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01-01-2023 | Technik

Datengetriebene Bauwerksanalyse am Baldeneysee

Authors: Önder Türksoy, Dr.-Ing. Benjamin Mewes, Dipl.-Ing. Gabriele Demisch, Dr. Katja Last

Published in: WASSERWIRTSCHAFT | Issue 1/2023

Zusammenfassung

Für das Absperrbauwerk am Baldeneysee des Ruhrverbands wird eine datengetriebene Bauwerksanalyse durchgeführt, um mögliche Gründe für unerwartete Grundwasseranstiege zu identifizieren. Die hier gezeigte Studie zeigt einen Weg auf, verschiedene hydrologische Einflussgrößen und Prozessgeschwindigkeiten über einen KI-basierten Ansatz zur Bauwerksanalyse einzusetzen. Zudem konnte die Vermutung aufgestellt werden, dass sich verändernde Niederschlagscharakteristika im Zuge des Klimawandels eine mögliche Quelle dieser Anstiege einzelner Messstellen seien.

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[1]

Oppel, H.; Fischer, S.: A New Unsupervised Learning Method to Assess Clusters of Temporal Distribution of Rainfall and their Coherence with Flood Types. In: Water Resources Research 56 (2020), Nr. 6 (doi.org/10.1029/2019WR026511).

[2]

Schubert, E. et al.: DBSCAN revisited, revisited: why and how you should (still) use DBSCAN. In: ACM Transactions on Database Systems (TODS) 42 (2017), Nr. 3, S. 1-21.

[3]

Ankerst, M. et al.: OPTICS: ordering points to identify the clustering structure. In: ACM Sigmod Record 28 (1999), Nr. 2, S. 49-60.

[4]

Fischer, S.: A seasonal mixed-POT model to estimate high flood quantiles from different event types and seasons. In: Journal of Applied Statistics 45 (2018), Nr. 15, S. 2 831-2 847.

Title: Datengetriebene Bauwerksanalyse am Baldeneysee
Authors: Önder Türksoy
Dr.-Ing. Benjamin Mewes
Dipl.-Ing. Gabriele Demisch
Dr. Katja Last
Publication date: 01-01-2023
Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
Published in: WASSERWIRTSCHAFT / Issue 1/2023
Print ISSN: 0043-0978
Electronic ISSN: 2192-8762
DOI: https://doi.org/10.1007/s35147-022-1768-0

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