CAREER: Research and Educational Advances in Optimal Groundwater Remediation Design

职业:最佳地下水修复设计的研究和教育进展

基本信息

  • 批准号:
    9734076
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 22.2万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    1998
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    1998-06-01 至 2005-05-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Minsker 9734076 The objectives of this research are to: 1) develop improved methods for solving field-scale groundwater remediation design problems; 2) improve access to optimal groundwater remediation design tools by practitioners and students; 3) use active learning techniques to improve education of students at all levels; and 4) teach graduate students how to develop and apply coupled optimization and simulation models. Multiscale optimization methods will be developed to improve the computational efficiency of an optimal control model for aerobic in situ bioremediation design developed in previous work. This will enable accurate modeling of heterogeneous, field-scale sites. A hybrid genetic algorithm will be developed to address difficulties with local optima and to allow fixed costs to be considered in an efficient manner. Once the multiscale method and hybrid genetic algorithm with the best computational efficiency have been identified, an integrated model for field-scale in situ bioremediation design will be developed that will incorporate multiscale methods into a hybrid genetic algorithm. Undergraduate research assistants will program graphical user interfaces to facilitate use of the design models developed in this research by students and practitioners from industry. The models will then be used as the core for an educational game to teach students the utility of optimal design tools for designing cost-effective remediation solutions. The game will be played in undergraduate and graduate courses and in outreach programs using a contest format between small student teams. A new graduate course on coupled optimization and simulation modeling will also be created to teach students the complexities associated with developing and applying such models. The course will serve as a forum for presenting research results and developing improved methods. ***
Minsker 9734076 这项研究的目标是: 1)开发解决现场规模地下水修复设计问题的改进方法; 2) 提高从业者和学生获得最佳地下水修复设计工具的机会; 3)使用主动学习技术来改善各级学生的教育; 4) 教授研究生如何开发和应用耦合优化和仿真模型。 将开发多尺度优化方法,以提高先前工作中开发的好氧原位生物修复设计最优控制模型的计算效率。这将使异构、现场规模站点的精确建模成为可能。将开发混合遗传算法来解决局部最优的困难,并允许以有效的方式考虑固定成本。 一旦确定了具有最佳计算效率的多尺度方法和混合遗传算法,将开发现场规模原位生物修复设计的集成模型,将多尺度方法纳入混合遗传算法。 本科生研究助理将对图形用户界面进行编程,以方便学生和行业从业者使用本研究中开发的设计模型。然后,这些模型将用作教育游戏的核心,教学生如何使用最佳设计工具来设计具有成本效益的修复解决方案。该游戏将在本科生和研究生课程以及外展项目中以小型学生团队之间的竞赛形式进行。还将创建一门关于耦合优化和仿真建模的新研究生课程,以教授学生与开发和应用此类模型相关的复杂性。该课程将作为展示研究成果和开发改进方法的论坛。 ***

项目成果

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