Título: | INVESTIGANDO O IMPACTO DA GERAÇÃO DOS FATORES DE INFLAÇÃO PARA O ENSEMBLE SMOOTHER COM MÚLTIPLA ASSIMILAÇÃO DE DADOS | ||||||||||||
Autor: |
THIAGO DE MENEZES DUARTE E SILVA |
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Colaborador(es): |
SINESIO PESCO - Orientador ABELARDO BORGES BARRETO JR - Coorientador |
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Catalogação: | 09/SET/2021 | Língua(s): | INGLÊS - ESTADOS UNIDOS |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||
Notas: |
[pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=54602&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=54602&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54602 | ||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||
O ensemble smoother with multiple data assimilation (ES-MDA) se tornou
um poderoso estimador de parâmetros. A principal ideia do ES-MDA
é assimilar os mesmos dados com a matriz de covariância dos erros dos dados
inflada. Na implementação original do ES-MDA, os fatores de inflação e
o número de assimilações são escolhidos a priori. O único requisito é que a
soma dos inversos de tais fatores seja igual a um. Naturalmente, escolhendo-os
iguais ao número de assimilações cumpre este requerimento. Contudo, estudos
recentes mostraram uma relação entre a equação de atualização do ES-MDA
com a solução para o problema inverso regularizado. Consequentemente, tais
elementos agem como os parâmetros de regularização em cada assimilação.
Assim, estudos propuseram técnicas para gerar tais fatores baseadas no princípio
da discrepância. Embora estes estudos tenham propostos técnicas, um
procedimento ótimo para gerar os fatores de inflação continua um problema
em aberto. Mais ainda, tais estudos divergem em qual método de regularização
é sufiente para produzir os melhores resultados para o ES-MDA. Portanto,
nesta tese é abordado o problema de gerar os fatores de inflação para o ESMDA
e suas influências na performance do método. Apresentamos uma análise
numérica do impacto de tais fatores nos parâmetros principais do ES-MDA:
o tamanho do conjunto, o número de assimilações e o vetor de atualização
dos parâmetros. Com a conclusão desta análise, nós propomos uma nova técnica
para gerar os fatores de inflação para o ES-MDA baseada em um método
de regularização para algorítmos do tipo Levenberg-Marquardt. Investigando
os resultados de um problema de inundação de um reservatório 2D, o novo
método obtém melhor estimativa tanto para os parâmetros do modelo tanto
quanto para os dados observados.
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