Curso avanzado de modelación numérica de acuíferos

Lección 1 • Ecuaciones gobernantes para el flujo saturado

Deriva la ecuación de flujo de aguas subterráneas a partir del balance de masa y la ley de Darcy. Vincula el almacenamiento específico y la transmisividad a la ecuación diferencial parcial resuelta por los modelos numéricos.

Lección 2 • Desarrollo del modelo conceptual

Traduce el entendimiento hidrogeológico a un modelo conceptual estructurado. Este paso gobierna todas las decisiones posteriores de diseño numérico y los requerimientos de datos.

Lección 3 • Zona no saturada y ecuación de Richards

Introduce las relaciones presión-saturación y la ecuación de Richards para flujo variablemente saturado. Prepara a los estudiantes para modelar la recarga y los procesos de la zona vadosa.

Lección 4 • Heterogeneidad del acuífero y condiciones de frontera

Examina la variabilidad espacial de las propiedades hidráulicas y los tres tipos estándar de condiciones de frontera. La asignación correcta de fronteras es crítica para la precisión del modelo.

Lección 1 • Solucionadores matriciales y convergencia

Cubre los solucionadores lineales directos e iterativos utilizados en códigos de aguas subterráneas. Los estudiantes diagnostican fallas de convergencia y ajustan los parámetros del solucionador de manera efectiva.

Lección 2 • Diseño de malla y errores de discretización

Aborda las decisiones de discretización espacial y temporal y su efecto en la precisión de la solución. Los estudiantes aplican pruebas de refinamiento de malla para cuantificar el error numérico.

Lección 3 • Fundamentos del método de elementos finitos

Introduce la formulación de residuos ponderados de Galerkin y el ensamblaje de elementos. Permite a los estudiantes trabajar con mallas no estructuradas comunes en entornos geológicos complejos.

Lección 4 • Métodos de volumen finito y volumen de control

Presenta el enfoque de volumen de control utilizado en muchos códigos industriales. Destaca las ventajas de conservación de masa local sobre los métodos de elementos finitos.

Lección 1 • Códigos de flujo en malla estructurada

Examina los códigos de diferencias finitas centradas en bloques ampliamente utilizados en la práctica. Los estudiantes construyen y ejecutan un modelo básico en estado estacionario utilizando paquetes de entrada estándar.

Lección 2 • Interfaces de scripting y automatización

Introduce interfaces basadas en Python para la construcción programática de modelos y ejecución por lotes. La automatización es esencial para los flujos de trabajo de análisis de sensibilidad y estimación de parámetros.

Lección 3 • Herramientas gráficas de pre y post-procesamiento

Cubre entornos basados en GUI para la construcción de modelos, asignación de parámetros y visualización de resultados. El uso eficiente de estas herramientas reduce los errores de configuración y acelera el análisis.

Lección 4 • Gestión de archivos de modelo y control de versiones

Establece las mejores prácticas para organizar archivos de modelo, rastrear cambios y asegurar la reproducibilidad. Un control de versiones adecuado previene la pérdida de datos y apoya la revisión por pares.

Lección 1 • Métodos de modelamiento inverso automatizado

Cubre algoritmos de optimización basados en gradiente y libres de derivada para la estimación de parámetros. Los estudiantes configuran y ejecutan herramientas de calibración automatizada e interpretan la convergencia.

Lección 2 • Calibración manual por prueba y error

Desarrolla estrategias sistemáticas de ajuste manual antes de introducir métodos automatizados. Los estudiantes construyen intuición para las relaciones parámetro-respuesta en el modelo.

Lección 3 • Análisis de sensibilidad e identificabilidad

Cuantifica cómo responden las salidas del modelo a cambios en los parámetros utilizando sensibilidades compuestas escaladas. Identifica qué parámetros son estimables dadas las observaciones disponibles.

Lección 4 • Métricas de calidad de calibración y reporte

Aplica métricas estadísticas estándar para evaluar y comunicar la calidad de la calibración. Los estudiantes producen informes de calibración que cumplen con las expectativas profesionales y regulatorias.

Lección 1 • Fundamentos de la ecuación de advección-dispersión

Deriva la ecuación de advección-dispersión a partir de principios de balance de masa. Establece la dispersividad, difusión y retardación como los parámetros de transporte gobernantes.

Lección 2 • Seguimiento de partículas y análisis de líneas de trayectoria

Utiliza el seguimiento de partículas hacia adelante y hacia atrás para delinear zonas de captura y tiempos de viaje. Los resultados apoyan directamente la protección de pozos y el diseño de remediación.

Lección 3 • Métodos numéricos de solución de transporte

Compara métodos Eulerianos, Lagrangianos y mixtos para resolver la ecuación de transporte. Los estudiantes seleccionan métodos basados en el número de Peclet y la dispersión numérica aceptable.

Lección 4 • Calibración y validación del modelo de transporte

Aplica técnicas de calibración para igualar datos de concentración observados en espacio y tiempo. Aborda la incertidumbre adicional introducida por la dispersividad y la estimación del término fuente.

Lección 1 • Marco conceptual para el intercambio GW-SW

Describe las condiciones de corriente ganadora, perdedora y desconectada y sus controles hidráulicos. Establece la base conceptual para seleccionar los paquetes de frontera del modelo apropiados.

Lección 2 • Simulación de recarga artificial de acuíferos

Modela cuencas de infiltración, pozos de inyección y filtración ribereña como fuentes de recarga artificial. Los estudiantes evalúan la eficiencia de la recarga y el abombamiento bajo operaciones variables.

Lección 3 • Separación de flujo base y validación del modelo

Utiliza técnicas de separación de hidrogramas para generar objetivos de flujo independientes para la validación del modelo. Los datos de flujo base proporcionan restricciones críticas más allá de las observaciones de carga solamente.

Lección 4 • Paquetes de frontera de río y corriente

Implementa fronteras de flujo dependiente de la carga para simular la conductancia y nivel del lecho de la corriente. Los estudiantes calibran la conductancia del lecho de la corriente contra datos medidos de flujo base y nivel.

Lección 1 • Análisis multi-modelo y promediado de modelos

Evalúa modelos conceptuales competidores utilizando criterios de información y promediado Bayesiano de modelos. Reduce el exceso de confianza de las predicciones de un solo modelo en sistemas complejos.

Lección 2 • Fuentes de incertidumbre del modelo

Categoriza la incertidumbre de parámetros, estructural y de escenario en modelos de aguas subterráneas. Comprender las fuentes de incertidumbre guía la recolección de datos y las decisiones de diseño del modelo.

Lección 3 • Métodos de Monte Carlo y estocásticos

Aplica la simulación de Monte Carlo para propagar la incertidumbre de parámetros a través de las predicciones del modelo. Los estudiantes diseñan estrategias de muestreo eficientes e interpretan las distribuciones de salida.

Lección 4 • Comunicación de la incertidumbre a las partes interesadas

Traduce los resultados probabilísticos del modelo a formatos relevantes para la decisión dirigidos a audiencias no técnicas. La comunicación efectiva previene el uso indebido de predicciones puntuales determinísticas.

Lección 1 • Evaluación de suministro de agua subterránea y sostenibilidad

Evalúa el rendimiento a largo plazo del acuífero bajo variabilidad climática y extracción creciente. Los estudiantes definen el rendimiento sostenible utilizando criterios de balance hídrico y umbrales de abatimiento.

Lección 2 • Protección de pozos y análisis de zonas de captura

Delinea zonas de captura por tiempo de viaje para la protección de fuentes de agua potable. Los estudiantes aplican seguimiento de partículas y métodos probabilísticos para tener en cuenta la incertidumbre de parámetros.

Lección 3 • Modelamiento de gestión de plumas contaminantes

Simula la migración de plumas, atenuación natural y alternativas de remediación activa. Los estudiantes comparan escenarios de bombeo y tratamiento, barreras reactivas permeables y atenuación natural monitoreada.

Lección 4 • Preparación de informes de modelo profesionales

Estructura un informe de modelo completo que cubre la conceptualización, calibración, predicciones e incertidumbre. Los estudiantes aplican estándares profesionales para revisión por pares y presentación regulatoria.