Modelagem computacional para análise de otimização de processos de remediação de aqüíferos contaminados.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lima, Franklin Joffly
Data de Publicação: 2008
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC
Texto Completo: https://tede.lncc.br/handle/tede/96
Resumo: Aquifers underground computational models can be built to help the decision making on water resource management, simulating varied situation in adverse conditions, in order to propose environmental accidents solutions, such as contamination by toxic substances problems that affect the consumed water quality. Computer models for aquifers consider the water disposal in porous medium and contaminants transport in the water. Rapprochement models and time and space discretization, as the finite differences model, finite volume and element are generally used for this purpose. This work presents a methodology involving computer simulations by the finite elements method and parallelized genetic algorithm , in order to select the most appropriate solution in well remediation allocation, which will withdraw the contaminated water from the aquifer. It was taken into account the financial cost as a restriction of the sought depollution and the objective function is to minimize the cost and increase the pollutant reduction, considering area restrictions for wells allocation, variation in the number of wells and ability to pumping in each.
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Dissertação (Mestrado em Modelagem computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica, Pretrópolis, 2008.https://tede.lncc.br/handle/tede/96Aquifers underground computational models can be built to help the decision making on water resource management, simulating varied situation in adverse conditions, in order to propose environmental accidents solutions, such as contamination by toxic substances problems that affect the consumed water quality. Computer models for aquifers consider the water disposal in porous medium and contaminants transport in the water. Rapprochement models and time and space discretization, as the finite differences model, finite volume and element are generally used for this purpose. This work presents a methodology involving computer simulations by the finite elements method and parallelized genetic algorithm , in order to select the most appropriate solution in well remediation allocation, which will withdraw the contaminated water from the aquifer. It was taken into account the financial cost as a restriction of the sought depollution and the objective function is to minimize the cost and increase the pollutant reduction, considering area restrictions for wells allocation, variation in the number of wells and ability to pumping in each.Modelos computacionais de aqüíferos subterrâneos podem ser construídos para auxiliar a tomada de decisão na gestão de recursos hídricos, simulando situações variadas em condições adversas e visando propor soluções para acidentes ambientais, tais como problemas de contaminação por substâncias tóxicas que afetem a qualidade da água a ser consumida. Os modelos computacionais para aqüíferos consideram o escoamento da água num meio poroso e o transporte do contaminante na água. Modelos de aproximação e discretização no tempo e no espaço como o modelo de diferenças finitas, volumes finitos e elementos finitos são geralmente utilizados com este propósito. Este trabalho apresenta uma metodologia que envolve simulações computacionais pelo método dos elementos finitos e um algoritmo genético paralelizado, para a seleção da solução mais adequada na alocação de poços de remediação, os quais irão retirar a água contaminada do aqüífero. É levado em consideração o custo financeiro como uma restrição ao esquema de despoluição buscado e a função objetivo consiste na minimização do custo e maior redução de poluente, considerando-se restrições no domínio para a alocação dos poços, variação do número de poços e capacidade de bombeamento em cada um deles.Made available in DSpace on 2015-03-04T18:51:05Z (GMT). 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