Multifidelity numerical modeling and Bayesian hierarchical prediction of the desalination discharges
Notice bibliographique
Résumé
Accurate prediction of desalination jet behavior in coastal environments is essential for optimizing discharge design and minimizing environmental impacts. This study presents a Multifidelity Gaussian Process (MFGP) framework for predicting the behavior of desalination discharges under different configurations. The framework integrates computationally efficient low-fidelity (LF) Reynolds averaged Navier–Stokes (RANS) simulations with high-fidelity (HF) Large Eddy Simulation (LES) data, using experimental true values (TV) measurements to correct residual bias and ensure consistency across fidelity levels. Two representative scenarios were investigated, an inclined dense desalination jet in shallow ambient conditions (RANS-LES validated with PIV) and a vertical thermal desalination jet (RANS-LES combined with LIF data). The formulation systematically links LF, HF, and TV datasets through hierarchical inference, enabling bias correction and uncertainty quantification. Results show that the MFGP accurately predicts desalination jet behavior including dilution and geometrical characteristics while reducing prediction error compared with single fidelity models. The framework achieves high accuracy using only a fraction of the computational and experimental effort. This study demonstrates that multifidelity modeling provides an efficient and reliable approach for the design, operational assessment, and optimization of desalination discharges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».