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使用 OpenDA 进行室内气候建模的参数校准和数据同化（Werner Kramer，VORtech）
第一个报告由 Werner Kramer（VORtech 的科学软件工程师）发表。他讲的是“使用 OpenDA 进行室内气候建模的参数校准和数据同化”。 室内气候建模包含许多不确定变量：强迫和物理参数并非完全已知，气流场是湍流，数值模型并非真实情况的精确表示。VORtech 使用 OpenDA将数值气流模型与观测数据相结合，以改进模型结果。VORtech 将校准方法应用 最近的手机号码数据 于历史数据，以获得更准确的参数估计和数据同化，从而进一步改进预测。
壳牌的高级分析（Winfried Theis，壳牌）
Werner 演讲结束后，Winfried Theis（壳牌高级分析卓越中心数据科学主管）继续分享了他对壳牌高级分析的见解。在能源领域，数十年来积累的海量数据已逐渐被人们所掌握。近年来，这些海量数据的变化在于，它们需要实时分析，并且数据来源各异。本次演讲概述了这一变革背后的组织架构，并列举了数据科学和统计学如何助力我们业务成功的三个不同领域的用例。