Paul, L.; Urrea-Quintero, J.-H.; Fiaz, U. & Stahlmann, J. (2025). Automatisierte Modellkalibrierung mittels maschinellem Lernen anhand einer Einlagerungsstrecke eines Tiefenlagers im Steinsalz. In: Deutsche Gesellschaft für Geotechnik e.V. (DGGT) (Hrsg.), Fachsektionstage Geotechnik - Interdisziplinäres Forum - Tagungsband, S. 256-261, Essen.
Paul, L.; Urrea-Quintero, J.-H.; Fiaz, U. & Stahlmann, J. (2025). Machine-learning enabled model calibration in the context of digital twinning of an emplacement drift in rock salt. In: Sobolik, S., Ingraham, M., Matteo, E., Mills, M., Ross, T., Conley, D., & Stormont, J. (Eds.). (2025). The Mechanical Behavior of Salt XI (1st ed.). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003637349. S. 268-278.
TRANSENS. (2025). Verbundvorhaben TRANSENS: Abschlussbericht: Fünf Jahre transdisziplinäre Forschung zur Entsorgung hochradioaktiver Abfälle in Deutschland (TRANSENS-Bericht, Vol. 2025, Issue 33). TU Clausthal. https://doi.org/10.21268/20250227-0.
Paul, L.; Urrea-Quintero, J.-H.; Fiaz, U.; Hussein, A.; Yaghi, H.; Stahlmann, J.; Römer, U. & Wessels, H. (2025). Gaussian Processes enabled model calibration in the context of deep geological disposal. Data-Centric Engineering, 6, e26. https://doi.org/10.1017/dce.2025.17.