Self-updating digital twin of a hydrogen-powered furnace using data assimilation

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Référence Applied thermal engineering, 236, 121431
Publication Publié, 2024-01-01

Article révisé par les pairs

Titre:	Self-updating digital twin of a hydrogen-powered furnace using data assimilation
Auteur:	Donato, Laura; Galletti, Chiara; Parente, Alessandro
Informations sur la publication:	Applied thermal engineering, 236, 121431
Statut de publication:	Publié, 2024-01-01
Sujet CREF:	Sciences de l'ingénieur
	Technologie des autres industries
Mots-clés:	Combustion systems
	Data assimilation
	Data-driven modelling
	Digital twins
	Kalman filter
	Uncertainties
Note générale:	SCOPUS: ar.j
Langue:	Anglais
Identificateurs:	urn:issn:1359-4311
	info:doi/10.1016/j.applthermaleng.2023.121431
	info:pii/S1359431123014606
	info:scp/85169821712

Integrating data assimilation and sparse sensing for updating a digital twin of a semi-industrial furnace
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A combined experimental, numerical, and data consistency approach for the characterization of temperature distribution in a MILD combustion furnace
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