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Ensemble Kalman filtering for hydraulic conductivity characterization: Parallelization and non-Gaussianity

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Ensemble Kalman filtering for hydraulic conductivity characterization: Parallelization and non-Gaussianity

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Xu, T. (2014). Ensemble Kalman filtering for hydraulic conductivity characterization: Parallelization and non-Gaussianity [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. doi:10.4995/Thesis/10251/43769.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/43769

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Metadatos del ítem

Título: Ensemble Kalman filtering for hydraulic conductivity characterization: Parallelization and non-Gaussianity
Autor:
Director(es): Gómez Hernández, José Jaime
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente - Departament d'Enginyeria Hidràulica i Medi Ambient
Fecha difusión:
Fecha acto/lectura: 2014-10-16
Resumen:
The ensemble Kalman filter (EnKF) is nowadays recognized as an excellent inverse method for hydraulic conductivity characterization using transient piezometric head data. and it is proved that the EnKF is computationally ...[+]
Palabras clave: Parallel EnKF , Hydraulic conductivity , Parallel computing , Normal score transform , Localization , Covariance inflation , Ensemble Kalman filter , Filter divergence , Sequential simulation , Non-Gaussian distribution , Inverse modelin
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
DOI: 10.4995/Thesis/10251/43769
Tipo: Tesis doctoral

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