Curso de Modelagem Numérica de Águas Subterrâneas

Aula 1 • Equações Governantes para Fluxo Saturado

Deriva a equação do fluxo de água subterrânea a partir do balanço de massa e da lei de Darcy. Relaciona o armazenamento específico e a transmissividade à equação diferencial parcial resolvida por modelos numéricos.

Aula 2 • Desenvolvimento do Modelo Conceitual

Traduz o entendimento hidrogeológico em um modelo conceitual estruturado. Esta etapa governa todas as decisões subsequentes de projeto numérico e requisitos de dados.

Aula 3 • Zona Não Saturada e Equação de Richards

Apresenta as relações pressão-saturação e a equação de Richards para fluxo variavelmente saturado. Prepara os alunos para modelar recarga e processos da zona vadosa.

Aula 4 • Heterogeneidade do Aquífero e Condições de Contorno

Examina a variabilidade espacial das propriedades hidráulicas e os três tipos padrão de condições de contorno. A atribuição correta de contorno é crítica para a precisão do modelo.

Aula 1 • Solvers de Matriz e Convergência

Aborda solvers lineares diretos e iterativos usados em códigos de água subterrânea. Os alunos diagnosticam falhas de convergência e ajustam parâmetros do solver de forma eficaz.

Aula 2 • Projeto de Grade e Erros de Discretização

Aborda as escolhas de discretização espacial e temporal e seu efeito na precisão da solução. Os alunos aplicam testes de refinamento de grade para quantificar o erro numérico.

Aula 3 • Fundamentos do Método dos Elementos Finitos

Apresenta a formulação de resíduos ponderados de Galerkin e a montagem dos elementos. Permite que os alunos trabalhem com grades não estruturadas comuns em contextos geológicos complexos.

Aula 4 • Métodos de Volume Finito e Volume de Controle

Apresenta a abordagem de volume de controle usada em muitos códigos industriais. Destaca as vantagens da conservação local de massa em relação aos métodos de elementos finitos.

Aula 1 • Códigos de Fluxo com Grade Estruturada

Examina códigos de diferenças finitas centrados no bloco amplamente usados na prática. Os alunos constroem e executam um modelo básico de regime permanente usando pacotes de entrada padrão.

Aula 2 • Interfaces de Script e Automação

Apresenta interfaces baseadas em Python para construção programática de modelos e execução em lote. A automação é essencial para fluxos de trabalho de análise de sensibilidade e estimativa de parâmetros.

Aula 3 • Ferramentas Gráficas de Pré e Pós-Processamento

Aborda ambientes baseados em GUI para construção de modelos, atribuição de parâmetros e visualização de resultados. O uso eficiente dessas ferramentas reduz erros de configuração e agiliza a análise.

Aula 4 • Gerenciamento de Arquivos de Modelo e Controle de Versão

Estabelece boas práticas para organizar arquivos de modelo, rastrear alterações e garantir reprodutibilidade. O controle de versão adequado evita a perda de dados e apoia a revisão por pares.

Aula 1 • Métodos Automatizados de Modelagem Inversa

Aborda algoritmos de otimização baseados em gradiente e livres de derivadas para estimativa de parâmetros. Os alunos configuram e executam ferramentas de calibração automatizada e interpretam a convergência.

Aula 2 • Calibração Manual por Tentativa e Erro

Desenvolve estratégias sistemáticas de ajuste manual antes da introdução de métodos automatizados. Os alunos constroem intuição para as relações parâmetro-resposta no modelo.

Aula 3 • Análise de Sensibilidade e Identificabilidade

Quantifica como as saídas do modelo respondem a mudanças nos parâmetros usando sensibilidades escaladas compostas. Identifica quais parâmetros são estimáveis dadas as observações disponíveis.

Aula 4 • Métricas de Qualidade da Calibração e Relatórios

Aplica métricas estatísticas padrão para avaliar e comunicar a qualidade da calibração. Os alunos produzem relatórios de calibração que atendem às expectativas profissionais e regulatórias.

Aula 1 • Fundamentos da Equação de Advecção-Dispersão

Deriva a equação de advecção-dispersão a partir de princípios de balanço de massa. Estabelece a dispersividade, difusão e retardação como os parâmetros de transporte governantes.

Aula 2 • Rastreamento de Partículas e Análise de Linhas de Fluxo

Usa o rastreamento de partículas direto e reverso para delinear zonas de captura e tempos de percurso. Os resultados apoiam diretamente a proteção de poços e o projeto de remediação.

Aula 3 • Métodos Numéricos de Solução de Transporte

Compara métodos Eulerianos, Lagrangianos e mistos para resolver a equação de transporte. Os alunos selecionam métodos com base no número de Peclet e na dispersão numérica aceitável.

Aula 4 • Calibração e Validação de Modelo de Transporte

Aplica técnicas de calibração para corresponder aos dados de concentração observados no espaço e no tempo. Aborda a incerteza adicional introduzida pela estimativa da dispersividade e do termo fonte.

Aula 1 • Estrutura Conceitual para Troca GW-SW

Descreve as condições de rio efluente, influente e desconectado e seus controles hidráulicos. Estabelece a base conceitual para selecionar pacotes de contorno de modelo apropriados.

Aula 2 • Simulação de Recarga Gerenciada de Aquíferos

Modela bacias de infiltração, poços de injeção e filtração de margem como fontes de recarga projetadas. Os alunos avaliam a eficiência da recarga e o empolamento sob operações variáveis.

Aula 3 • Separação de Fluxo de Base e Validação de Modelo

Usa técnicas de separação de hidrograma para gerar alvos de fluxo independentes para validação do modelo. Os dados de fluxo de base fornecem restrições críticas além das observações de carga sozinhas.

Aula 4 • Pacotes de Contorno de Rio e Córrego

Implementa contornos de fluxo dependentes da carga para simular a condutância do leito do rio e o nível d'água. Os alunos calibram a condutância do leito do rio em relação aos dados medidos de fluxo de base e nível.

Aula 1 • Análise Multi-Modelo e Média de Modelos

Avalia modelos conceituais concorrentes usando critérios de informação e média bayesiana de modelos. Reduz o excesso de confiança de previsões de modelo único em sistemas complexos.

Aula 2 • Fontes de Incerteza do Modelo

Categoriza a incerteza de parâmetros, estrutural e de cenário em modelos de água subterrânea. Compreender as fontes de incerteza orienta a coleta de dados e as decisões de projeto do modelo.

Aula 3 • Métodos de Monte Carlo e Estocásticos

Aplica a simulação de Monte Carlo para propagar a incerteza dos parâmetros através das previsões do modelo. Os alunos projetam estratégias de amostragem eficientes e interpretam as distribuições de saída.

Aula 4 • Comunicando Incerteza às Partes Interessadas

Traduz as saídas probabilísticas do modelo em formatos relevantes para a tomada de decisão para públicos não técnicos. A comunicação eficaz evita o uso indevido de previsões pontuais determinísticas.

Aula 1 • Avaliação da Sustentabilidade e do Abastecimento de Água Subterrânea

Avalia o rendimento aquífero de longo prazo sob variabilidade climática e extração crescente. Os alunos definem o rendimento sustentável usando critérios de balanço hídrico e limite de rebaixamento.

Aula 2 • Proteção de Poços e Análise de Zona de Captura

Delinea zonas de captura por tempo de percurso para a proteção de fontes de água potável. Os alunos aplicam rastreamento de partículas e métodos probabilísticos para considerar a incerteza dos parâmetros.

Aula 3 • Modelagem de Gerenciamento de Pluma de Contaminante

Simula a migração da pluma, a atenuação natural e as alternativas de remediação ativa. Os alunos comparam cenários de bombeamento e tratamento, barreira reativa permeável e atenuação natural monitorada.

Aula 4 • Preparação de Relatório de Modelo Profissional

Estrutura um relatório de modelo completo cobrindo conceituação, calibração, previsões e incerteza. Os alunos aplicam padrões profissionais para revisão por pares e submissão regulatória.