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Revelando el Poder de los Métodos Estocásticos: Avances en el Análisis de Sensibilidad de la Contaminación del Aire del Gemelo Digital

Autores: Todorov, Venelin; Dimov, Ivan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Revelando el Poder de los Métodos Estocásticos: Avances en el Análisis de Sensibilidad de la Contaminación del Aire del Gemelo Digital


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Examen
Contaminantes del aire
Gemelo digital
Análisis de sensibilidad
Enfoques estocásticos
Modelo de Euler danés

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 7

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Un examen exhaustivo de varios aspectos relacionados con la distribución de contaminantes del aire en una región específica y los factores que contribuyen a altas concentraciones es esencial, ya que estos niveles elevados pueden ser perjudiciales. Para lograr esto, es necesario el desarrollo y la mejora de un gemelo digital que abarque todos los procesos físicos relevantes en la atmósfera. Esta herramienta, conocida como DIGITAL AIR, ha sido creada, y ahora es necesario ampliarla con un análisis de sensibilidad preciso. DIGITAL AIR está ganando popularidad debido a su efectividad en abordar problemas complejos que surgen en entornos intrincados; esto motiva nuestras investigaciones adicionales. En este documento, nos centramos en la preparación y la investigación adicional de DIGITAL AIR a través de un análisis de sensibilidad con enfoques estocásticos mejorados para investigar contaminantes del aire de alto nivel. Discutimos y probamos la utilización de esta herramienta digital para abordar el problema. El modelo unificado danés euleriano (UNI-DEM) juega un papel crucial dentro de DIGITAL AIR. Este modelo matemático, UNI-DEM, es altamente versátil y puede aplicarse a varios estudios sobre los efectos adversos causados por niveles elevados de contaminación del aire.

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