diff --git a/mri/data/msbern-healthy.obs b/mri/data/msbern-healthy.obs
deleted file mode 100644
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--- a/mri/data/msbern-healthy.obs
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
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-0.996821466809
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-1.00565444325
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-0.950749464668
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-0.961891059957
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diff --git a/mri/data/msbern-sick.obs b/mri/data/msbern-sick.obs
deleted file mode 100644
index 000e674124ba276d7539e6c3e156bba882f17880..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/mri/data/msbern-sick.obs
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-1.22782224577
diff --git a/mri/data/msbern.input b/mri/data/msbern.input
deleted file mode 100644
index e808b4024b12e7ad7350b04fbccec3d58c530eb6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/mri/data/msbern.input
+++ /dev/null
@@ -1,140 +0,0 @@
-# PEST Template file for MS-Bern DuMux input file
-# All replacement fields are marked with question marks
-
-[MixedDimension]
-NumCircleSegments = 20
-IntegrationOrder = 2
-
-[TimeLoop]
-TEnd = 112 # [s]
-MaxTimeStepSize = 10.0 # [s]
-InitDtInjection = 0.05 # [s]
-TimeBeforeInjection = 22.0 # [s]
-
-[Tissue.Grid]
-LowerLeft = 0 0 0
-UpperRight = 150e-6 160e-6 140e-6
-Cells = 20 20 20
-
-[Vessel.Grid]
-File = data/ratbrain.dgf
-MaxElementLengthFactor = 1.0
-
-[Problem]
-EnableGravity = false
-Name = ms
-FlowFileName = flow
-SolveFlow = true
-RobinBoundary = false
-
-# BBB lesion intensity [0,1]
-LesionIntensity = 1.0
-
-# Plot options
-PlotInflowCurve = false
-InflowPlotSamples = 400
-InflowPlotMinMaxTime = 0 160
-PlotSignal = false
-GnuplotShow = false
-GnuplotOutputDirectory = "."
-
-[Vtk]
-EnableOutput = false
-AddVelocity = false
-
-[SpatialParams]
-PermeabilityTissue = 8.3e-18 # [m^2]
-PorosityTissue = 0.3 # [-]
-Tortuosity = 0.35 # [-] (Sykova 2008 Diffusion in Brain Extracellular Space)
-
-[1.Component]
-Name = Blood
-MolarMass = 0.018
-LiquidKinematicViscosity = 3.0e-6 # [Pa*s]
-LiquidDensity = 1050
-
-[2.Component]
-Name = InterstitialFluid
-MolarMass = 0.018
-LiquidKinematicViscosity = 1.3e-6 # [Pa*s]
-LiquidDensity = 1030
-
-[ContrastAgent]
-Name = Gadobutrol
-MolarMass = 0.018 # set to MolarMass for tracer, else 0.60471
-DiffusionCoefficient = 3.25e-10 # estimated with Stokes-Einstein-Radius of 7A°
-
-[BoundaryConditions1D]
-PressureInput = 103500
-DeltaPressure = 1000
-
-[LinearSolver]
-#ResidualReduction = 1e-30
-#PreconditionerIterations = 2
-MaxIterations = 20000
-
-########################################################################
-# Epsilons for assembly
-
-[TissueFlow.Assembly.NumericDifference]
-PriVarMagnitude = 1e5
-BaseEpsilon = 1e10
-
-[TissueTransport.Assembly.NumericDifference]
-PriVarMagnitude = 1e-3
-BaseEpsilon = 1e-2
-
-[BloodFlow.Assembly.NumericDifference]
-PriVarMagnitude = 1e5
-BaseEpsilon = 1e10
-
-[BloodTransport.Assembly.NumericDifference]
-PriVarMagnitude = 1e-3
-BaseEpsilon = 1e-2
-
-########################################################################
-
-[VesselWall]
-# Filtration coefficient Lp [m²] # 1e-10
-FiltrationCoefficient =                  9.746174233413226E-011
-
-# Diffusion coefficient D of wall # 1e-13
-DiffusionCoefficient =                      4.754947854870299E-08
-
-ReflectionCoefficient = 0 # 1 means everything reflected
-
-########################################################################
-
-[MRSignal]
-S0 = 1.0           # base signal (proton density, MR machine properties)
-r1 = 3.2           # molecular T1 relaxivity Gadovist in m³/(mol*s)
-r2 = 3.9           # molecular T2 relaxivity Gadovist in m³/(mol*s)
-TE = 0.029         # echo time in sec
-TR = 1.400         # repetition time in sec
-
-# weighting of local susceptibility difference
-# effect of vascular structure and tissue # 20
-KappaB =                      3.202480256948131E+001
-
-# weighting of local susceptibility difference effect inside tissure structure
-KappaT =                      9.846818303577909E-002
-
-# T1 relaxation time constant tissue (without contrast agent) in sec (at 3 Tesla field strength) # 1.5
-T1TissuePreContrast =                      1.570114234734838E+000
-
-# T2* relaxation time constant tissue (without contrast agent) in sec (at 3 Tesla field strength) # 0.08
-T2TissuePreContrast =                      8.000000000000000E-002
-
-########################################################################
-
-[InflowCurve]
-# scaling parameter mol*s/m³ (amplitude of scaling curve) # 100
-a =                      3.812619924254471E+001
-
-# average concentration human 5l blood volume 10ml Gadovist 1 mol/l = 2 mol/m³
-b =                      1.934938693976044E+000
-
-# time to peak from bolus arrival in sec (width of concentration curve) # 6
-tp =                      5.000000000000000E+000
-
-########################################################################
diff --git a/mri/data/ratbrain.dgf b/mri/data/ratbrain.dgf
deleted file mode 100644
index fc9eb8f79ebcf046d616f0d775816d13ef264016..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/mri/data/ratbrain.dgf
+++ /dev/null
@@ -1,109 +0,0 @@
-DGF
-Vertex
-parameters 1
-0.000105 0.000119 0.00014 2
-0.0001056 9.99e-05 0.000107 0
-8.07e-05 7.26e-05 0.0001106 0
-0.0001246 8.92e-05 0.0001084 0
-0.0001232 5.97e-05 0.0001026 0
-0.0 0.000108 8.7e-05 1
-1.42e-05 9.53e-05 9.57e-05 0
-3.07e-05 0.0001411 8.3e-05 0
-5.5e-05 0.00016 7.9e-05 2
-0.00015 9.2e-05 9.5e-05 1
-0.00015 0.000104 6e-05 1
-0.0001138 8.7e-05 2.06e-05 0
-5.84e-05 8.71e-05 1.06e-05 0
-3.72e-05 8.14e-05 1.77e-05 0
-6.55e-05 0.0 8.65e-05 1
-8.08e-05 8.43e-05 9.13e-05 0
-5.2e-05 0.0 0.000113 1
-4.37e-05 2.1e-05 0.0001266 0
-0.00015 0.000134 2.9e-05 2
-0.0001094 0.0001406 7.4e-05 0
-0.0001015 0.0001217 8.95e-05 0
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-6.94e-05 0.000123 0.0001126 0
-4.79e-05 0.0001249 0.0001131 0
-2.61e-05 0.0001506 0.0001009 0
-3e-05 0.00016 0.0001014 1
-0.0 0.00014 7.4e-05 1
-4.6e-05 0.00015 4.9e-05 0
-0.0001 0.000124 3.8e-05 0
-0.00015 0.000115 1.3e-05 2
-2.46e-05 5.14e-05 6.97e-05 0
-1e-05 7.3e-06 6.77e-05 0
-0.0 6e-06 6.4e-05 1
-0.0001281 4.22e-05 0.0001146 0
-9.05e-05 3.35e-05 0.0001272 0
-7.8e-05 2e-05 0.000127 0
-3.56e-05 5.01e-05 0.0001273 0
-1.76e-05 6.16e-05 0.000122 0
-2.14e-05 7.22e-05 0.0001104 0
-0.000138 7.6e-06 9.43e-05 0
-0.0001302 2.33e-05 8.43e-05 0
-9.75e-05 4.03e-05 2.09e-05 0
-0.0001144 6.76e-05 2.28e-05 0
-0.0001145 2.92e-05 0.0001107 0
-#
-SIMPLEX
-parameters 2
-0 1 4.5e-06 0.0075
-1 2 3.5e-06 0.0015
-1 3 3.5e-06 0.005
-3 4 3.5e-06 0.003
-5 6 4e-06 0.002
-6 7 4e-06 0.002
-7 8 4e-06 0.002
-9 3 3.5e-06 0.002
-10 11 3e-06 0.0035
-11 12 3e-06 0.0025
-12 13 3e-06 0.002
-14 15 3e-06 0.001
-16 17 3e-06 0.002
-18 19 2.5e-06 0.002
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-20 21 2.5e-06 0.002
-21 22 2.5e-06 0.001
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-23 13 2.5e-06 0.001
-13 24 2.5e-06 0.001
-24 25 2.5e-06 0.001
-25 26 2.5e-06 0.0015
-26 2 2.5e-06 0.0005
-1 27 2.5e-06 0.001
-27 28 2.5e-06 0.001
-28 29 2.5e-06 0.001
-29 30 2.5e-06 0.001
-31 32 2.5e-06 0.001
-32 33 2.5e-06 0.001
-33 34 2.5e-06 0.0015
-15 21 2.5e-06 0.001
-25 35 2e-06 0.0005
-35 36 2e-06 0.0005
-36 37 2e-06 0.0005
-38 39 2.5e-06 0.001
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-40 17 2.5e-06 0.001
-17 41 2.5e-06 0.001
-41 42 2.5e-06 0.001
-42 43 2.5e-06 0.001
-43 2 2.5e-06 0.001
-4 38 3.5e-06 0.003
-38 44 3e-06 0.002
-44 45 2.5e-06 0.002
-45 46 2.5e-06 0.001
-46 47 2.5e-06 0.001
-47 11 2.5e-06 0.001
-45 48 2.5e-06 0.001
-48 26 2.5e-06 0.001
-12 33 2.5e-06 0.0005
-#
-BOUNDARYDOMAIN
-default 1
-#
diff --git a/mri/dgfparser.log b/mri/dgfparser.log
deleted file mode 100644
index 45568999bd618d3587367a79a9a65a709f379a53..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/mri/dgfparser.log
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-DGF parser started
-Using VERTEX block
-Using SIMPLEX block
-Step 1 finished: 
-                 3d
-                 49 vertices
-                 50 elements
-Using BOUNDARYDOMAIN block
-Step 2 finished: 
-                 0 bnd-segs read in BoundarySegment block
-                 0 bnd-segs in grid
-                 0 bnd-segs in a boundary domain
-                 0 bnd-seg assigned default value
-                 0 bnd-segs have not been assigned an id!
-Successful
diff --git a/mri/flow_fluxbulk.out b/mri/flow_fluxbulk.out
deleted file mode 100644
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-7.155602e-17
-7.166527e-17
-6.565956e-17
-6.567557e-17
-3.553341e-17
-3.551878e-17
-6.066126e-17
-6.067716e-17
-5.174744e-17
-5.170097e-17
-1.291539e-17
-1.291486e-17
-5.062949e-18
-5.062949e-18
-5.698238e-17
-5.693325e-17
--1.594689e-17
--1.587396e-17
--7.703908e-19
--7.703908e-19
--2.394946e-17
--2.380185e-17
--1.383374e-19
--1.383374e-19
--3.789138e-17
--3.797425e-17
--8.653565e-18
--8.643047e-18
--3.886451e-18
--3.888037e-18
--3.789640e-17
--3.783316e-17
--1.981594e-17
--1.975851e-17
--3.082242e-18
--3.083640e-18
--7.471839e-18
--7.450781e-18
--4.422721e-17
--4.401663e-17
--3.889569e-18
--3.886838e-18
--5.022150e-17
--5.028431e-17
--1.239315e-17
--1.227826e-17
--3.878045e-18
--3.862569e-18
--1.218469e-17
--1.215225e-17
--1.200240e-17
--1.183749e-17
--3.009036e-18
--2.979433e-18
--3.352059e-18
--3.317273e-18
--1.145687e-18
--1.141040e-18
--6.344781e-19
--6.333506e-19
--4.154315e-18
--4.087576e-18
--6.418895e-20
-1.987839e-20
--3.104240e-20
--2.733445e-20
-1.468372e-18
-1.486291e-18
-6.357078e-17
-6.379736e-17
-4.210745e-17
-4.212857e-17
-9.313711e-19
-9.313711e-19
-7.968986e-17
-7.992456e-17
-4.008882e-17
-3.998290e-17
-3.350762e-17
-3.363727e-17
-5.078546e-17
-5.078562e-17
-7.405893e-17
-7.440619e-17
-1.233242e-17
-1.233242e-17
-7.133898e-17
-7.184731e-17
-2.943353e-17
-2.950321e-17
-6.323291e-17
-6.339350e-17
-1.185108e-17
-1.185280e-17
-3.603238e-17
-3.611380e-17
-4.275389e-17
-4.298224e-17
-5.295310e-17
-5.301387e-17
-6.206087e-18
-6.207574e-18
-5.037444e-17
-5.047373e-17
-1.490431e-17
-1.489819e-17
-6.774831e-17
-6.774831e-17
-2.890602e-17
-2.904228e-17
-1.701333e-17
-1.702339e-17
-9.653119e-18
-9.660446e-18
-1.013454e-16
-1.019199e-16
-4.267707e-17
-4.317233e-17
-2.668798e-17
-2.665496e-17
-1.205805e-16
-1.197909e-16
-6.351952e-17
-6.359750e-17
-3.548842e-17
-3.548747e-17
-1.183691e-16
-1.182058e-16
-2.606638e-17
-2.625935e-17
-1.181460e-17
-1.181838e-17
-1.342823e-16
-1.342857e-16
-8.448883e-17
-8.430317e-17
-5.490851e-17
-5.497224e-17
-9.787048e-18
-9.787048e-18
-1.338077e-16
-1.337796e-16
-4.485074e-17
-4.487415e-17
-1.028241e-16
-1.030265e-16
-9.196385e-17
-1.522770e-16
-5.620367e-17
-5.596062e-17
-1.508061e-17
-1.508041e-17
-7.854593e-18
-7.863793e-18
-3.269107e-17
-3.270811e-17
-6.801254e-17
-6.727376e-17
-5.067178e-17
-6.725991e-17
-2.392327e-17
-2.403898e-17
-8.588173e-17
-8.607412e-17
-5.175725e-17
-5.158422e-17
-8.736602e-17
-8.724527e-17
-2.507310e-18
-2.507310e-18
-1.648440e-17
-1.656008e-17
-4.434188e-17
-4.382286e-17
-7.691342e-17
-7.712512e-17
-5.314778e-17
-5.309915e-17
-1.340304e-18
-1.341251e-18
-5.066731e-19
-5.066731e-19
-7.399419e-18
-7.432989e-18
-9.940660e-19
-9.933471e-19
-4.788908e-18
-4.780623e-18
-2.929164e-17
-2.923658e-17
-3.375846e-17
-3.360858e-17
-2.891679e-17
-2.892722e-17
-7.489940e-18
-7.490716e-18
-1.255579e-17
-1.253799e-17
-2.481776e-18
-2.538021e-18
-7.016969e-18
-6.991491e-18
-1.812643e-18
-1.811253e-18
-5.565432e-18
-5.562463e-18
diff --git a/mri/pymsbern.so b/mri/pymsbern.so
deleted file mode 100755
index bc5ad6cca2a2a9b118453eb02ad0cb23e8b21432..0000000000000000000000000000000000000000
Binary files a/mri/pymsbern.so and /dev/null differ
diff --git a/mri/run_mri.py b/mri/run_mri.py
deleted file mode 100755
index c9e7251b38c0f52c056dfa18e02388c75973e7d3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/mri/run_mri.py
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-
-from __future__ import division, print_function
-
-
-import numpy as np
-import multiprocessing as mp
-
-# add location where to find the forward model wrapper
-#import sys
-#import os
-#sys.path.append(os.path.abspath("./"))
-import pymsbern
-
-def run_mri(x):
-    """
-    This function runs the forward model with the given parameters x.
-
-    Parameters
-    ----------
-    x : array of shape (n_params)
-        Input parameters.
-
-    Returns
-    -------
-    outputs : 2d-array of shape (2, n_timestep)
-        An array containing the simulation results.
-
-    """
-    x = np.atleast_2d(x)
-    paramnames = ["InflowCurve.a",
-                  "InflowCurve.b",
-                  "InflowCurve.tp",
-                  "MRSignal.KappaB",
-                  "MRSignal.KappaT",
-                  "MRSignal.T1TissuePreContrast",
-                  "VesselWall.DiffusionCoefficient"]
-
-    # the parameters passed to the model
-    params = {}
-
-    # convert to dictionary again
-    for i, name in enumerate(paramnames):
-        params[name] = str(x[0,i])
-
-    # create output parameters and dump parameters
-    params["Problem.LesionIntensity"] = "1"  # healthy: 0, sick: 1
-    params["Problem.SolveFlow"] = "false"  # only transport
-    params["VesselWall.FiltrationCoefficient"] = "9.746174233413226E-011"
-    params["MRSignal.T2TissuePreContrast"] = "8.000000000000000E-002"
-    # convert back from log scale
-    diff_coeff = str(10**(-float(params["VesselWall.DiffusionCoefficient"])))
-    params["VesselWall.DiffusionCoefficient"] = diff_coeff
-
-    params["Vessel.Grid.File"] = "./data/ratbrain.dgf"
-
-    data = np.array(pymsbern.run_forward_model(params,
-                                               "./data/msbern.input",
-                                               verbose=False))
-    # Prepare the outputs
-    t = [i*1.4 for i in range(0, 80)]
-    outputs = np.vstack((t, data))
-
-    return outputs
-
-
-# main routine
-if __name__ == '__main__':
-
-    # Define an initial parameter set
-    theta = np.array([
-        3.812619924254471E+001,  # "InflowCurve.a" scaling params mol*s/m3
-        1.934938693976044E+000,  # "InflowCurve.b" baseline mol/m3
-        5.000000000000000E+000,  # "InflowCurve.tp" time to peak in s
-        1.502480256948131E+001,  # "MRSignal.KappaB"
-        0.1,  # "MRSignal.KappaT"
-        1.4,  # "MRSignal.T1TissuePreContrast" in seconds
-        14.0,  # "VesselWall.DiffusionCoefficient" D wall
-        ])
-    sim = run_mri(theta)
diff --git a/mri/uq_mri.py b/mri/uq_mri.py
deleted file mode 100755
index 5490844a7a88f8c04eba3cc043cd0d32a1752350..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/mri/uq_mri.py
+++ /dev/null
@@ -1,313 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""
-This test shows a surrogate-assisted Bayesian calibration of a time dependent
-    mri model.
-
-Author: Farid Mohammadi, M.Sc.
-E-Mail: farid.mohammadi@iws.uni-stuttgart.de
-Department of Hydromechanics and Modelling of Hydrosystems (LH2)
-Institute for Modelling Hydraulic and Environmental Systems (IWS), University
-of Stuttgart, www.iws.uni-stuttgart.de/lh2/
-Pfaffenwaldring 61
-70569 Stuttgart
-
-Created on Mon Feb 14 2022
-
-"""
-
-import numpy as np
-import pandas as pd
-import scipy.stats as stats
-import sys
-import joblib
-# import bayesvalidrox
-sys.path.append("../src/bayesvalidrox/")
-from pylink.pylink import PyLinkForwardModel
-from surrogate_models.inputs import Input
-from surrogate_models.surrogate_models import MetaModel
-from post_processing.post_processing import PostProcessing
-from bayes_inference.bayes_inference import BayesInference, Discrepancy
-
-import matplotlib
-matplotlib.use('agg')
-
-if __name__ == "__main__":
-
-    # =====================================================
-    # =============   COMPUTATIONAL MODEL  ================
-    # =====================================================
-    Model = PyLinkForwardModel()
-
-    Model.link_type = 'Function'
-    Model.py_file = 'run_mri'
-    Model.name = 'mri'
-
-    Model.Output.names = ['NMR signal']  # (normalized to baseline)
-
-    # Pass data as dict for Bayesian inversion
-    Model.observations = {}
-    Model.observations['Time [s]'] = [i*1.4 for i in range(0, 80)]
-    Model.observations['NMR signal'] = np.loadtxt('data/msbern-sick.obs')
-
-    # =====================================================
-    # =========   PROBABILISTIC INPUT MODEL  ==============
-    # =====================================================
-    # Define the uncertain parameters with their mean and
-    # standard deviation
-    Inputs = Input()
-
-    # "InflowCurve.a" scaling params mol*s/m3 [10, 100]
-    Inputs.addMarginals()
-    Inputs.Marginals[0].name = '$a$'
-    Inputs.Marginals[0].dist_type = 'uniform'
-    Inputs.Marginals[0].parameters = [10, 100]
-
-    # "InflowCurve.b" baseline mol/m3 [0, 2]
-    Inputs.addMarginals()
-    Inputs.Marginals[1].name = '$b$'
-    Inputs.Marginals[1].dist_type = 'uniform'
-    Inputs.Marginals[1].parameters = [0, 2]
-
-    # "InflowCurve.tp" time to peak in s [1, 8]
-    Inputs.addMarginals()
-    Inputs.Marginals[2].name = '$t_p$'
-    Inputs.Marginals[2].dist_type = 'uniform'
-    Inputs.Marginals[2].parameters = [1, 8]
-
-    # "MRSignal.KappaB" [0, 100]
-    Inputs.addMarginals()
-    Inputs.Marginals[3].name = '$\\kappa_B$'
-    Inputs.Marginals[3].dist_type = 'uniform'
-    Inputs.Marginals[3].parameters = [0, 100]
-
-    # "MRSignal.KappaT" [0, 50]
-    Inputs.addMarginals()
-    Inputs.Marginals[4].name = '$\\kappa_T$'
-    Inputs.Marginals[4].dist_type = 'uniform'
-    Inputs.Marginals[4].parameters = [0, 50]
-
-    # "MRSignal.T1TissuePreContrast" in seconds [0.8, 3.0]
-    Inputs.addMarginals()
-    Inputs.Marginals[5].name = '$T_{1, \\textrm{pre}}$'
-    Inputs.Marginals[5].dist_type = 'uniform'
-    Inputs.Marginals[5].parameters = [0.8, 3.0]
-
-    # "VesselWall.DiffusionCoefficient" D wall [6, 10]
-    Inputs.addMarginals()
-    Inputs.Marginals[6].name = '$Log_{10}(D_{\\omega})$'
-    Inputs.Marginals[6].dist_type = 'uniform'
-    Inputs.Marginals[6].parameters = [6, 10]
-
-    # =====================================================
-    # ==========  DEFINITION OF THE METAMODEL  ============
-    # =====================================================
-    MetaModelOpts = MetaModel(Inputs)
-
-    # Select if you want to preserve the spatial/temporal depencencies
-    MetaModelOpts.dim_red_method = 'PCA'
-    # MetaModelOpts.var_pca_threshold = 99.995
-    MetaModelOpts.n_pca_components = 12
-
-    # Select your metamodel method
-    # 1) PCE (Polynomial Chaos Expansion) 2) aPCE (arbitrary PCE)
-    # 3) GPE (Gaussian Process Emulator)
-    MetaModelOpts.meta_model_type = 'aPCE'
-
-    # ------------------------------------------------
-    # ------------- PCE Specification ----------------
-    # ------------------------------------------------
-    # Select the sparse least-square minimization method for
-    # the PCE coefficients calculation:
-    # 1)OLS: Ordinary Least Square  2)BRR: Bayesian Ridge Regression
-    # 3)LARS: Least angle regression  4)ARD: Bayesian ARD Regression
-    # 5)FastARD: Fast Bayesian ARD Regression
-    # 6)VBL: Variational Bayesian Learning
-    # 7)EBL: Emperical Bayesian Learning
-    MetaModelOpts.pce_reg_method = 'FastARD'
-
-    # Specify the max degree to be compared by the adaptive algorithm:
-    # The degree with the lowest Leave-One-Out cross-validation (LOO)
-    # error (or the highest score=1-LOO) estimator is chosen.
-    # pce_deg accepts degree as a scalar or a range.
-    MetaModelOpts.pce_deg = np.arange(6)
-
-    # q-quasi-norm 0<q<1 (default=1)
-    #MetaModelOpts.pce_q_norm = 0.5
-
-    # Print summary of the regression results
-    # MetaModelOpts.verbose = True
-
-    # ------------------------------------------------
-    # ------ Experimental Design Configuration -------
-    # ------------------------------------------------
-    MetaModelOpts.add_ExpDesign()
-
-    # One-shot (normal) or Sequential Adaptive (sequential) Design
-    MetaModelOpts.ExpDesign.Method = 'normal'
-    MetaModelOpts.ExpDesign.n_init_samples = 400
-
-    # Sampling methods
-    # 1) random 2) latin_hypercube 3) sobol 4) halton 5) hammersley 6) korobov
-    # 7) chebyshev(FT) 8) grid(FT) 9) nested_grid(FT) 10)user
-    MetaModelOpts.ExpDesign.sampling_method = 'user'
-
-    # Provide the experimental design object with a hdf5 file
-    MetaModelOpts.ExpDesign.hdf5_file = 'ExpDesign_mri.hdf5'
-
-    # Sequential experimental design (needed only for sequential ExpDesign)
-    MetaModelOpts.ExpDesign.n_new_samples = 1
-    MetaModelOpts.ExpDesign.n_max_samples = 15  # 150
-    MetaModelOpts.ExpDesign.mod_LOO_threshold = 1e-16
-
-    # Defining the measurement error, if it's known a priori
-    obsData = pd.DataFrame(Model.observations, columns=Model.Output.names)
-    DiscrepancyOpts = Discrepancy('')
-    DiscrepancyOpts.Type = 'Gaussian'
-    DiscrepancyOpts.Parameters = obsData**2
-    MetaModelOpts.Discrepancy = DiscrepancyOpts
-
-    # ------------------------------------------------
-    # ------- Sequential Design configuration --------
-    # ------------------------------------------------
-    MetaModelOpts.adapt_verbose = True
-    # 1) None 2) 'equal' 3)'epsilon-decreasing' 4) 'adaptive'
-    MetaModelOpts.ExpDesign.tradeoff_scheme = None
-    # MetaModelOpts.ExpDesign.nReprications = 20
-    # -------- Exploration ------
-    # 1)'Voronoi' 2)'random' 3)'latin_hypercube' 4)'LOOCV' 5)'dual annealing'
-    MetaModelOpts.ExpDesign.explore_method = 'latin_hypercube'
-
-    # Use when 'dual annealing' chosen
-    MetaModelOpts.ExpDesign.MaxFunItr = 200
-
-    # Use when 'Voronoi' or 'random' or 'latin_hypercube' chosen
-    MetaModelOpts.ExpDesign.n_canddidate = 5000
-    MetaModelOpts.ExpDesign.n_cand_groups = 4  # 8
-
-    # -------- Exploitation ------
-    # 1)'BayesOptDesign' 2)'BayesActDesign' 3)'VarOptDesign' 4)'alphabetic'
-    # 5)'Space-filling'
-    MetaModelOpts.ExpDesign.exploit_method = 'VarOptDesign'
-
-    # BayesOptDesign -> when data is available
-    # 1)DKL (Kullback-Leibler Divergence) 2)DPP (D-Posterior-percision)
-    # 3)APP (A-Posterior-percision)  # ['DKL', 'BME', 'infEntropy']
-    # MetaModelOpts.ExpDesign.util_func = 'DKL'
-
-    # VarBasedOptDesign -> when data is not available
-    # Only with Vornoi >>> 1)Entropy 2)EIGF, 3)LOOCV
-    # or a combination as a list
-    MetaModelOpts.ExpDesign.util_func = 'Entropy'
-
-    # alphabetic
-    # 1)D-Opt (D-Optimality) 2)A-Opt (A-Optimality)
-    # 3)K-Opt (K-Optimality) or a combination as a list
-    # MetaModelOpts.ExpDesign.util_func = 'D-Opt'
-
-    # For calculation of validation error for SeqDesign
-    # valid_set = np.load(f"data/Prior_{ndim}.npy")
-    # valid_set_outputs = np.load(f"data/origModelOutput_{ndim}.npy")
-    # MetaModelOpts.valid_samples = valid_set
-    # MetaModelOpts.valid_model_runs = {'NMR signal': valid_set_outputs}
-
-    # >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> Build Surrogate <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
-    # Train the meta model
-    PCEModel = MetaModelOpts.create_metamodel(Model)
-
-    # Save PCE models
-    with open(f'PCEModel_{Model.name}.pkl', 'wb') as output:
-        joblib.dump(PCEModel, output, 2)
-
-    # Load PCEModel
-    # with open(f'PCEModel_{Model.name}.pkl', 'rb') as input:
-    #     PCEModel = joblib.load(input)
-    print(PCEModel.score_dict)
-    # =====================================================
-    # =========  POST PROCESSING OF METAMODELS  ===========
-    # =====================================================
-    PostPCE = PostProcessing(PCEModel)
-
-    # Compute the moments and compare with the Monte-Carlo reference
-    PostPCE.plotMoments()
-
-    # Plot the evolution of the KLD,BME, and Modified LOOCV error
-    if MetaModelOpts.ExpDesign.Method == 'sequential':
-        PostPCE.seqDesignDiagnosticPlots()
-
-    # Plot the sobol indices
-    sobol_cell, total_sobol = PostPCE.sobolIndicesPCE()
-
-    # Plot to check validation visually.
-    PostPCE.validMetamodel(nValidSamples=3)
-
-    # Compute and print RMSE error
-    PostPCE.accuracyCheckMetaModel(nSamples=10)
-    sys.exit()
-    # =====================================================
-    # ========  Bayesian inference with Emulator ==========
-    # =====================================================
-    BayesOpts = BayesInference(PCEModel)
-    BayesOpts.emulator = True
-    BayesOpts.PlotPostPred = True
-
-    # BayesOpts.selectedIndices = [0, 3, 5,  7, 9]
-    # BME Bootstrap
-    # BayesOpts.Bootstrap = True
-    # BayesOpts.BootstrapItrNr = 500
-    # BayesOpts.BootstrapNoise = 100
-
-    # Bayesian cross validation
-    # BayesOpts.BayesLOOCV = True
-
-    # Select the inference method
-    BayesOpts.SamplingMethod = 'MCMC'
-    BayesOpts.MCMCnwalkers = 30
-    # BayesOpts.MCMCinitSamples = np.zeros((1,10))+1e-3*np.random.randn(200, 10)
-    # BayesOpts.MCMCnSteps = 1000
-    import emcee
-    BayesOpts.MCMCmoves = emcee.moves.KDEMove()
-    # BayesOpts.MultiProcessMCMC = True
-
-    # ----- Define the discrepancy model -------
-    BayesOpts.MeasurementError = obsData
-
-    # # -- (Option B) --
-    DiscrepancyOpts = bayesvalidrox.Discrepancy('')
-    DiscrepancyOpts.Type = 'Gaussian'
-    DiscrepancyOpts.Parameters = obsData**2
-    # DiscrepancyOpts.Parameters = {'Z':np.ones(10)}
-    BayesOpts.Discrepancy = DiscrepancyOpts
-
-    # -- (Option C) --
-    # DiscOutputOpts = Input()
-    # # # OutputName = 'Z'
-    # DiscOutputOpts.addMarginals()
-    # DiscOutputOpts.Marginals[0].Name = '$\sigma^2_{\epsilon}$'
-    # DiscOutputOpts.Marginals[0].DistType = 'unif'
-    # DiscOutputOpts.Marginals[0].Parameters =  [0, 10]
-    # BayesOpts.Discrepancy = {'known': DiscrepancyOpts,
-    #                           'infer': Discrepancy(DiscOutputOpts)}
-
-    # BayesOpts.BiasInputs = {'Z':np.arange(0, 10, 1.).reshape(-1,1) / 9}
-    # DiscOutputOpts = Input()
-    # # OutputName = 'lambda'
-    # DiscOutputOpts.addMarginals()
-    # DiscOutputOpts.Marginals[0].Name = '$\lambda$'
-    # DiscOutputOpts.Marginals[0].DistType = 'unif'
-    # DiscOutputOpts.Marginals[0].Parameters = [0, 1]
-
-    # # OutputName = 'sigma_f'
-    # DiscOutputOpts.addMarginals()
-    # DiscOutputOpts.Marginals[1].Name = '$\sigma_f$'
-    # DiscOutputOpts.Marginals[1].DistType = 'unif'
-    # DiscOutputOpts.Marginals[1].Parameters = [0, 1e-4]
-    # BayesOpts.Discrepancy = Discrepancy(DiscOutputOpts)
-    # BayesOpts.Discrepancy = {'known': DiscrepancyOpts,
-    #                           'infer': Discrepancy(DiscOutputOpts)}
-    # Start the calibration/inference
-    Bayes_PCE = BayesOpts.create_Inference()
-
-    # Save class objects
-    with open(f'Bayes_{Model.name}.pkl', 'wb') as output:
-        joblib.dump(Bayes_PCE, output, 2)