Upscaling and Inverse Modeling of Groundwater Flow and Mass ...

Recommendations

Info

xiv concret en el qual els blocs gruixuts tenen una gr<strong>and</strong>ària inferior als rangs de correlació de les conductivitats a escala fina. En altres casos, s’observa que la discrepància en la predicció del transport entre les dues escales persisteix, i l’equació d’advecció-dispersió no és suficient per a explicar el transport en l’escala gruixuda. Per aquesta raó, s’ha desenvolupat una metodologia per a l’escalat del transport en formacions molt heterogènies en tres dimensions. El mètode proposat es basa en un escalat de la conductivitat hidràulica pel mètode laplacià amb pell i centrat en els interblocs, seguit d’un escalat dels paràmetres de transport que requereix la inclusió d’un procés de transport amb transferència de massa multitaxa per a compensar la pèrdua d’heterogeneïtat inherent al canvi d’escala. Els procediments d’escalat del flux i del transport es descriuen detalladament i s’apliquen a un exemple sintètic en tres dimensions amb gran heterogeneïtat. El mètode proposat no solament reprodueix el flux i el transport en l’escala gruixuda, sinó que reprodueix també la incertesa associada amb les prediccions segons pot observar-se analitzant la variabilitat del conjunt de corbes d’arribada. En el segon bloc, el filtre de Kalman de conjunts s’acobla amb l’escalat per a construir un model de l’aqüífer a una escala major que l’escala en la qual les dades condicionants (conductivitat i altura piezomètrica) han sigut mesurats amb l’objectiu de realitzar una modelització inversa. La construcció d’un model d’aqüífer a l’escala en la qual es van prendre les mesures és, en general, poc pràctic, ja que açò implicaria models numèrics amb milions de cel·les. Si, a més, es requereix una anàlisi d’incertesa que es base en una anàlisi de Monte-Carlo, la tasca es converteix en impossible. Per aquesta raó, s’ha desenvolupat una metodologia que usa les dades de conductivitat, a l’escala als quals van ser arreplegats, per a construir un model a escala gruixuda adequat per a la modelització inversa del flux d’aigües subterrànies i transport en massa. El mètode procedeix de la següent manera: (i) generació d’un conjunt de realitzacions de conductivitats condicionades a les dades de conductivitat a la mateixa escala a la qual es van arreplegar, (ii) escalat de cada realització a una discretització gruixuda; en aquestes realitzacions a escala gruixuda, les conductivitats es convertiran en paràmetres tensorials amb orientacions arbitràries de les seues direccions principals, (iii) aplicar l’EnKF al conjunt de realitzacions de conductivitat a l’escala gruixuda per a condicionar-les a les mesures d’altura piezomètrica. La proposta aborda el problema de com fer front a paràmetres tensorials, en una escala gruixuda, usant EnKF, mentre es manté el condicionament a les escales de conductivitat fina. El mètode proposat es demostra en el marc d’una anàlisi sintètica del valor de la informació en el qual s’analitza la importància de condicionar en conductivitats hidràuliques, altures piezomètriques o en tots dos. Finalment, en el tercer bloc, el filtre de Kalman de conjunts (EnKF) s’aplica per a condicionar de forma conjunta els paràmetres que controlen el
flux i el transport (conductivitat hidràulica i porositat) a les variables d’estat (altura piezomètrica i concentració). S’utilitza un experiment sintètic per a demostrar la capacitat de l’EnKF per a estimar la conductivitat hidràulica i la porositat, per assimilació d’altures piezomètriques i concentracions. S’estudia el valor que tenen les dades de conductivitat hidràulica, de porositat, d’altura piezomètrica i de concentració en el context de la caracterització d’aqüífers i de la reducció de la incertesa en paràmetres i variables d’estat. Els resultats indiquen que la caracterització de la conductivitat hidràulica i de la porositat és millor quants més quantitat i més tipus de dades es consideren. Les prediccions de flux i transport també milloren com més dades s’usen. xv És important ressaltar l’impacte que té el condicionament a les dades de concentració, especialment en la caracterització de les porositats. D’altra b<strong>and</strong>a, el filtre de Kalman de conjunts amb transformació normal (NS-EnKF), recentment desenvolupat per a fer front a la no gaussianitat de paràmetres i variables d’estat, s’ha usat per a avaluar l’impacte que té la incertesa en el model conceptual en la modelització inversa. També s’ha analitzat l’impacte de les condicions de contorn i de l’ús de tècniques de localització de la covariança en l’EnKF. Els resultats d’aquesta última anàlisi s’han avaluat en termes de valors mitjans i variàncies del conjunt de realitzacions, de les connectivitats de les realitzacions, i de la incertesa en les prediccions de les altures piezomètriques després del condicionament. Dels diferents escenaris avaluats es pot deduir que (i) la reproducció dels patrons de variabilitat de la conductivitat com les prediccions de flux són bones utilitzant el NS-EnKF tant quan s’usa un model a priori correcte com a aproximat, sempre que el nombre de dades de piezometria condicionants siga important, (ii) l’ús de tècniques de localització de la covariança en el NS-EnKF millora la identificació de la conductivitat hidràulica i (iii) les condicions de contorn no afecten a la bondat dels resultats obtinguts pel NS-EnKF
Page 1: Upscaling and Inverse Modeling of G
Page 4 and 5: c⃝ Copyright by Liangping Li 2011
Page 7 and 8: Abstract The need to reduce the com
Page 9 and 10: improved as more data is assimilate
Page 11 and 12: Resumen La necesidad de reducir el
Page 13 and 14: Por último, en el tercer bloque, e
Page 15: Resum La necessitat de reduir el co
Page 19: Acknowledgements I want to thank my
Page 22 and 23: xx CONTENTS 3 Transport Upscaling U
Page 24 and 25: xxii CONTENTS
Page 26 and 27: xxiv LIST OF FIGURES 2.7 Flow compa
Page 28 and 29: xxvi LIST OF FIGURES 4.4 Reference
Page 30 and 31: xxviii LIST OF FIGURES
Page 33 and 34: 1.1 Motivation and Objectives 1 Int
Page 35: CHAPTER 1. INTRODUCTION 3 Chapter 2
Page 38 and 39: 6 CHAPTER 2. A COMPARATIVE STUDY OF
Page 40 and 41: 8 CHAPTER 2. A COMPARATIVE STUDY OF
Page 42 and 43: 10 CHAPTER 2. A COMPARATIVE STUDY O
Page 66 and 67:
34 CHAPTER 2. A COMPARATIVE STUDY O
Page 68 and 69:
36 CHAPTER 2. A COMPARATIVE STUDY O
Page 70 and 71:
38 BIBLIOGRAPHY Berkowitz, B., Sche
Page 72 and 73:
40 BIBLIOGRAPHY Gómez-Hernández,
Page 74 and 75:
42 BIBLIOGRAPHY Salamon, P., Fernà
Page 76 and 77:
44 CHAPTER 3. TRANSPORT UPSCALING U
Page 78 and 79:
Page 80 and 81:
Page 82 and 83:
Page 84 and 85:
Page 86 and 87:
Page 88 and 89:
Page 90 and 91:
Page 92 and 93:
Page 94 and 95:
Page 96 and 97:
Page 98 and 99:
Page 100 and 101:
Page 102 and 103:
70 BIBLIOGRAPHY Dagan, G., 1994. Up
Page 104 and 105:
72 BIBLIOGRAPHY Lawrence, A. E., Sa
Page 106 and 107:
74 BIBLIOGRAPHY Zhang, Y., 2004. Up
Page 108 and 109:
76 CHAPTER 4. MODELING TRANSIENT GR
Page 110 and 111:
Page 112 and 113:
Page 114 and 115:
Page 116 and 117:
Page 118 and 119:
Page 120 and 121:
Page 122 and 123:
Page 124 and 125:
Page 126 and 127:
Page 128 and 129:
Page 130 and 131:
Page 132 and 133:
100 CHAPTER 4. MODELING TRANSIENT G
Page 134 and 135:
102 BIBLIOGRAPHY Durlofsky, L. J.,
Page 136 and 137:
104 BIBLIOGRAPHY Tran, T., 1996. Th
Page 138 and 139:
106 CHAPTER 5. JOINTLY MAPPING HYDR
Page 140 and 141:
Page 142 and 143:
Page 144 and 145:
Page 146 and 147:
Page 148 and 149:
Page 150 and 151:
Page 152 and 153:
Page 154 and 155:
Page 156 and 157:
Page 158 and 159:
Page 160 and 161:
Page 162 and 163:
Page 164 and 165:
Page 166 and 167:
Page 168 and 169:
136 BIBLIOGRAPHY Chen, Y., Zhang, D
Page 170 and 171:
138 BIBLIOGRAPHY Journel, A., 1974.
Page 172 and 173:
140 BIBLIOGRAPHY Wen, X., Deutsch,
Page 174 and 175:
142 CHAPTER 6. GROUNDWATER FLOW INV
Page 176 and 177:
Page 178 and 179:
Page 180 and 181:
Page 182 and 183:
Page 184 and 185:
Page 186 and 187:
Page 188 and 189:
Page 190 and 191:
Page 192 and 193:
Page 194 and 195:
Page 196 and 197:
Page 198 and 199:
Page 200 and 201:
Page 202 and 203:
170 BIBLIOGRAPHY Deutsch, C. V., Jo
Page 204 and 205:
172 BIBLIOGRAPHY Lee, S., Carle, S.
Page 206 and 207:
174 BIBLIOGRAPHY Yeh, W., 1986. Rev
Page 208 and 209:
176 CHAPTER 7. CONCLUSIONS travels
Page 210 and 211:
178 CHAPTER 7. CONCLUSIONS predicti
Page 212 and 213:
180 APPENDIX A. FLOWXYZ3D - A THREE
Page 214:
182 APPENDIX A. FLOWXYZ3D - A THREE
show all

Upscaling and Inverse Modeling of Groundwater Flow and Mass ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?