Talleres y asamblea general de ENIGMA
6 Febrero 2018 - 15 Febrero 2018
Lausana, Suiza
La red ENIGMA se propone formar a una generación nueva de investigadores jóvenes en el desarrollo de sensores innovadores, técnicas de estudios sobre el terreno y métodos de modelización inversa. En este sentido, el proyecto celebrará talleres sobre «modelización predictiva y ampliación de la escala del transporte de flujo y reactivo en acuíferos heterogéneos» y «modelización inversa avanzada y representaciones estocásticas de medios porosos y fracturados heterogéneos». El proyecto celebrará su tercera asamblea general los días 9 y 10.
El programa del evento abarcará métodos estocásticos de análisis de incertidumbre y legitimidad de los modelos, incluidos métodos de campo, y contará con estudios prácticos industriales sobre la simulación de flujos y transporte para almacenamiento de residuos (con una presentación del socio industrial SKB), entre otros temas.
ENIGMA (European training Network for In situ imaGing of dynaMic processes in heterogeneous subsurfAce environments) hará especial hincapié en las mezclas y las reacciones controladas por las mezclas en medios heterogéneos y se servirá de métodos de campo para identificar y caracterizar comportamientos no ideales. Las prácticas mediante problemas simples servirán como ilustración de los modelos predictivos con corpus grandes que tienen en cuenta la incertidumbre.
Para más información, consulte:
Página del evento(se abrirá en una nueva ventana)
El programa del evento abarcará métodos estocásticos de análisis de incertidumbre y legitimidad de los modelos, incluidos métodos de campo, y contará con estudios prácticos industriales sobre la simulación de flujos y transporte para almacenamiento de residuos (con una presentación del socio industrial SKB), entre otros temas.
ENIGMA (European training Network for In situ imaGing of dynaMic processes in heterogeneous subsurfAce environments) hará especial hincapié en las mezclas y las reacciones controladas por las mezclas en medios heterogéneos y se servirá de métodos de campo para identificar y caracterizar comportamientos no ideales. Las prácticas mediante problemas simples servirán como ilustración de los modelos predictivos con corpus grandes que tienen en cuenta la incertidumbre.
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