Curso de Modelação Numérica de Águas Subterrâneas

Aula 1 • Equações Governantes para o Fluxo Saturado

Deriva a equação do fluxo de águas subterrâneas a partir do balanço de massa e da lei de Darcy. Relaciona o armazenamento específico e a transmissividade com a equação diferencial parcial resolvida pelos modelos numéricos.

Aula 2 • Desenvolvimento do Modelo Concetual

Traduz a compreensão hidrogeológica num modelo concetual estruturado. Este passo determina todas as decisões subsequentes de conceção numérica e os 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 estudantes para modelar a recarga e os processos da zona vadosa.

Aula 4 • Heterogeneidade do Aquífero e Condições de Fronteira

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

Aula 1 • Solvers Matriciais e Convergência

Abrange os solvers lineares diretos e iterativos usados nos códigos de águas subterrâneas. Os estudantes diagnosticam falhas de convergência e ajustam eficazmente os parâmetros do solver.

Aula 2 • Conceção da Grelha e Erros de Discretização

Aborda as escolhas de discretização espacial e temporal e o seu efeito na exatidão da solução. Os estudantes aplicam testes de refinamento da grelha 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 aos estudantes trabalhar com grelhas não estruturadas comuns em contextos geológicos complexos.

Aula 4 • Métodos dos Volumes Finitos e do Volume de Controlo

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

Aula 1 • Códigos de Fluxo com Grelha Estruturada

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

Aula 2 • Interfaces de Scripting e Automação

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

Aula 3 • Ferramentas Gráficas de Pré- e Pós-Processamento

Abrange ambientes baseados em GUI para construção de modelos, atribuição de parâmetros e visualização de resultados. A utilização eficiente destas ferramentas reduz os erros de configuração e acelera a análise.

Aula 4 • Gestão de Ficheiros de Modelo e Controlo de Versão

Estabelece as melhores práticas para organizar ficheiros de modelo, rastrear alterações e garantir a reprodutibilidade. O controlo de versão adequado evita a perda de dados e apoia a revisão por pares.

Aula 1 • Métodos Automatizados de Modelação Inversa

Abrange algoritmos de otimização baseados em gradiente e sem derivadas para a estimativa de parâmetros. Os estudantes configuram e executam ferramentas de calibração automatizadas 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 estudantes constroem intuição para as relações parâmetro-resposta no modelo.

Aula 3 • Análise de Sensibilidade e Identificabilidade

Quantifica como os resultados do modelo respondem a alterações nos parâmetros, utilizando sensibilidades escaladas compostas. Identifica quais os parâmetros 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 estudantes produzem relatórios de calibração que cumprem as expectativas profissionais e regulamentares.

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, a difusão e o retardamento como os parâmetros de transporte governantes.

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

Utiliza o rastreio de partículas progressivo e regressivo para delinear zonas de captura e tempos de percurso. Os resultados apoiam diretamente a proteção de captações e a conceção de remediação.

Aula 3 • Métodos Numéricos de Solução de Transporte

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

Aula 4 • Calibração e Validação do 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 • Enquadramento Concetual para a Troca GW-SW

Descreve as condições de rio efluente, influente e desconectado e os seus controlos hidráulicos. Estabelece a base concetual para selecionar os pacotes de fronteira do modelo adequados.

Aula 2 • Simulação de Recarga Gerida de Aquíferos

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

Aula 3 • Separação do Escoamento de Base e Validação do Modelo

Utiliza técnicas de separação de hidrogramas para gerar alvos de fluxo independentes para a validação do modelo. Os dados de escoamento de base fornecem restrições críticas além das observações de carga.

Aula 4 • Pacotes de Fronteira de Rios e Cursos de Água

Implementa fronteiras de fluxo dependente da carga para simular a condutância do leito do rio e o nível de água. Os estudantes calibram a condutância do leito do rio com base em dados medidos de escoamento de base e nível de água.

Aula 1 • Análise de Múltiplos Modelos e Média de Modelos

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

Aula 2 • Fontes de Incerteza do Modelo

Categoriza a incerteza paramétrica, estrutural e de cenário em modelos de águas subterrâneas. Compreender as fontes de incerteza orienta a recolha de dados e as decisões de conceção 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 estudantes concebem estratégias de amostragem eficientes e interpretam as distribuições de resultados.

Aula 4 • Comunicação da Incerteza às Partes Interessadas

Traduz os resultados probabilísticos do modelo em formatos relevantes para a tomada de decisão para públicos não técnicos. Uma comunicação eficaz evita o uso indevido de previsões pontuais determinísticas.

Aula 1 • Avaliação da Disponibilidade e Sustentabilidade de Águas Subterrâneas

Avalia o rendimento do aquífero a longo prazo sob variabilidade climática e extração crescente. Os estudantes definem o rendimento sustentável usando critérios de balanço hídrico e limiares de rebaixamento.

Aula 2 • Proteção de Captações e Análise de Zonas de Captura

Delinea zonas de captura por tempo de percurso para a proteção de fontes de água potável. Os estudantes aplicam rastreio de partículas e métodos probabilísticos para ter em conta a incerteza dos parâmetros.

Aula 3 • Modelação da Gestão de Plumas de Contaminantes

Simula a migração da pluma, a atenuação natural e alternativas de remediação ativa. Os estudantes comparam cenários de bombagem e tratamento, barreira reativa permeável e atenuação natural monitorizada.

Aula 4 • Preparação do Relatório de Modelo Profissional

Estrutura um relatório de modelo completo abrangendo conceptualização, calibração, previsões e incerteza. Os estudantes aplicam normas profissionais para revisão por pares e submissão regulamentar.