
Jacobs参加了10月16日至20日在伊利诺伊州芝加哥的McCormick Place举行的第94届年度水环境联合会技术展览和会议(ag旗舰厅官方网站 2021)。
ag旗舰厅官方网站是世界上最大的废水会议,吸引了来自全球的20,000多名参与者。这是自COVID-19大流行热门以来的首次大型面对面的水上活动,我们是一个骄傲的合作伙伴级赞助商。
在整个活动中将在研讨会,技术会议和小组中介绍许多Jacobs创新者,例如Jacobs的湿天气和收集系统管理系统管理公司Bill McMillin的全球全球技术领导者Bill McMillin,他们将谈论Jacobs在雅各布斯(Jacobs ag旗舰厅官方网站的演示文稿。
在下面的文章中阅读约翰的水模型自动校准工具的更多信息。
建模在收集系统工程中驱动设计和决策。在模型中,不可避免地不能直接确定参数,并且必须从模型校准期间观察到的流量和深度数据来推断。模型校准是一个普遍存在的挑战,通常被视为繁琐的,耗时的反复试验过程。模型校准是一项关键的路径任务,通常需要大量的劳动时间并控制项目时间表。
在过去三年中,ag旗舰厅官方网站开发了水模型自动校准工具,以有效,自动校准收集系统模型。这种自动校准工具使用称为响应表面表征的过程加快了多目标优化。
该工具使用少量战略性选择的模型模拟量化了模型输入和输出之间的数学关系 - 模型的响应表面。然后,它使用计算廉价响应表面而不是模型本身来执行多目标优化,以最大程度地减少建模和观察到的输出之间的差异。这种方法最重要的优点是计算成本降低:获得最佳解决方案所需的模型模拟数量明显低于使用传统优化算法所需的模型模拟数量。收集系统模型上的单个自动校准工具可让用户找到在多米和校准事件上产生最佳输出的输入参数集,例如建模流量和深度。
使用自动校准工具的最大好处之一是其能够在一夜之间连续校准模型,并且在周末没有用户交互的情况下。当这种自动化与消除冗余模型运行以及同时校准同一顺序的多米的能力配对时,此自动校准工具的好处是很大的。明确的警告是,就像在手动校准中一样,结果的质量仅与输入质量一样好。在启动校准之前,必须投入建模时间,以确保模型的非校准参数和结构代表真实的收集系统,并且该工具正在校准高质量的数据。
此外,还将大量努力投入到允许工程判断,历史知识和客户要求的功能上,这是自动校准工具操作的核心。这旨在减少某些机器学习实现中存在的“黑框”性质,从而更容易应用此工具并接受其结果。当与校准数据的初始质量评估配对时,自动校准工具可以节省建模者在复杂校准上的大量时间和金钱。
约翰·迈尔斯(John Myers)是一名环保工程师,具有高等教育和私营企业的历史。作为ag旗舰厅官方网站的水上运输工具和数据科学家,John目前正在研究机器学习和人工智能与水建模的整合。约翰是一位强大的研究专业人士,拥有辛辛那提大学的环境工程和土木工程BS科学硕士(MS)。