Tecniche regionali di stima della portata di progetto: Impatto della correlazione spaziale tra le serie di osservazioni

La stima degli indici idrometrici in bacini non strumentati rappresenta un problema che la ricerca internazionale ha affrontato attraverso il cosiddetto PUB (Predictions on Ungauged Basins – IAHS, 2002-2013). Attraverso l’analisi di un’area di studio che comprende 61 bacini del Sud-Est americano, si descrivono e applicano due tecniche di stima molto diverse fra loro: il metodo regressivo ai Minimi Quadrati Generalizzati (GLS) e il Topological kriging (TK). Il primo considera una serie di fattori geomorfoclimatici relativi ai bacini oggetto di studio, e ne estrae i pesi per un modello di regressione lineare dei quantili; il secondo è un metodo di tipo geostatistico che considera il quantile come una variabile regionalizzata su supporto areale (l’area del bacino), tenendo conto della dislocazione geografica e l’eventuale struttura annidata dei bacini d’interesse. L’applicazione di questi due metodi ha riguardato una serie di quantili empirici associati ai tempi di ritorno di 10, 50, 100 e 500 anni, con lo scopo di valutare le prestazioni di un loro possibile accoppiamento, attraverso l’interpolazione via TK dei residui GLS in cross-validazione jack-knife e con differenti vicinaggi. La procedura risulta essere performante, con un indice di efficienza di Nash-Sutcliffe pari a 0,9 per tempi di ritorno bassi ma stazionario su 0,8 per gli altri valori, con un trend peggiorativo all’aumentare di TR e prestazioni pressoché invariate al variare del vicinaggio. L’applicazione ha mostrato che i risultati possono migliorare le prestazioni del metodo GLS ed essere paragonabili ai risultati del TK puro, confermando l’affidabilità del metodo geostatistico ad applicazioni idrologiche.

Tecnologie innovative di Radioterapia Stereotassica

Dopo un'iniziale descrizione dei concetti fondamentali di dosimetria e degli effetti biologici delle radiazioni sul DNA, ho fatto una descrizione approfondita sulle diverse metodiche radioterapiche. Ho poi concentrato l'elaborato sull'approfondimento storico, tecnico-funzionale e degli aspetti positivi/negativi di due delle tecnologie di irradiazione mirata in ambito clinico più all'avanguardia e utilizzate nel loro ambito specifico: Gamma Knife modello PERFEXION e Cyberknife modello M6. Infine ho esposto gli aspetti principali dell'ultimo medello di Gamma Knife (ICON) presentato per la prima ad aprile 2015 e ad oggi presente solo in due strutture in Europa e cinque negli Stati Uniti.

Metodi per la stima spaziale della temperatura in territori ad orografia complessa e parametrizzazione di un modello idrologico semi-distribuito su alcuni bacini appenninici

I bacini idrografici appenninici romagnoli rappresentano una fonte idropotabile di essenziale importanza per la Romagna, grazie alla regolazione stagionale svolta dall’invaso artificiale di Ridracoli. Nel presente elaborato si è implementato un modello per lo studio e la valutazione del regime idrologico dei bacini idrografici allacciati all’invaso, affrontando sia gli aspetti relativi alla miglior spazializzazione dei dati metereologici in ingresso al modello (in particolare in relazione alla stima della temperatura, fondamentale per la rappresentazione dei processi di evapotraspirazione e dei fenomeni di accumulo e scioglimento nevoso), sia gli aspetti di calibrazione dei parametri, confrontando le simulazioni ottenute a partire da diverse configurazioni del modello in termini di rappresentazione spaziale e temporale dei fenomeni. Inoltre si è eseguita una regionalizzazione del modello su due sezioni fluviali che sono al momento oggetto di indagini idrologiche, fornendo supporto alla valutazione della possibilità di realizzazione di una nuova opera di presa. A partire dai dati puntuali dei sensori termometrici disponibili si è ricercata la migliore tecnica di interpolazione della temperatura sull’area di studio, ottenendo una discreta precisione, con un errore in procedura di ricampionamento jack-knife raramente superiore al grado centigrado. La calibrazione del modello TUWien in approccio semi-distribuito, sia quando applicato a scala oraria sia quando applicato a scala giornaliera, ha portato a buoni risultati. La complessità del modello, dovuta in gran parte alla presenza di uno specifico modulo per la gestione di accumulo e scioglimento nivale, è stata ripagata dalle buone prestazioni delle simulazioni ottenute, sia sul periodo di calibrazione sia su quello di validazione. Tuttavia si è osservato che l’approccio semi-distribuito non ha portato benefici sostanziali rispetto a quello concentrato, soprattutto in relazione al forte aumento di costo computazionale.

A deep learning model for controlling the galvanizing process in a production line

In the industry of steelmaking, the process of galvanizing is a treatment which is applied to protect the steel from corrosion. The air knife effect (AKE) occurs when nozzles emit a steam of air on the surfaces of a steel strip to remove excess zinc from it. In our work we formalized the problem to control the AKE and we implemented, with the R&D dept.of MarcegagliaSPA, a DL model able to drive the AKE. We call it controller. It takes as input the tuple : a tuple of the physical conditions of the process line (t,h,s) with the target value of the zinc coating (c); and generates the expected tuple of (pres and dist) to drive the mechanical nozzles towards the (c). According to the requirements we designed the structure of the network. We collected and explored the data set of the historical data of the smart factory. Finally, we designed the loss function as sum of three components: the minimization between the coating addressed by the network and the target value we want to reach; and two weighted minimization components for both pressure and distance. In our solution we construct a second module, named coating net, to predict the coating of zinc resulting from the AKE when the conditions are applied to the prod. line. Its structure is made by a linear and a deep nonlinear “residual” component learned by empirical observations. The predictions made by the coating nets are used as ground truth in the loss function of the controller. By tuning the weights of the different components of the loss function, it is possible to train models with slightly different optimization purposes. In the tests we compared the regularization of different strategies with the standard one in condition of optimal estimation for both; the overall accuracy is ± 3 g/m^2 dal target for all of them. Lastly, we analyze how the controller modeled the current solutions with the new logic: the sub-optimal values of pres and dist can be optimize of 50% and 20%.