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# Estadística# Análisis Numérico# Análisis numérico# Análisis de EDP# Cálculo

Modelando la intrusión de agua salada en acuíferos costeros

Un estudio sobre los efectos de las fracturas en el movimiento del agua salada en zonas de agua dulce.

― 8 minilectura


Fracturas e Intrusión deFracturas e Intrusión deAgua Saladacosteros fracturados.en el agua dulce en los acuíferosExaminando el impacto del agua salada
Tabla de contenidos

Entender cómo el agua salada se mueve hacia los acuíferos de agua dulce es clave para gestionar los recursos hídricos, especialmente en zonas costeras. Este problema surge cuando el agua salada densa del mar se infiltra en el agua subterránea circundante, lo que puede contaminar las fuentes de agua potable. Este fenómeno se estudia a menudo a través de modelos que simulan cómo fluye el líquido y cómo se transporta la sal en materiales porosos como los acuíferos.

Cuando hay Fracturas en estos acuíferos, pueden cambiar la forma en que el agua se mueve por el suelo. Las fracturas son grietas o huecos en la roca, lo que puede permitir que el agua fluya más libremente en comparación con el material que la rodea. Sin embargo, las fracturas añaden complejidad a la situación, ya que su tamaño, forma y Permeabilidad pueden variar significativamente. Esta variabilidad hace que sea complicado predecir cómo la intrusión de agua salada afectará los recursos hídricos.

El Problema

El objetivo principal aquí es desarrollar un modelo que represente con precisión el movimiento del agua salada en acuíferos fracturados. También queremos entender cómo factores inciertos-como el tamaño de las fracturas, la permeabilidad del material circundante y la cantidad de recarga de agua dulce-afectan este movimiento. En situaciones del mundo real, estos factores no son fijos; pueden cambiar con el tiempo y el espacio, lo que hace que sea aún más difícil predecir el comportamiento del acuífero.

Nos enfocamos en una situación donde hay una fractura conocida en el acuífero, pero su tamaño es incierto. Otras incertidumbres incluyen la Porosidad y la permeabilidad de la roca y la variabilidad del agua dulce que entra en el sistema. La porosidad se refiere a cuánto espacio vacío hay en la roca que puede contener agua, mientras que la permeabilidad describe cuán fácilmente puede fluir el agua a través del material.

Para enfrentar estos desafíos, usaremos un método llamado Monte Carlo de Múltiples Niveles (MLMC). Este método nos ayuda a estimar el impacto de las incertidumbres mientras reducimos la cantidad de potencia de cómputo necesaria para ejecutar simulaciones.

Método MLMC

El método MLMC es una forma eficiente de combinar resultados de múltiples simulaciones con diferentes niveles de detalle. En términos simples, al ejecutar simulaciones en mallas gruesas y finas, podemos reducir la carga computacional total mientras aún obtenemos estimaciones precisas. La idea es ejecutar simulaciones más fáciles y rápidas y usar esos resultados para informar las más detalladas.

Con este método, podemos ejecutar muchos escenarios a la vez, lo que nos ayuda a entender cómo las incertidumbres en el sistema podrían influir en la Concentración de sal en el acuífero.

Factores que Rigen en la Dinámica del Acuífero

Uno de los principales factores que afectan cómo el agua salada se mueve hacia las áreas de agua dulce es la densidad de los fluidos involucrados. El agua salada es más densa que el agua dulce, por lo que tiende naturalmente a hundirse. Esta diferencia de densidad influye en los patrones de flujo en el acuífero, que se complican aún más por la presencia de fracturas.

El comportamiento hidráulico del acuífero está regido por varias ecuaciones que describen cómo cambian la sal y la presión con el tiempo y el espacio. Estas ecuaciones deben tener en cuenta los cambios en las condiciones en las fracturas, donde el comportamiento del flujo puede diferir. Debemos elegir cuidadosamente las condiciones de frontera y las condiciones iniciales para nuestro modelo para asegurarnos de que reflejen situaciones del mundo real.

En nuestro estudio, observaremos tanto el flujo de agua hacia el acuífero como el transporte de sal a través de él. Este enfoque dual nos ayudará a entender cómo interactúan y se influyen mutuamente estos dos procesos.

Configuración del Modelo

Usaremos un modelo bidimensional para enfocarnos en las interacciones entre el agua salada y el agua dulce en un acuífero costero. El modelo incluye una fractura donde el agua salada puede infiltrarse desde el mar. El lado izquierdo de nuestro modelo simula la recarga de agua dulce, mientras que el lado derecho permite la intrusión de agua salada.

Para simplificar el análisis, haremos suposiciones específicas sobre las características del medio poroso alrededor de la fractura. Por ejemplo, asumiremos que la roca porosa no cambia con el tiempo y que la fractura permanece en una ubicación fija.

Incertidumbre en los Parámetros del Modelo

Aunque nuestro objetivo es crear un modelo sólido, es fundamental tener en cuenta las incertidumbres en los parámetros que usamos. Por ejemplo, no podemos estar seguros sobre el tamaño exacto de la fractura, la permeabilidad de la roca o la intensidad de la recarga de agua dulce. Estas incertidumbres pueden afectar significativamente los resultados de nuestras simulaciones.

Para abordar estas incertidumbres, modelaremos la porosidad, la permeabilidad y el ancho de la fractura como variables aleatorias. Este enfoque nos permitirá ver cómo la variación de estos parámetros puede impactar la ola de intrusión de agua salada en el acuífero de agua dulce.

Métodos Numéricos

Para simular nuestro modelo, utilizaremos métodos numéricos que puedan resolver eficientemente las ecuaciones que rigen el flujo y el transporte de sal. Estos métodos implican discretizar el dominio usando una malla y luego aplicar técnicas matemáticas para aproximar las soluciones.

Usaremos un método específico de volumen finito que funciona bien para manejar los cambios en las fracturas. Este enfoque nos permitirá capturar el comportamiento del flujo de manera más precisa en las regiones donde las propiedades están cambiando rápidamente.

Niveles de Malla

Para implementar el método MLMC, crearemos una jerarquía de mallas donde tendremos mallas finas, medianas y gruesas. La idea es ejecutar simulaciones en estos diferentes niveles, lo que nos ayudará a reducir los costos computacionales mientras cumplimos con los requisitos de precisión.

Cada nivel de la malla proporcionará diferentes niveles de detalle en la salida, y combinaremos estas salidas para estimar cantidades clave, como la media y la varianza de la concentración de sal en varios puntos del acuífero.

Resultados de la Simulación

A medida que ejecutamos nuestras simulaciones, analizaremos cómo las incertidumbres influyen en la concentración de sal en el acuífero. Observaremos algunas áreas clave:

  1. Concentración Media de Sal: Esto indica el nivel promedio de sal en ubicaciones específicas a lo largo del acuífero.
  2. Varianza: Esto representa cuánto varía la concentración de sal en esas ubicaciones, reflejando la incertidumbre general en el sistema.

Nuestro objetivo es identificar qué factores tienen el efecto más significativo en la intrusión de agua salada y si ciertos parámetros pueden ser ignorados sin perder información crítica.

Observaciones y Hallazgos

A medida que se completen las simulaciones, observaremos patrones en cómo el agua salada se mueve hacia las zonas de agua dulce. Por ejemplo, si el ancho de la fractura es estrecho, la intrusión podría comportarse de manera similar a los modelos existentes de intrusión de agua salada. Sin embargo, para fracturas más anchas, esperamos ver una separación significativa del flujo, con comportamientos distintos por encima y por debajo de la fractura.

Al investigar múltiples escenarios con varios parámetros, podremos obtener una mejor comprensión de cuán sensible es el sistema a los cambios en las características de la fractura, la porosidad, la permeabilidad y las tasas de recarga.

Implicaciones para la Gestión del Agua

Las implicaciones de esta investigación son importantes para la gestión del agua costera. Al entender cómo ocurre la intrusión de agua salada, los gestores de agua pueden predecir mejor la posible contaminación de los recursos de agua dulce. El conocimiento obtenido de las simulaciones puede informar estrategias para mantener la calidad del agua e implementar medidas para reducir el riesgo de salinización.

Conclusión

En este estudio, hemos esbozado un plan integral para modelar la intrusión de agua de mar en un acuífero costero con fracturas. Al combinar técnicas de cuantificación de incertidumbre con el método MLMC, exploraremos cómo diversos parámetros influyen en el comportamiento del agua salada en los acuíferos.

Nuestro enfoque proporciona información sobre las complejidades del flujo subsuperficial y ofrece una forma de gestionar los recursos hídricos de manera efectiva frente a la incertidumbre. Trabajos futuros pueden expandir estos hallazgos incorporando complejidades adicionales, como redes de fracturas variables o incorporando factores del cambio climático que afectan la recarga de agua.

En última instancia, nuestro trabajo busca apoyar una mejor toma de decisiones para la gestión de recursos hídricos en regiones costeras, asegurando que los recursos de agua dulce permanezcan protegidos contra la intrusión de agua salada.

Fuente original

Título: Estimation of uncertainties in the density driven flow in fractured porous media using MLMC

Resumen: We use the Multi Level Monte Carlo method to estimate uncertainties in a Henry-like salt water intrusion problem with a fracture. The flow is induced by the variation of the density of the fluid phase, which depends on the mass fraction of salt. We assume that the fracture has a known fixed location but an uncertain aperture. Other input uncertainties are the porosity and permeability fields and the recharge. In our setting, porosity and permeability vary spatially and recharge is time-dependent. For each realisation of these uncertain parameters, the evolution of the mass fraction and pressure fields is modelled by a system of non-linear and time-dependent PDEs with a jump of the solution at the fracture. The uncertainties propagate into the distribution of the salt concentration, which is an important characteristic of the quality of water resources. We show that the multilevel Monte Carlo (MLMC) method is able to reduce the overall computational cost compared to classical Monte Carlo methods. This is achieved by balancing discretisation and statistical errors. Multiple scenarios are evaluated at different spatial and temporal mesh levels. The deterministic solver ug4 is run in parallel to calculate all stochastic scenarios.

Autores: Dmitry Logashenko, Alexander Litvinenko, Raul Tempone, Gabriel Wittum

Última actualización: 2024-10-30 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2404.18003

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.18003

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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