaussian puff dispersion“. Soft Computing 23, Nr. 1 (04.08.2018): 59–75. http://dx.doi.org/10.1007/s00500-018-3440-2.
Der volle Inhalt der QuelleMazzini, Guido, Tadas Kaliatka, Maria Teresa Porfiri, Luigi Antonio Poggi, Andrea Malizia und Pasqualino Gaudio. „Methodology of the source term estimation for DEMO reactor“. Fusion Engineering and Design 124 (November 2017): 1199–202. http://dx.doi.org/10.1016/j.fusengdes.2017.04.101.
Der volle Inhalt der QuelleEslinger, Paul W., Jennifer M. Mendez und Brian T. Schrom. „Source term estimation in the presence of nuisance signals“. Journal of Environmental Radioactivity 203 (Juli 2019): 220–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.jenvrad.2019.03.022.
Der volle Inhalt der QuelleBieringer, Paul E., George S. Young, Luna M. Rodriguez, Andrew J. Annunzio, Francois Vandenberghe und Sue Ellen Haupt. „Paradigms and commonalities in atmospheric source term estimation methods“. Atmospheric Environment 156 (Mai 2017): 102–12. http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2017.02.011.
Der volle Inhalt der QuelleUdiyani, Pande Made, Ihda Husnayani, Mohamad Budi Setiawan, Sri Kuntjoro, Hery Adrial und Amir Hamzah. „ESTIMATION OF THE RADIOACTIVE SOURCE TERM FROM RDE ACCIDENT POSTULATION“. JURNAL TEKNOLOGI REAKTOR NUKLIR TRI DASA MEGA 21, Nr. 3 (11.11.2019): 113. http://dx.doi.org/10.17146/tdm.2019.21.3.5583.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Xiangyu, Kuang Cheng, Wang Zhou, Yi Cao, Shuang-hua Yang und Jianmeng Chen. „Source term estimation with deficient sensors: A temporal augment approach“. Process Safety and Environmental Protection 157 (Januar 2022): 131–39. http://dx.doi.org/10.1016/j.psep.2021.10.042.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Jinjin, Wenli Du, Qiaoyi Xu, Jikai Dong und Bing Wang. „Federated learning based atmospheric source term estimation in urban environments“. Computers & Chemical Engineering 155 (Dezember 2021): 107505. http://dx.doi.org/10.1016/j.compchemeng.2021.107505.
Der volle Inhalt der QuelleLabahn, Jeffrey W., Cecile B. Devaud, Timothy A. Sipkens und Kyle J. Daun. „Inverse analysis and regularisation in conditional source-term estimation modelling“. Combustion Theory and Modelling 18, Nr. 3 (04.05.2014): 474–99. http://dx.doi.org/10.1080/13647830.2014.927076.
Der volle Inhalt der QuelleNayak, M. K., T. K. Sahu, Haridas G. Nair, R. V. Nandedkar, Tapas Bandyopadhyay, R. M. Tripathi und P. R. Hannurkar. „Optimum target source term estimation for high energy electron accelerators“. Radiation Physics and Chemistry 122 (Mai 2016): 77–81. http://dx.doi.org/10.1016/j.radphyschem.2016.01.026.
Der volle Inhalt der QuelleQiu, Sihang, Bin Chen, Zhengqiu Zhu, Yuan Wang und Xiaogang Qiu. „Source term estimation using air concentration measurements during nuclear accident“. Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry 311, Nr. 1 (15.07.2016): 165–78. http://dx.doi.org/10.1007/s10967-016-4941-z.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Hui, und Jianwen Zhang. „Fast source term estimation using the PGA-NM hybrid method“. Engineering Applications of Artificial Intelligence 62 (Juni 2017): 68–79. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2017.03.010.
Der volle Inhalt der QuelleBailly du Bois, P., P. Laguionie, D. Boust, I. Korsakissok, D. Didier und B. Fiévet. „Estimation of marine source-term following Fukushima Dai-ichi accident“. Journal of Environmental Radioactivity 114 (Dezember 2012): 2–9. http://dx.doi.org/10.1016/j.jenvrad.2011.11.015.
Der volle Inhalt der QuelleEslinger, Paul W., Justin D. Lowrey, Harry S. Miley, W. Steven Rosenthal und Brian T. Schrom. „Source term estimation using multiple xenon isotopes in atmospheric samples“. Journal of Environmental Radioactivity 204 (August 2019): 111–16. http://dx.doi.org/10.1016/j.jenvrad.2019.04.004.
Der volle Inhalt der QuelleXue, Fei, Xiaofeng Li, Ryozo Ooka, Hideki Kikumoto und Weirong Zhang. „Turbulent Schmidt number for source term estimation using Bayesian inference“. Building and Environment 125 (November 2017): 414–22. http://dx.doi.org/10.1016/j.buildenv.2017.09.012.
Der volle Inhalt der QuelleBourne, Joseph R., Eric R. Pardyjak und Kam K. Leang. „Coordinated Bayesian-Based Bioinspired Plume Source Term Estimation and Source Seeking for Mobile Robots“. IEEE Transactions on Robotics 35, Nr. 4 (August 2019): 967–86. http://dx.doi.org/10.1109/tro.2019.2912520.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Hanchen, Qiang Guo, Tariq Alkhalifah und Zedong Wu. „Regularized elastic passive equivalent source inversion with full-waveform inversion: Application to a field monitoring microseismic data set“. GEOPHYSICS 85, Nr. 6 (01.11.2020): KS207—KS219. http://dx.doi.org/10.1190/geo2019-0738.1.
Der volle Inhalt der QuelleKim, S. G., Y. T. Chen, Z. L. Wu und G. F. Panza. „A mathematical theorem useful for the direct estimation of seismic source spectra“. Bulletin of the Seismological Society of America 87, Nr. 5 (01.10.1997): 1281–87. http://dx.doi.org/10.1785/bssa0870051281.
Der volle Inhalt der QuelleYAMAZAWA, Hiromi. „Source Term Estimation Method Using Long-range Inverse Atmospheric Transport Simulation.“ Journal of the Atomic Energy Society of Japan / Atomic Energy Society of Japan 40, Nr. 11 (1998): 885–91. http://dx.doi.org/10.3327/jaesj.40.885.
Der volle Inhalt der QuelleFang, Xiao Hang, Riyaz Ismail, Kendal Bushe und Martin Davy. „Simulation of ECN diesel spray A using conditional source-term estimation“. Combustion Theory and Modelling 24, Nr. 4 (17.04.2020): 725–60. http://dx.doi.org/10.1080/13647830.2020.1752942.
Der volle Inhalt der QuelleJurczyk, Anna, Katarzyna Ośródka, Jan Szturc, Magdalena Pasierb und Agnieszka Kurcz. „Long-term multi-source precipitation estimation with high resolution (RainGRS Clim)“. Atmospheric Measurement Techniques 16, Nr. 17 (11.09.2023): 4067–79. http://dx.doi.org/10.5194/amt-16-4067-2023.
Der volle Inhalt der QuelleBrenden, Travis O., Iyob Tsehaye, James R. Bence, Jeannette Kanefsky und Kim T. Scribner. „Indexing recruitment for source populations contributing to mixed fisheries by incorporating age in genetic stock identification models“. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences 75, Nr. 6 (Juni 2018): 934–54. http://dx.doi.org/10.1139/cjfas-2016-0525.
Der volle Inhalt der QuelleAria, Amin, Enrique Lopez Droguett, Shapour Azarm und Mohammad Modarres. „Estimating damage size and remaining useful life in degraded structures using deep learning-based multi-source data fusion“. Structural Health Monitoring 19, Nr. 5 (29.11.2019): 1542–59. http://dx.doi.org/10.1177/1475921719890616.
Der volle Inhalt der QuelleRahbar, Faezeh, Ali Marjovi und Alcherio Martinoli. „Design and Performance Evaluation of an Algorithm Based on Source Term Estimation for Odor Source Localization“. Sensors 19, Nr. 3 (05.02.2019): 656. http://dx.doi.org/10.3390/s19030656.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Minghao, Qiang Fang, Jizhe Xia und Chenyang Xu. „Air Temperature Monitoring over Low Latitude Rice Planting Areas: Combining Remote Sensing, Model Assimilation, and Machine Learning Techniques“. Remote Sensing 15, Nr. 15 (31.07.2023): 3805. http://dx.doi.org/10.3390/rs15153805.
Der volle Inhalt der QuelleTurbelin, Grégory, Sarvesh Singh, Jean Pierre Issartel, Xavier Busch und Pramod Kumar. „Computation of Optimal Weights for Solving the Atmospheric Source Term Estimation Problem“. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 36, Nr. 6 (Juni 2019): 1053–61. http://dx.doi.org/10.1175/jtech-d-18-0145.1.
Der volle Inhalt der QuelleDenzler, Basil, Christian Bogdal, Cyrill Kern, Anna Tobler, Jing Huo und Konrad Hungerbühler. „Urban source term estimation for mercury using a boundary-layer budget method“. Atmospheric Chemistry and Physics 19, Nr. 6 (25.03.2019): 3821–31. http://dx.doi.org/10.5194/acp-19-3821-2019.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Zhenzhe, und Xiaofeng Li. „The impact of sensor layout on Source Term Estimation in urban neighborhood“. Building and Environment 213 (April 2022): 108859. http://dx.doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.108859.
Der volle Inhalt der QuelleTsui, Hong Pak, und William Kendal Bushe. „Conditional Source-term Estimation using dynamic ensemble selection and parallel iterative solution“. Combustion Theory and Modelling 20, Nr. 5 (10.06.2016): 812–33. http://dx.doi.org/10.1080/13647830.2016.1178811.
Der volle Inhalt der QuelleJensen, Derek D., Donald D. Lucas, Katherine A. Lundquist und Lee G. Glascoe. „Sensitivity of a Bayesian source-term estimation model to spatiotemporal sensor resolution“. Atmospheric Environment: X 3 (Juli 2019): 100045. http://dx.doi.org/10.1016/j.aeaoa.2019.100045.
Der volle Inhalt der QuelleOliveira, André José Pereira de, Luiz Alberto da Silva Abreu und Diego Campos Knupp. „Explicit scheme based on integral transforms for estimation of source terms in diffusion problems in heterogeneous media“. Journal of Engineering and Exact Sciences 9, Nr. 10 (29.12.2023): 17811. http://dx.doi.org/10.18540/jcecvl9iss10pp17811.
Der volle Inhalt der QuelleTichý, Ondřej, Lukáš Ulrych, Václav Šmídl, Nikolaos Evangeliou und Andreas Stohl. „On the tuning of atmospheric inverse methods: comparisons with the European Tracer Experiment (ETEX) and Chernobyl datasets using the atmospheric transport model FLEXPART“. Geoscientific Model Development 13, Nr. 12 (01.12.2020): 5917–34. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-13-5917-2020.
Der volle Inhalt der QuelleSelvi B., Dora Arul, und Kannan S. „A Performance Comparison of Machine Learning Methods For Short-Range Wind Power Estimation“. E3S Web of Conferences 387 (2023): 05013. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202338705013.
Der volle Inhalt der QuelleTølløse, Kasper Skjold, und Jens Havskov Sørensen. „Bayesian Inverse Modelling for Probabilistic Multi-Nuclide Source Term Estimation Using Observations of Air Concentration and Gamma Dose Rate“. Atmosphere 13, Nr. 11 (10.11.2022): 1877. http://dx.doi.org/10.3390/atmos13111877.
Der volle Inhalt der QuelleFaes, Axel, Iris Vantieghem und Marc M. Van Hulle. „Neural Networks for Directed Connectivity Estimation in Source-Reconstructed EEG Data“. Applied Sciences 12, Nr. 6 (11.03.2022): 2889. http://dx.doi.org/10.3390/app12062889.
Der volle Inhalt der QuelleRyan, Sydney D., und Chris J. Arisman. „Uncertainty quantification of steady and transient source term estimation in an urban environment“. Environmental Fluid Mechanics 21, Nr. 3 (03.05.2021): 713–40. http://dx.doi.org/10.1007/s10652-021-09794-6.
Der volle Inhalt der QuelleHam, Jaehyun, Sang Ho Kim, Sung Il Kim, Byeonghee Lee, Jong-Hwa Park, Rae-Joon Park und Jaehoon Jung. „Source Term Estimation under the SBLOCA-Induced Severe Accident Condition in the SMART“. Science and Technology of Nuclear Installations 2021 (12.04.2021): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6686615.
Der volle Inhalt der QuelleSeptier, François, Patrick Armand und Christophe Duchenne. „Sequential Monte Carlo sampler applied to source term estimation in complex atmospheric environments“. Atmospheric Environment 269 (Januar 2022): 118822. http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2021.118822.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Wang, Xiangyu Zhao, Kuang Cheng, Yi Cao, Shuang-Hua Yang und Jianmeng Chen. „Source term estimation with deficient sensors: Error analysis and mobile station route design“. Process Safety and Environmental Protection 154 (Oktober 2021): 97–103. http://dx.doi.org/10.1016/j.psep.2021.08.001.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Suning, Haiyun Shi und Bellie Sivakumar. „Long-term mean river discharge estimation with multi-source grid-based global datasets“. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 36, Nr. 2 (11.11.2021): 679–91. http://dx.doi.org/10.1007/s00477-021-02128-4.
Der volle Inhalt der QuelleZhuk, Sergiy, Tigran T. Tchrakian, Stephen Moore, Rodrigo Ordón͂ez-Hurtado und Robert Shorten. „On Source-Term Parameter Estimation for Linear Advection-Diffusion Equations with Uncertain Coefficients“. SIAM Journal on Scientific Computing 38, Nr. 4 (Januar 2016): A2334—A2356. http://dx.doi.org/10.1137/15m1034829.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Minsik, Ryohji Ohba, Masamichi Oura, Shinsuke Kato, Masayuki Takigawa, Paul E. Bieringer, Bent Lauritzen und Martin Drews. „A source term estimation method for a nuclear accident using atmospheric dispersion models“. International Journal of Environment and Pollution 58, Nr. 1/2 (2015): 39. http://dx.doi.org/10.1504/ijep.2015.076582.
Der volle Inhalt der QuelleTinarelli, Gianni, Francesco Uboldi und Giuseppe Carlino. „Source term estimation using an adjoint model: a comparison of two different algorithms“. International Journal of Environment and Pollution 64, Nr. 1/2/3 (2018): 209. http://dx.doi.org/10.1504/ijep.2018.099157.
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