Método Monte Carlo aplicado à análise do transporte de cobre em sedimento de rio

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Corazza, Marcela Zanetti
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UEL
Texto Completo: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/11135
Resumo: Resumo: A poluição por metais em sedimentos de rio e seus impactos no ecossistema aquatico ocorre em um processo dinamico O transporte e a transformação de metais em rios Tem sido bastante estudados atraves de modelos matematicos O metodo de simulação Monte Carlo (MCS) é uma metodologia amplamente aplicada para explicar a variabilidade dos parametros na modelagem do transporte e destino dos contaminantes e foi utilizada neste estudo para discutir o transporte e comportamento do cobre no sedimento de sub–bacias afluentes do rio Tibagi A distribuição estatistica das variaveis foi descrita por um conjunto de dados obtido espacialmente na determinação da concentraçãp de cobre utilizando extração sequencial, quantidade de materia organica e pH O modelo estocastico do transporte de cobre no sedimento foi implementado a partir da tecnica de simulação Monte Carlo utilizando o software matematico MatLab 7 Para modelar algumas suposições, foram considerados como compartimentos o sedimento e a coluna d’agua no ecossistema rio O transporte do cobre na coluna d’agua foi descrito por uma equação espaço-temporal considerando o cobre em fluxo longitudinal em cada ponto de coleta e pelo processo de dispersão do metal, sendo que a concentração de cobre na coluna d’agua assume o comportamento de uma exponencial decrescente No compartimento sedimento as m´edias das concentrações de cobre em cada extrator nos determinados pontos foram usadas como valores de entrada e controladas pela velocidade de deposição (Vd) do metal no sedimento Foi novamente assumida uma relação exponencial decrescente, descrevendo o comportamento do cobre nos tres extratores (Cu-trocavel, Cu-oxidos de Fe/Mn e Cu-materia organica) Para a maioria das vari´aveis de entrada e das variaveis internas ao modelo, foram adotadas distribuição estatisticas (pdf- função densidade de probabilidade) do tipo Uniforme
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