En los capítulos anteriores se discuten las técnicas y conceptos numéricos que se aplican para modelar el transporte de contaminantes.

Transcripción

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2 En los capítulos anteriores se discuten las técnicas y conceptos numéricos que se aplican para modelar el transporte de contaminantes. La discusión se da aplicando las características específicas del sitio en el modelo incorporando hidrogeología e hidrogeoquímica. Se debe reconocer que la aplicación de modelos puede generar incertidumbres, algunos autores han intentado minimizar los mismos para obtener resultados de gran utilidad Reilly et al., 1987; Weaver et al., 1989; NRC 1990; Anderson and Woessner, 1992ª; van der Heijde and Elnawawy, 1992; Hill, 1998; Konikow and Reilly, Además existen agencias regulatorias o sociedades profesionales como: USNRC, 1988; USEPA, 1992; ASTM, 1993; ASCE, 1996

3 Para aplicar un modelo de aguas subterráneas a un problema se sigue este diagrama de flujo

4 9.2 definir objetivos Como primer paso uno debe preguntarse Cuál es el propósito del modelo? Comprender el régimen de transporte. Hacer hipótesis y ponerlas a prueba para ver compatibilidad y cuantificar los procesos que dominan. Asignar responsabilidades o evaluar exposición, reconstruir historia del transporte de soluto, estabilizar rangos de tiempo, determinar niveles de contaminación en ciertas áreas Calcular futura distribución de contaminantes con las condiciones existentes o con la intervención de la ingeniería para controlar la fuente o alterar el régimen de caudales

5 Se debe tener la elección de los códigos que se utilizarán, los dominios espacial y temporal representados, la forma en que estos son discretizados, el nivel de calibración de esfuerzo requerido en el modelo etc. y lo mas importante definir claramente los objetivos

6 9.3 recolección de datos y desarrollo conceptual del modelo Revisar y compilar la información relevante en el sitio de interés a nivel local o regional.(geología, geoquímica, etc ) esta información se integra en el modelo conceptual relacionando la información (caracterización del sitio). Cálculos previos pueden ayudar a saber cuales son los procesos dominantes.

7 Se conoce la velocidad y el día del evento contaminante Si es mas chica la pluma se podría deber a un proceso de retardación o biodegradación etc. Si es muy larga se podría deber a un error

8 El desarrollo de el modelo conceptual apropiado es el paso mas importante, para poder dar una interpretación clara a un fenómeno. Un modelo conceptual perfecto no existe pues es necesario reformular y recargar el modelo conceptual continuamente. El modelo numérico es solo una forma de organizar e interpretar datos de forma lógica y consistente.

9 9.4 selección del código de computadora Es difícil seleccionar el código correcto pues depende de: Objetivos del proyecto Si se quiere solo una simple aproximación cualquier código es bueno pero si se requiere tomar decisiones importantes se necesita un código con el que se representen las condiciones del lugar. La simulación de la advección es mas sencillo que la advección dispersión Definir zonas de captura o tiempos de viaje de contaminantes se necesita un código que especifique seguimiento de partículas.

10 Además se debe saber si es en dos o tres dimensiones el análisis Si se requiere simular el destino y transporte de contaminante, con dispersión, difusión, reacciones químicas se necesita el código que trabaje con esos parámetros En el capitulo 7 y 8 se habló de los códigos que modelan advección, difusión, dispersión, transferencia de masa, reacciones químicas En el capitulo 15 y 16 se habla de códigos que modelan flujo cuando la densidad del agua y su saturación varia.

11 Los siguientes párrafos contabilizan los puntos de comparación mas importantes entre los métodos: 1. Se utiliza un método Euleriano si el problema de dispersión numérica y oscilación artificial pueden ser controlados. 2. Muchas escalas de campo con dominio advectivo y condiciones demasiado estrictas con muchos nodos. El método Lagrangiano o Euleriano Lagrangiano donde el enfoque es por diferencias finitas o elementos finitos.

12 3. Exactitud en seguimiento de partículas por método Lagrangiano o mixto Euleriano Lagrangiano este método puede tener serias dificultades numéricas si hay varias fuentes o sumideros, (muchas zonas presentes). 4. Random walk (Código Lagrangiano) puede encontrar muchas irregularidades cuando calcula distribución de concentración y se requiere alta definición. A veces el combinar el Euleriano Lagrangiano puede traer discrepancias de masas (soluciones explicitas ec. Balance de masa). 5. El TVD es una prometedora alternativa para algunas soluciones técnicas. Tiene esquemas conservativos de masa y minimiza la dispersión numérica y oscilación artificial. Tiene mucha demanda computacional a los métodos convencionales de diferencias finitas. No es tan efectivo en la eliminación de dispersión numérica como otros métodos.

13 Otras situaciones que se deben tomar en cuenta son: La forma clara en la que están escritas las instrucciones de uso Costo de adquisición y requerimientos adicionales Rentabilidad, aceptación en la comunidad y agencias reguladoras

14 9.5 construcción de un modelo de transporte de contaminante Después de formular el modelo conceptual es necesario detallar la forma de construir un modelo de transporte de contaminantes. (Capitulo 10 y 11) incluyendo discretizaiones temporales y espaciales, condiciones iniciales y de frontera etc Así como parámetros físicos y químicos del medio. Códigos de archivo de entrada para obtener modelo del sitio Sin archivos de entrada no constituye un modelo en el sentido estricto.

15 9.6 calibración del modelo y análisis de sensibilidad

16 Revisar cuales parámetros son motivo de calibración después de la revisión. Puede pasar algunas veces que no existan muchos datos y se debe revisar si es conveniente llevar a cabo la modelación sin calibración La calibración es la mejor forma de llegar a una aproximación a la realidad.

17 9.7 predicción e incertidumbre Después de todo lo anterior se procede a simular. Los resultados se ocupan como predicción de ciertas situaciones (rangos de flujo, concentraciones tiempos de arribo) Con esto se pueden formular hipótesis, aunque hay incertidumbres que están ligadas a la caracterización de las condiciones actuales en un lugar o una situación (Capitulo 13)

18 9.8 claves para el éxito en la solución de modelos Establecer propósitos del modelo (objetivos claros del ejercicio) Aportar la mayor cantidad de información útil disponible Existen limitantes en los modelos computacionales de simulación de flujo. Escoger correctamente el modelo a utilizar dependiendo de las características del lugar (complejas o simples) Calibrar el modelo con las características del lugar