用于加速天然气管道负荷时间不确定性管理的随机主动离散化方法
数值分析
2024-03-26 v1 数值分析
摘要
我们提出了一种预测-校正自适应方法，用于模拟在参数、初始条件或边界条件存在一般不确定性下的网络上的双曲型偏微分方程。该方法基于随机有限体积框架，该框架规避了采样方案或模拟集合，同时保持了基本性质，特别是所得系统的双曲性和离散解的守恒性。通过在表示管道的网络连接的一维域上对物理空间和随机空间进行主动离散化，表示了初边值问题，并通过求解节点 Riemann 问题评估了不确定性通过网络节点的传播。我们的方法基于误差指标细化离散化的自适应性，使得在计算上可行地评估跨时间的不确定性，以支持在瞬态和不确定条件下关于管道运行的时间和数量的决策，从而最大化交付量。我们使用代表性网络的仿真来说明我们的计算方法。
引用
@article{arxiv.2403.16929,
title = {Stochastic Active Discretizations for Accelerating Temporal Uncertainty Management of Gas Pipeline Loads},
author = {Jake J. Harmon and Svetlana Tokareva and Anatoly Zlotnik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.16929},
year = {2024}
}