Modelagem computacional de águas subterrâneas: problema inverso utilizando o método iterativo de gradiente hidráulico e sistemas de informações geográficas

QUEIROZ, E. V. Modelagem computacional de águas subterrâneas: problema inverso utilizando o método iterativo de gradiente hidráulico e sistemas de informações geográficas. 2016. 64 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil: Recursos Hídricos) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará,...

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Bibliographic Details
Main Author: Queiroz, Erlandson de Vasconcelos
Other Authors: Castro, Marco Aurélio Holanda de
Language:Portuguese
Published: 2016
Subjects:
Online Access:http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/19354
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spelling ndltd-IBICT-oai-www.repositorio.ufc.br-riufc-193542019-01-21T17:13:44Z Modelagem computacional de águas subterrâneas: problema inverso utilizando o método iterativo de gradiente hidráulico e sistemas de informações geográficas Computational modeling of groundwater: inverse problem using the iterative method hydraulic gradient and geographic information systems Queiroz, Erlandson de Vasconcelos Castro, Marco Aurélio Holanda de Recursos hídricos Modelagem computacional Calibração Simulação por computador QUEIROZ, E. V. Modelagem computacional de águas subterrâneas: problema inverso utilizando o método iterativo de gradiente hidráulico e sistemas de informações geográficas. 2016. 64 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil: Recursos Hídricos) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-09-01T16:02:01Z No. of bitstreams: 1 2016_dis_evqueiroz.pdf: 1128650 bytes, checksum: 9a612df9a1e3dc03fc0877a7e15723bf (MD5) Approved for entry into archive by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-09-01T16:02:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_dis_evqueiroz.pdf: 1128650 bytes, checksum: 9a612df9a1e3dc03fc0877a7e15723bf (MD5) Made available in DSpace on 2016-09-01T16:02:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_dis_evqueiroz.pdf: 1128650 bytes, checksum: 9a612df9a1e3dc03fc0877a7e15723bf (MD5) Previous issue date: 2016 The Hydraulic Gradient Comparison Method (HGCM) is a computational process used to calibrate the hydraulic conductivity. It was recently developed as an alternative method to the conventional approach. The traditional method uses the differences between calculated and observed heads. The HGCM objective function is developed based on the differences between the hydraulic gradients. Some recent studies have adopted HGCM, proving its computational efficiency in the search for solutions to the inverse problem. In this work, it will be developed a plugin to the Geographic Information System gvSIG for the simulation and calibration of the hydraulic conductivity in groundwater flow. The programming language used in this development will be Java. The software MODFLOW will be used to simulate the groundwater flow and for the calibration process the HGCM will be used. The method efficiency will be evaluated based on the error functions: Root Mean Square Error of Heads (RMSEH), Root Mean Square Error of Gradient (RMSEG) and by the mean angle between the calculated and observed models O Método Iterativo do Gradiente Hidráulico (MIGH) é um processo computacional de calibração da condutividade hidráulica, desenvolvido recentemente como um método alternativo à abordagem convencional. O método tradicional utiliza a diferença entre cargas hiráulicas calculadas e observadas. A função objetivo do MIGH é desenvolvida a partir das diferenças entre os gradientes hidráulicos. Alguns trabalhos recentes têm adotado o MIGH e comprovado sua eficiência computacional na busca de solução para o problema inverso. Neste trabalho, será desenvolvido um plugin associado ao Sistema de Informações Geográficas gvSIG para a simulação e calibração de condutividade hidráulica horizontal de fluxo subterrâneo. As ferramentas serão desenvolvidas em linguagem computacional Java. O problema de fluxo será simulado com o auxílio do software MODFLOW e, para a calibração, será utilizado o método MIGH. A eficiencia do MIGH será medida com base nas funções de erro: Root Mean Square Error of Heads (RMSEH), Root Mean Square Error of Gradient (RMSEG) e pela média dos ângulos entre o modelo calculado e o observado 2016-09-01T16:02:25Z 2016-09-01T16:02:25Z 2016 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis QUEIROZ, E.V. (2016) http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/19354 por info:eu-repo/semantics/openAccess reponame:Repositório Institucional da UFC instname:Universidade Federal do Ceará instacron:UFC
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Queiroz, Erlandson de Vasconcelos
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