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Tipo: Tese
Título: Calibração da dispersividade longitudinal de aquíferos através do método iterativo do gradiente de concentração
Título em inglês: Calibration of longitudinal dispersion of aquifers through the iterative method of concentration gradient
Autor(es): Tavares, Jean Leite
Orientador: Castro, Marco Aurélio Holanda de
Coorientador: Tavares, Paulo Roberto Lacerda
Palavras-chave: Recursos hídricos;Águas subterrâneas;Modelagem computacional
Data do documento: 2014
Citação: TAVARES, J. L. Calibração da dispersividade longitudinal de aquíferos através do método iterativo do gradiente de concentração. 2014 93 f. Tese (Doutorado em Engenharia Civil: Recursos Hídricos)-Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2014.
Resumo: O entendimento de como ocorre o transporte de solutos em águas subterrâneas é fundamental para o correto gerenciamento deste recurso cada vez mais sujeito a pressões antrópicas. Para a modelagem deste processo, um parâmetro fundamental é o coeficiente de dispersão hidrodinâmica, cujo componente mais importante, em meio poroso, é a dispersividade longitudinal (αL). A determinação de αL ocorre normalmente através de experimentos com aplicação restrita às áreas de interesse e resultados normalmente imprecisos. O presente trabalho teve como objetivo principal calibrar αL em aquíferos através do Método Iterativo do Gradiente de Concentração (MIGC) elaborado a partir de uma adaptação da metodologia proposta para o Método Iterativo do Gradiente Hidráulico (MIGH). O processo se inicia a partir da simulação hidrodinâmica, posteriormente são inseridas concentrações obtidas em campo ou hipotéticas no modelo de simulação de transporte de solutos. Em seguida é gerada uma matriz de concentrações que servirá de base para o processo iterativo do MIGC. Foram estruturados dois modelos, um denominado modelo observado ou fixo, no qual as concentrações de campo são fixadas e outro modelo denominado de calculado ou não fixo. Ao longo do processo de calibração são geradas matrizes de concentrações que permitem calcular os gradientes espaciais de concentração nos modelos fixo e não fixo. A média dos ângulos entre os gradientes de concentrações observados e calculados e o erro médio quadrático são os critérios de convergência para aferir o processo de calibração. Nas cinco modelagens apresentadas, os resultados para estes dois critérios indicam a eficiência do método de calibração. Seguindo a metodologia clássica de calibração de parâmetros, no MIGC as iterações continuam enquanto os valores mínimos para os referidos critérios não forem atingidos e ocorre, por conseguinte, a alteração dos valores da dispersividade longitudinal entre as iterações. Este mecanismo é baseado na razão entre os gradientes de concentrações observados e calculados em cada uma das células do modelo. Os resultados foram obtidos a partir do uso de concentrações de nitrato em dois exemplos hipotéticos com graus de complexidade diferenciados e um caso real aplicado na região do município do Crato, inserido na Bacia Sedimentar do Araripe, situada no sul do estado do Ceará, Brasil. Para os casos estudados houve uma convergência expressiva das médias dos ângulos formados entre os gradientes de concentração observados e calculados e do erro médio quadrático das concentrações, obtendo-se, como resultado final, uma matriz com a maioria dos valores de αL próximos aos determinados inicialmente. O MIGC se apresenta como um método prático e rápido para a calibração da dispersividade longitudinal. Sugere-se o desenvolvimento de um programa computacional que automatize o MIGC para que o mesmo seja otimizado em situações mais complexas.
Abstract: The understanding of how the transport of solutes in ground water occurs is critical to the proper management of this resource increasingly subjected to thropogenic pressures. In order to model this process, a key parameter is the coefficient of hydrodynamic dispersion, whose most important component in porous environments is the longitudinal dispersivity (αL). The determination of αL usually takes place through experiments restricted to areas of interest and with often inaccurate results. Numerical methods are also used in order to attain parameter estimation. This study aimed mainly at calibrating αL in aquifers through the Iterative Method of the Gradient of Concentration (IMGC) derived from an adaptation of the methodology proposed for the Iterative Method of Hydraulic Gradient (IMHG). The process starts from the hydrodynamic simulation. Later, concentrations obtained from fields or in a hypothetic way are inserted using the model of simulation of solute transportation. Then, a matrix of concentrations is generated, which will work as the basis for the iterative process of IMGC. Two models were structured: one called observed or fixed model in which the concentration field is fixed and another model named calculated or not fixed. Throughout the calibration process arrays of concentrations are generated and used for calculating the spatial concentration of gradients in fixed and not fixed models. The average angle between the gradients of observed and calculated concentrations and the mean squared error are the convergence criteria to assess the calibration process. In the five models presented in this research, the results for these two criteria indicate the efficiency of the calibration method. Following the classical methodology of parameter calibration in the IMGC iterations continue as the minimum values for these criteria are not attained, therefore, the change of the longitudinal dispersivity varies among iterations. This mechanism is based on the ratio between the observed and calculated gradients of concentrations at each model cells. The results were obtained from the use of nitrate concentrations at two hypothetical samples with different degrees of complexity and also with a real case applied int he municipality of Crato, inserted in the Sedimentary Basin region of Araripe. For the cases analyzed in this study, there was a significant decay of the average angle formed between the gradients of observed and calculated concentration and the mean squared error of concentrations, obtaining as a result, a matrix with αL values close to those initially stipulated. IMGC presents itself as a practical method. It is suggested the development of a computer program that automates IMGC so that it is better used in more complex situation.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/11521
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