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Adaptive Ensemble Square Root Filter with consistent ensemble reconstruction method for two-phase flows
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AI
DOI：10.1016/j.cma.2026.119409.png)
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摘要
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本研究开发了一种自适应集合平方根滤波框架，并结合集合重构方法用于两相流反演参数估计。我们考虑在集合变换卡尔曼滤波框架下的确定性集合平方根卡尔曼滤波。采用自适应策略构建低维局部观测，同时根据相应的观测子集动态调整集合规模。引入集合重构过程，以在统计意义上允许集合规模变化的同时保持集合均值和协方差信息。所提出的框架避免了标准EnKF中扰动观测引入的额外采样噪声，并提高了小集合规模下的参数估计性能。围绕圆柱体的流动以及微通道基热交换器中准不可压缩两相流的孪生实验得以实施。比较结果表明，所提出的方法能够在显著减少集合规模的同时实现可靠的参数估计，从而降低计算成本并保持估计精度。
Keyword:
Data assimilation
Ensemble Square Root Filter
Two-phase flow
Adaptive strategy
Ensemble reconstruction
