The technology for integration of m

The technology for integration of mathematical models and on-line monitoring has been
available for almost a decade and the use of mathematical models for forecasting of flow
has been adopted worldwide. When it comes to surveillance and early warning systems
for water quality the coupling of pollutant sensors with mathematical models in real time
has only recently been introduced, one reason being that the available technology for
online monitoring of water quality was limited to a few components only. However, in
line with the rapid development in on-line sensor technology the possibility of coupling
on-line
monitoring
with
state-of-the-art
water
quality
modeling
techniques
and
forecasting is now available. A prerequisite for such a system is a data assimilation
routine to update the models in real time and hence minimize the difference between
measurements and model simulations. Indeed the forecasts of pollutant concentrations
ahead in time require an updated model at all times. In this context the Kalman filtering
techniques have proven to be very efficient. In particular the Kalman filtering updating
algorithm may be structured in such a way as to provide information on the amount and
location of the pollutant updating. The latter is a key issue when tracing pollutant
sources.
This paper presents the above elements integrated into a real time decision support
system for water quality in the complex canal system in Bangkok.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เทคโนโลยีสำหรับการรวมแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และง่ายดายตรวจสอบได้เกือบทศวรรษที่ผ่านมาและการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับคาดการณ์กระแสได้รับการรับรองทั่วโลก เมื่อมันมาถึงการเฝ้าระวังและระบบเตือนล่วงหน้าสำหรับคุณภาพน้ำคลัปของเซนเซอร์แนวด้วยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในเวลาจริงเท่านั้นเพิ่งถูกนำ เหตุผลหนึ่งที่การที่เทคโนโลยีมีการตรวจสอบคุณภาพน้ำออนไลน์ถูกจำกัดส่วนประกอบบางอย่างเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ในบรรทัดที่ มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วง่ายดายเซ็นเซอร์เทคโนโลยีของคลัปออนไลน์การตรวจสอบมีรัฐ-of-the-artน้ำคุณภาพการสร้างโมเดลเทคนิคและคาดการณ์ได้ทันที ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับระบบดังกล่าวเป็นข้อมูลอันเป็นขั้นตอน การปรับปรุงรูปแบบในเวลาจริงจึง ลดความแตกต่างระหว่างการประเมินและรูปแบบจำลอง แน่นอนการคาดการณ์ของความเข้มข้นของมลพิษข้างหน้าในเวลาต้องการแบบจำลองที่ปรับปรุงตลอดเวลา ในบริบทนี้กรอง Kalmanมีพิสูจน์เทคนิคให้มีประสิทธิภาพมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Kalman กรองปรับปรุงอัลกอริทึมอาจจัดโครงสร้างในลักษณะเป็นให้ข้อมูลเกี่ยวกับจำนวน และตำแหน่งของการปรับปรุงแนว หลังเป็นเรื่องสำคัญเมื่อติดตามมลพิษแหล่งที่มาเอกสารนี้แสดงองค์ประกอบข้างต้นรวมอยู่ในการสนับสนุนการตัดสินใจเวลาจริงระบบคุณภาพน้ำในระบบซับซ้อนคลองในกรุงเทพมหานคร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เทคโนโลยีสำหรับการรวมกลุ่มของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และการตรวจสอบเกี่ยวกับสายที่ได้รับ
สามารถใช้ได้เกือบทศวรรษที่ผ่านมาและการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับการพยากรณ์ของการไหล
ได้รับการยอมรับทั่วโลก เมื่อมันมาถึงการเฝ้าระวังและระบบเตือนภัยล่วงหน้า
สำหรับคุณภาพน้ำการมีเพศสัมพันธ์ของเซ็นเซอร์มลพิษด้วยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในเวลาจริง
เพิ่งจะได้รับการแนะนำให้รู้จักเหตุผลหนึ่งที่ว่าเทคโนโลยีที่มีอยู่สำหรับ
การตรวจสอบออนไลน์ของคุณภาพน้ำที่ถูก จำกัด ให้ส่วนประกอบเพียงไม่กี่ อย่างไรก็ตามใน
สอดคล้องกับการพัฒนาอย่างรวดเร็วในเซ็นเซอร์ในสายเทคโนโลยีเป็นไปได้ของการมีเพศสัมพันธ์
ในบรรทัด
ตรวจสอบ
กับ
รัฐของศิลปะ
น้ำ
ที่มีคุณภาพ
การสร้างแบบจำลอง
เทคนิค
และ
การคาดการณ์ที่เป็นอยู่ในขณะนี้ สิ่งที่จำเป็นสำหรับระบบดังกล่าวคือการดูดซึมข้อมูล
ประจำในการปรับปรุงรูปแบบในเวลาจริงและด้วยเหตุนี้ลดความแตกต่างระหว่าง
การวัดและการจำลองรูปแบบ อันที่จริงการคาดการณ์ความเข้มข้นของสารมลพิษ
ข้างหน้าในเวลาที่จำเป็นต้องมีการปรับปรุงรูปแบบตลอดเวลา ในบริบทนี้กรองคาลมาน
เทคนิคได้พิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งการปรับปรุงการกรองคาลมาน
อัลกอริทึมอาจจะมีโครงสร้างในลักษณะที่จะให้ข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนและ
ตำแหน่งของการปรับปรุงมลพิษ หลังเป็นปัญหาสำคัญเมื่อการติดตามมลพิษ
แหล่ง.
บทความนี้นำเสนอองค์ประกอบดังกล่าวข้างต้นรวมอยู่ในการสนับสนุนการตัดสินใจเรียลไทม์
ของระบบสำหรับคุณภาพน้ำในระบบคลองที่ซับซ้อนในกรุงเทพฯ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เทคโนโลยีเพื่อการบูรณาการแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และการตรวจสอบออนไลน์ได้
ใช้ได้สำหรับเกือบทศวรรษที่ผ่านมาและการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อทำนายการไหลของ
ได้รับการยอมรับทั่วโลก เมื่อมันมาถึงการเฝ้าระวังและระบบเตือนภัยล่วงหน้าสำหรับ
คุณภาพปริมาณของสารมลพิษเซ็นเซอร์กับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในเวลาจริง
มีเพียงเมื่อเร็ว ๆนี้เปิดตัวน้ำเหตุผลหนึ่งที่เทคโนโลยีสามารถออนไลน์ตรวจสอบคุณภาพน้ำ
ถูก จำกัด ให้ไม่กี่คอมโพเนนต์เท่านั้น อย่างไรก็ตาม ใน
สอดคล้องกับการพัฒนาอย่างรวดเร็วในเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ออนไลน์ ความเป็นไปได้ของการเชื่อมต่อออนไลน์


กับ
-
ติดตามคุณภาพน้ำ




เทคนิคการจำลองและพยากรณ์อยู่ในขณะนี้ เป็นเบื้องต้นสำหรับระบบดังกล่าวเป็น
การผสมผสานข้อมูลขั้นตอนการปรับปรุงรูปแบบในเวลาจริงและดังนั้นจึงลดความแตกต่างระหว่าง
การวัดและแบบจำลองเชิง . แน่นอน และความเข้มข้นของมลพิษ
ล่วงหน้าในเวลาต้องการรูปแบบการปรับปรุงตลอดเวลา ในบริบทนี้ เบนโทไนท์
เทคนิคที่พิสูจน์แล้วว่าเป็น ที่มีประสิทธิภาพมาก โดยเฉพาะการปรับปรุง
กรองคาลมานขั้นตอนวิธีอาจจะมีโครงสร้างในลักษณะเช่นให้ข้อมูลจำนวนและที่ตั้งของสารมลพิษ
อัปเดต หลังเป็นปัญหาสำคัญเมื่อการติดตามแหล่งที่มาของมลพิษ
.
บทความนี้นำเสนอข้างต้นองค์ประกอบรวมในเวลาจริงระบบสนับสนุนการตัดสินใจ
คุณภาพน้ำในระบบคลองที่ซับซ้อนในเขตกรุงเทพมหานคร .