Ondiepe geothermie is een duurzaam alternatief om gebouwen te verwarmen of te koelen. Het doel van dit project is om het ontwerp van ondiepe geothermische systemen te verbeteren en de onzekerheid van hun energie-efficiëntie te voorspellen met behulp van een nieuw stochastisch raamwerk: Bayesian evidential learning. De methode zal worden gevalideerd op twee in gebruik koud-warmte opslagsystemen.