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2Bayesian Failure Localization Identifies Inconsistencies between Water Distribution Network Models and Real-World Conditions
G. Köse, J. Zamora, E. Osmancevic, F. Janotte, S. Oladyshkin, und W. Nowak. Journal of Water Resources Planning and Management, (2025 (accepted))
vor einem Monat von @ls3
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3Inferring Underwater Topography with Finite Volume Neural Networks
C. Horuz, M. Karlbauer, T. Praditia, S. Oladyshkin, W. Nowak, und S. Otte. ESANN 2025 Proceedings, European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence andMachine Learning, European Symposium on Artificial Neural Networks, (2025)
vor einem Monat von @ls3
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2Large Temperatures in Water Distribution Pipes as a Water Quality Threat: Measurements and Modelling
C. Haslauer, I. Kroeker, E. Nißler, S. Oladyshkin, W. Nowak, H. Class, und E. Osmancevic. Geophys. Res. Abstr., EGU25-13131, EGU General Assembly 2024, (April 2025)
vor 5 Monaten von @ls3
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2Surrogate-assisted Bayesian inference with ERT data for contaminant transport modelling in the subsurface
M. Morales Oreamuno, N. Menzel, S. Oladyshkin, F. Wagner, und W. Nowak. Geophys. Res. Abstr., 26, EGU25-12561, EGU General Assembly 2025, (April 2025)
vor 7 Monaten von @ls3
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2Modeling the Ammonium Removal Processes in Household Sand Filters
R. Wei, A. Le, B. Liu, M. Azari, W. Nowak, A. Kappler, und S. Oladyshkin. Geophys. Res. Abstr., 26, EGU25-205, EGU General Assembly 2025, (April 2025)
vor 7 Monaten von @ls3
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3Uncertainty quantification for a hydro-morphodynamic model of river Rhine
T. Mai, W. Nowak, R. Kopmann, und S. Oladyshkin. Geophys. Res. Abstr., 18, EGU2016-5701-3, EGU General Assembly 2016, (April 2016)
vor 7 Monaten von @ls3
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8Numerical Investigation of Preferential Flow Paths in Enzymatically Induced Calcite Precipitation Supported by Bayesian Model Analysis
R. Kohlhaas, J. Hommel, F. Weinhardt, H. Class, S. Oladyshkin, und B. Flemisch. Transport in Porous Media, (2024 (submitted))
vor 8 Monaten von @ls3
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2Learning Kinetic Sorption Mechanisms Using Ordinary Differential Arbitrary Polynomial Chaos Expansion
N. Wildt, und S. Oladyshkin. Tucson, Arizona, USA, 25th International Conference on Computational Methods in Water Resources (CMWR), (September 2024)
vor 8 Monaten von @ls3
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2Training surrogate models using input dimension reduction and Bayesian active learning techniques for inverse modelling in heterogeneous media applications
M. Morales Oreamuno, S. Oladyshkin, und W. Nowak. geoENV2024 Book of Abstracts, Seite 191--192. Chania, Crete, GR, International Association of Hydrogeology – Spanish Chapter, Creative Commons Licence BY-NC-ND 4.0, (Juni 2024)
vor einem Jahr von @ls3
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2Error-aware surrogate modelling with input dimension reduction for groundwater modelling in heterogenous media
M. Morales Oreamuno, S. Oladyshkin, und W. Nowak. Geophys. Res. Abstr., 26, EGU24-12586, EGU General Assembly 2024, (April 2024)
vor 2 Jahren von @ls3
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2The site selection data hub: a data-centric approach for integrated simulation workflow management in radioactive waste disposal site selection
Q. Chen, M. Boxberg, N. Menzel, M. Morales Oreamuno, W. Nowak, S. Oladyshkin, F. Wagner, und J. Kowalski. Geophys. Res. Abstr., 26, EGU24-12859, EGU General Assembly 2024, (April 2024)
vor 2 Jahren von @ls3
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2Data-driven surrogate-based Bayesian model calibration for predicting vadose zone temperatures in drinking water supply pipes
I. Kröker, E. Nißler, S. Oladyshkin, W. Nowak, und C. Haslauer. Geophys. Res. Abstr., 25, EGU2024-7820, EGU General Assembly 2024, (April 2024)
vor 2 Jahren von @ls3
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2Bayesian3 Active Learning for Regularized Multi-Resolution Arbitrary Polynomial Chaos using Information Theory
I. Kröker, T. Brünnette, N. Wildt, M. Oreamuno, R. Kohlhaas, S. Oladyshkin, und W. Nowak. International Journal for Uncertainty Quantification, 15 (3): 21--54 (Januar 2025)
vor 2 Jahren von @ls3
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1Uncertainties and robustness with regard to the safety of a repository for high-level radioactive waste: Introduction of a research initiative
K. Kurgyis, P. Achtziger-Zupančič, M. Bjorge, M. Boxberg, M. Broggi, J. Buchwald, O. Ernst, J. Flügge, A. Ganopolski, T. Graf und 19 andere Autor(en). Environmental Earth Sciences, (Januar 2024)
vor 2 Jahren von @ls3
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6Opportunities and challenges in CO2 geologic utilization and storage
L. Zhang, W. Nowak, S. Oladyshkin, Y. Wang, und J. Cai. Advances in Geo-Energy Research, 8 (3): 141-145 (Juli 2023)
vor 2 Jahren von @ls3
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8The Deep Arbitrary Polynomial Chaos Neural Network or how Deep Artificial Neural Networks could benefit from Data-Driven Homogeneous Chaos Theory
S. Oladyshkin, T. Praditia, I. Kroeker, F. Mohammadi, W. Nowak, und S. Otte. Neural Networks, (2023)
vor 2 Jahren von @ls3
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1Optimizing Pressure Monitoring in a Water Distribution Network through Bayesian Calibration
G. Köse, S. Oladyshkin, und W. Nowak. 18th Pipeline Technology Conference 2023, Berlin, Germany, EITEP Institute, (2023)
vor 2 Jahren von @ls3
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6Physical Domain Reconstruction with Finite Volume Neural Networks
C. Horuz, M. Karlbauer, T. Praditia, M. Butz, S. Oladyshkin, W. Nowak, und S. Otte. Applied Artificial Intelligence, 37 (1): 2204261 (https://doi.org/10.1080/08839514.2023.2204261 2023)
vor 2 Jahren von @ls3
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8Inferring Boundary Conditions in Finite Volume Neural Networks
C. Horuz, M. Karlbauer, T. Praditia, M. Butz, S. Oladyshkin, W. Nowak, und S. Otte. International Conference on Artificial Neural Networks and Machine Learning -- ICANN 2022, Seite 538-549. Cham, Springer International Publishing, (2022)
vor 2 Jahren von @ls3
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2
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7Stability criteria for Bayesian calibration of reservoir sedimentation models
K. Mouris, E. Acuna Espinoza, S. Schwindt, F. Mohammadi, S. Haun, S. Wieprecht, und S. Oladyshkin. Modeling Earth Systems and Environment, (2023)
vor 2 Jahren von @ls3
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2Bayesian Failure Localization Identifies Inconsistencies between Water Distribution Network Models and Real-World Conditions

3Inferring Underwater Topography with Finite Volume Neural Networks

2Large Temperatures in Water Distribution Pipes as a Water Quality Threat: Measurements and Modelling

2Surrogate-assisted Bayesian inference with ERT data for contaminant transport modelling in the subsurface

2Modeling the Ammonium Removal Processes in Household Sand Filters

3Uncertainty quantification for a hydro-morphodynamic model of river Rhine

8Numerical Investigation of Preferential Flow Paths in Enzymatically Induced Calcite Precipitation Supported by Bayesian Model Analysis

2Learning Kinetic Sorption Mechanisms Using Ordinary Differential Arbitrary Polynomial Chaos Expansion

2Training surrogate models using input dimension reduction and Bayesian active learning techniques for inverse modelling in heterogeneous media applications

2Error-aware surrogate modelling with input dimension reduction for groundwater modelling in heterogenous media

2The site selection data hub: a data-centric approach for integrated simulation workflow management in radioactive waste disposal site selection

2Data-driven surrogate-based Bayesian model calibration for predicting vadose zone temperatures in drinking water supply pipes

2Bayesian3 Active Learning for Regularized Multi-Resolution Arbitrary Polynomial Chaos using Information Theory

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6Opportunities and challenges in CO2 geologic utilization and storage

8The Deep Arbitrary Polynomial Chaos Neural Network or how Deep Artificial Neural Networks could benefit from Data-Driven Homogeneous Chaos Theory

1Optimizing Pressure Monitoring in a Water Distribution Network through Bayesian Calibration

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