The use of digital maps for the evaluation and improvement of a bicycle-network and infrastructure

Een duurzaam mobiliteitsbeleid gaat gepaard met het stimuleren van fietsgebruik. Potentiële fietsers haken echter vaak af omdat de veiligheid en het rijcomfort van fietspaden langs de Vlaamse wegen te wensen over laat. Een oplossing om de veiligheid van fietspaden te verhogen, is het optimaliseren van de kwaliteit van de fietsinfrastructuur langsheen een fietsroutenetwerk. Rekening houdend met de omvang van zo’n fietsroutenetwerk, is het essentieel om te bepalen op welke locaties de nood aan een verbetering van de infrastructuur van prioritair belang is. In dit artikel wordt een methodologie voorgesteld voor de evaluatie van de fietspadeninfrastructuur en het detecteren van de ernst van knelpunten langsheen het fietsroutenetwerk. De ontwikkelde methodologie berekent de knelpunten in het netwerk aan de hand van een Geografisch Informatie Systeem (GIS). De knelpunten worden bepaald door de afwijking te berekenen van de bestaande fietsinfrastructuur ten opzichte van een vereiste - en dus veiligere - infrastructuur. Als toetsingscriteria werd het Vademecum Fietsvoorziening, een document van de Vlaamse overheid, gebruikt. Dit vademecum beschrijft de vereiste fietsinfrastructuur afhankelijk van karakteristieken van de aanliggende weg. Een eerste stap is het selecteren van alle relevante criteria die bepalend zijn voor de veiligheid van het fietspad. Vervolgens wordt een inventaris opgesteld van alle attributen langsheen het wegennetwerk. Elk attribuut (bijv. de breedte van het fietspad) wordt geëvalueerd een draagt geheel of gedeeltelijke bij tot de ernst van een knelpunt. Aan de hand van een multi-criteria analyse wordt een knelpuntenscore berekend voor elk stuk fietspad in het netwerk. De resultaten worden gevisualiseerd op een kaart. Dit onderzoek kadert binnen het mobiliteitsbeleid van de stad Gent, en is een deel van een prioriteitenkaart die aanduid welke fietspaden als eerste dienen (her)aangelegd te worden

The power of indirect social ties

While direct social ties have been intensely studied in the context of computer-mediated social networks, indirect ties (e.g., friends of friends) have seen little attention. Yet in real life, we often rely on friends of our friends for recommendations (of good doctors, good schools, or good babysitters), for introduction to a new job opportunity, and for many other occasional needs. In this work we attempt to 1) quantify the strength of indirect social ties, 2) validate it, and 3) empirically demonstrate its usefulness for distributed applications on two examples. We quantify social strength of indirect ties using a(ny) measure of the strength of the direct ties that connect two people and the intuition provided by the sociology literature. We validate the proposed metric experimentally by comparing correlations with other direct social tie evaluators. We show via data-driven experiments that the proposed metric for social strength can be used successfully for social applications. Specifically, we show that it alleviates known problems in friend-to-friend storage systems by addressing two previously documented shortcomings: reduced set of storage candidates and data availability correlations. We also show that it can be used for predicting the effects of a social diffusion with an accuracy of up to 93.5%.Comment: Technical Repor

Impacts of Mixed-Wettability on Brine Drainage and Supercritical CO2 Storage Efficiency in a 2.5-D Heterogeneous Micromodel

Geological carbon storage (GCS) involves unstable drainage processes, the formation of patterns in a morphologically unstable interface between two fluids in a porous medium during drainage. The unstable drainage processes affect CO2 storage efficiency and plume distribution and can be greatly complicated by the mixed-wet nature of rock surfaces common in hydrocarbon reservoirs where supercritical CO2 (scCO2) is used in enhanced oil recovery. We performed scCO2 injection (brine drainage) experiments at 8.5 MPa and 45°C in heterogeneous micromodels, two mixed-wet with varying water- and intermediate-wet patches, and one water-wet. The flow regime changes from capillary fingering through crossover to viscous fingering in the micromodels of the same pore geometry but different wetting surfaces at displacement rates with logCa (capillary number) increasing from −8.1 to −4.4. While the mixed-wet micromodel with uniformly distributed intermediate-wet patches yields ~0.15 scCO2 saturation increase at both capillary fingering and crossover flow regimes (−8.1 ≤ logCa ≤ − 6.1), the one heterogeneous wetting to scCO2 results in ~0.09 saturation increase only at the crossover flow regime (−7.1 ≤ logCa ≤ − 6.1). The interconnected flow paths in the former are quantified and compared to the channelized scCO2 flow through intermediate-wet patches in the latter by topological analysis. At logCa > − 6.1 (near well), the effects of wettability and pore geometry are suppressed by strong viscous force. Both scCO2 saturation and distribution suggest the importance of wettability on CO2 storage efficiency and plume shape in reservoirs and capillary leakage through caprock at GCS conditions

Solving mazes with memristors: a massively-parallel approach

Solving mazes is not just a fun pastime. Mazes are prototype models in graph theory, topology, robotics, traffic optimization, psychology, and in many other areas of science and technology. However, when maze complexity increases their solution becomes cumbersome and very time consuming. Here, we show that a network of memristors - resistors with memory - can solve such a non-trivial problem quite easily. In particular, maze solving by the network of memristors occurs in a massively parallel fashion since all memristors in the network participate simultaneously in the calculation. The result of the calculation is then recorded into the memristors’ states, and can be used and/or recovered at a later time. Furthermore, the network of memristors finds all possible solutions in multiple-solution mazes, and sorts out the solution paths according to their length. Our results demonstrate not only the first application of memristive networks to the field of massively-parallel computing, but also a novel algorithm to solve mazes which could find applications in different research fields