A sparse sensing and Chemical Reactor Network based framework for the development of physics-based digital twins of combustion devices

Référence Proceedings of the Combustion Institute, 40, 1-4, 105536
Publication Publié, 2024-01-01

Article révisé par les pairs

Towards real-time digital twins of combustion systems via soft-clustered local reduced-order models
par Novelli, Chiara , Procacci, Alberto , Giuntini, Lorenzo , Piscopo, Alessandro , Coussement, Axel , Parente, Alessandro
Publication 2026-03-01
A validated numerical framework for hydrogen-enriched combustion in a micro gas turbine combustor
par Piscopo, Alessandro , Yousefzad Farrokhi, Farshid , Giuntini, Lorenzo , De Paepe, Ward , Parente, Alessandro
Publication 2027-01-15
A CFD dataset for supporting machine-learning-based models of hydrogen–ammonia combustion
par Piscopo, Alessandro , Giuntini, Lorenzo , Novelli, Chiara , De Paepe, Ward , Parente, Alessandro
Publication 2026-05-05
A multi-fidelity framework for developing digital twins of combustion systems from heterogeneous data: Application to ammonia combustion
par Özden, Aysu , Savarese, Matteo , Giuntini, Lorenzo , Procacci, Alberto , Galassi, Riccardo Malpica , Coussement, Axel , Contino, Francesco , Parente, Alessandro
Publication 2024-01-01
Stochastic reduced-order modeling for the forecast of noisy dynamical systems
par Procacci, Alberto , Iavarone, Salvatore , Coussement, Axel , Parente, Alessandro
Publication 2025-11-11

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