Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

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Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten Andreas Scheidegger O. Wani, F. Blumensaat, A. Scheidegger, T. Doppler, J. Rieckermann

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Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Andreas Scheidegger

O. Wani, F. Blumensaat, A. Scheidegger, T. Doppler, J. Rieckermann

Page 2: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Motivation

Messungen sind teuer und aufwendig

Systematische Modellfehler

1

Page 3: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Motivation

Messungen sind teuer und aufwendig

Systematische Modellfehler

Müssen statistisch erfasst werden

Binäre Messungen potentiell einfacher Li

kelih

ood

Funk

tion

2

Page 4: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Binäre Messungen

Messungen sind teuer und aufwendig

Systematische Modellfehler

Müssen statistisch erfasst werden

Binäre Messungen potentiell einfacher Li

kelih

ood

Funk

tion

2

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Binäre Sensoren

3

Page 6: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Zustand 1

Zustand 2

Binäre Sensoren

3

Schwellwert

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Binäre Sensoren

Rassmussen et al, 2008

4

Page 8: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Binäre Sensoren

Siemers et al, 2007 5

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Binäre Sensoren

Wani et al. (in prep.)

6

Page 10: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Modell Bias

Messungen sind teuer und aufwendig

Systematische Modellfehler

Müssen statistisch erfasst werden

Binäre Messungen potentiell einfacher Li

kelih

ood

Funk

tion

7

Page 11: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Modell Bias

Bias:Systematische Modellabweichungen die nicht mit Parameterkalibration kompensiert werden können.

8

Page 12: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Likelihood Funktion

Messungen sind teuer und aufwendig

Systematische Modellfehler

Müssen statistisch erfasst werden

Binäre Messungen potentiell einfacher Li

kelih

ood

Funk

tion

9

Page 13: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Likelihood Funktion

Gaussian Process

10

Page 14: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Likelihood Funktion

Dietzel and Reichert 2012Del Giudice et al. 2013

Y

11

Page 15: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Likelihood Funktion

Y

11

Dietzel and Reichert 2012Del Giudice et al. 2013

Page 16: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Über Schwellwert

Likelihood Funktion

Y

11

Page 17: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Unter Schwellwert

Likelihood Funktion

Y

11

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Fallbeispiel

Page 19: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

• 7.8 km2

• 18000 Einwohner

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Adliswil

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ResultateData Nash–SutcliffePrior 0.513Posterior continousPosterior binary

13

Page 21: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

ResultateData Nash–SutcliffePrior 0.513Posterior continous data 0.797Posterior binary data

13

Page 22: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

ResultateData Nash–SutcliffePrior 0.513Posterior continous 0.797Posterior binary 0.779

13

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Eigene Feldmessungen

Page 24: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

H1

S1S2

H2

Messungen

Overflow structure

Catchment77 ha6900 residents11 km sewers

Receiving Water

Binary SensorsWater Level

Meter

Weir Crest

S2

S1

14

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Signalbearbeitung

15

Page 26: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Signalbearbeitung

15

Page 27: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Signalbearbeitung

15

Page 28: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

Signalbearbeitung

15

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Schlussfolgerungen & Ausblick

Page 30: Kalibrierung von Kanalnetzmodellen mit binären Messdaten

• Binäre Likelihood Funktion berücksichtigt systematische Modellfehler

• Messfehler noch nicht explizit berücksichtigt

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• Datenübertragung

• Robust gebaute Sensoren

• Energieversorgung• Signalver-

arbeitung

Was haben wir? Was fehlt noch?

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Posterior VerteilungenContinuous data

Binary data

Prob

abili

ty D

ensit

yPr

obab

ility

Den

sity