Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Predictive forecasting of flow and transport processes under uncertainty via meta-modeling techniques – PRIN2022 - CUP J53D23002000006 |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Predictive forecasting of flow and transport processes under uncertainty via meta-modeling techniques |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Water resources engineering |
| Settore Concorsuale | 08 - Ingegneria civile ed Architettura |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | L'obiettivo del progetto è quello di sviluppare un quadro rigoroso per la quantificazione dell'incertezza e la valutazione del rischio in grado di gestire le numerose (e diverse) fonti di incertezza che influenzano il flusso e il trasporto in sistemi idraulici complessi per dotare le previsioni di un adeguato livello di confidenza e per estrapolare il comportamento complessivo delle grandezze di interesse rispetto ai parametri chiave. Il quadro probabilistico sarà basato su tecniche di meta-modellazione, in particolare sul metodo Polynomial Chaos Expansion e sulla Dynamic Mode Decomposition. In merito al progetto PRIN 2022“Predictive forecasting and risk assessment for CO2 transport in pipelines”, il quadro sviluppato verrà utilizzato per fornire nuove informazioni sui meccanismi che governano la transizione al flusso bifase associato al trasporto di CO2 nelle condotte e assistere gli ingegneri nelle strategie di progettazione e di controllo durante le operazioni di trasporto. |
| Descrizione sintetica in inglese | The overall objective of the project is to develop a rigorous framework for uncertainty quantification and risk assessment able to handle the many (and different) sources of uncertainty that affect flow and transport in complex hydraulic systems to equip predictions with an appropriate level of confidence and to extrapolate the overall behavior of the quantities of interest (QoIs) with respect to the governing parameters. The probabilistic framework will be based on surrogate modeling techniques, specifically on the Polynomial Chaos Expansion method and on the Dynamic Mode Decomposition. Concerning the research project PRIN 2022 “Predictive forecasting and risk assessment for CO2 transport in pipelines” the developed framework will be used to provide new insights into the mechanisms governing the transition to two-phase flow associated with the transport of CO2 in pipelines and assist engineers in the design and off-design control strategies during transport operations. |
| Data del bando | 20/12/2023 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA CIVILE, CHIMICA, AMBIENTALE E DEI MATERIALI |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| v.ciriello@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 07/01/2024 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |