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dc.contributor.author
Angriman, Sofia
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dc.contributor.author
Cobelli, Pablo Javier
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dc.contributor.author
Mininni, Pablo Daniel
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dc.contributor.author
Obligado, Martín
dc.contributor.author
Clark Di Leoni, Patricio
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dc.date.available
2024-02-27T11:22:02Z
dc.date.issued
2023-03
dc.identifier.citation
Angriman, Sofia; Cobelli, Pablo Javier; Mininni, Pablo Daniel; Obligado, Martín; Clark Di Leoni, Patricio; Assimilation of statistical data into turbulent flows using physics-informed neural networks; Springer; The European Physical Journal E; 46; 3; 3-2023; 1-9
dc.identifier.issn
1292-8941
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/228509
dc.description.abstract
When modeling turbulent flows, it is often the case that information on the forcing terms or the boundary conditions is either not available or overly complicated and expensive to implement. Instead, some flow features, such as the mean velocity profile or its statistical moments, may be accessible through experiments or observations. We present a method based on physics-informed neural networks to assimilate a given set of conditions into turbulent states. The physics-informed method helps the final state approximate a valid flow. We show examples of different statistical conditions that can be used to prepare states, motivated by experimental and atmospheric problems. Lastly, we show two ways of scaling the resolution of the prepared states. One is through the use of multiple and parallel neural networks. The other uses nudging, a synchronization-based data assimilation technique that leverages the power of specialized numerical solvers.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Springer
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
DATA ASSIMILATION
dc.subject
TURBULENT FLOWS
dc.subject
PHYSICS INFORMED NEURAL NETWORKS
dc.subject.classification
Física de los Fluidos y Plasma
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dc.subject.classification
Ciencias Físicas
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Assimilation of statistical data into turbulent flows using physics-informed neural networks
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2024-02-26T11:07:52Z
dc.identifier.eissn
1292-895X
dc.journal.volume
46
dc.journal.number
3
dc.journal.pagination
1-9
dc.journal.pais
Alemania
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dc.description.fil
Fil: Angriman, Sofia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física del Plasma. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física del Plasma; Argentina. Universidad de Buenos Aires; Argentina
dc.description.fil
Fil: Cobelli, Pablo Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física del Plasma. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física del Plasma; Argentina. Universidad de Buenos Aires; Argentina
dc.description.fil
Fil: Mininni, Pablo Daniel. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física del Plasma. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física del Plasma; Argentina
dc.description.fil
Fil: Obligado, Martín. Universite Grenoble Alpes; Francia
dc.description.fil
Fil: Clark Di Leoni, Patricio. Universidad de San Andrés; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.journal.title
The European Physical Journal E
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://link.springer.com/10.1140/epje/s10189-023-00268-9
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1140/epje/s10189-023-00268-9
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