Regenerative Energie
Die qualitätsgesicherte Erfassung von Wasserstand-Durchfluss- Beziehungen (W-Q) hat in der Hydrometrie eine sehr weitreichende Bedeutung und ist die Grundlage vieler nachfolgender Analysen und Modellierungen inklusive der Hochwasservorhersage. Im operativen Alltag eines Messnetzbetreibers wird nicht unerheblich Personalkapazität für die kontinuierliche Überprüfung und Aktualisierung der W-Q-Beziehungen aufgebracht. Aus Sicht der Datenqualität ist dies unerlässlich, in der Praxis wird man diesen Ansprüchen nicht immer gerecht.
Kontinuierliche oder saisonale Veränderungen an Pegelquerprofilen sowie Hystereseeffekte können die Erfassung von Durchflusswerten mit Hilfe von Wasserstands- Durchfluss-Beziehungen (W-Q) erheblich beeinflussen. In der vorliegenden Studie wurde untersucht, wie mit Hilfe von maschinellem Lernen diesen Problemen entgegengewirkt werden kann. An Pegeln der Emscher und Lippe wurde der Einsatz von ML-basierten dynamischen W-Q-Beziehungen sowie der Einsatz von additiven Deep-Learning-Modellen erprobt.
| Copyright: | © Springer Vieweg | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH |
| Quelle: | Wasserwirtschaft - Heft 07-08 (August 2023) |
| Seiten: | 4 |
| Preis: | € 10,90 |
| Autor: | Dr. Henning Oppel Juliane Neumann Dr. Benjamin Mewes Alexander Hartung |
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