De nuestra investigación, hemos enumerado los mejores softwares de aguas subterráneas de código abierto con un breve resumen de las capacidades y enlaces útiles. Debemos mencionar que existen algunos paquetes que pueden simular el flujo de agua subterránea en softwares como OpenFoam; sin embargo, esas variantes no se enumeran aquí.
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Modflow 6 tiene un nuevo enfoque para configurar puntos de observación y es esencialmente diferente a las versiones anteriores. El paquete OBS6 funciona no solo con cargas hidráulicas y abatimientos, sino también con flujos, por lo que también es posible calibrar el modelo con el flujo base o cualquier otro flujo registrado directamente desde una condición de borde. Hemos creado un caso aplicado de la implementación de piezómetros en un modelo de flujo de agua subterránea de un talud en Modflow 6 y Model Muse. El tutorial cubre todos los pasos relacionados con la implementación de los puntos observados en Model Muse, así como la comparación entre cargas simuladas y observadas a través de scripts en Flopy.
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Phreeqc puede resolver simulaciones geoquímicas para una solución específica y simulaciones basándose en resultados anteriores. Hemos desarrollado un tutorial que se basa en el Ejemplo 3 de la documentación Phreeqc en un enfoque paso a paso para simular la composición del agua subterránea, del agua de mar, de la mezcla de ambos y de casos relacionados con el equilibrio con calcita y dolomita. Hay una clase de Python (Python class) capaz de ejecutar los archivos de entrada y analizar los resultados incluidos en la parte de scripts en los archivos de entrada.
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El tema del software libre y las evaluaciones ambientales tiene unas asociaciones interesantes. Por ejemplo, si un proyecto de inversión entrega un modelo de agua subterránea en un software Xflow, el evaluador ambiental necesita una licencia de Xflow para poder abrir el modelo, revisar las simulaciones y elaborar su informe con sus observaciones. Pero que pasa con la sociedad civil, o las comunidades que tienen interés en saber como esta construido el modelo o en los resultados las simulaciones predictivas, estas personas necesitan también una licencia de Xflow? y que pasa si otro ente regulador quiere revisar el modelo, lo puede hacer o tiene que pedir solo una opinión técnica?
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La representación y el análisis de los resultados de flujo y transporte es un desafío para los modeladores de aguas subterráneas. Aspectos como la velocidad, la compatibilidad, el formato de datos y las opciones de visualización son clave en la representación 2D / 3D de la carga hidráulica y la concentración en las celdas del modelo. En Jupyterlab se han desarrollado nuevas herramientas que pueden ser útiles para representar los resultados del modelo de una manera fácil de usar.
En esta ocasión hemos realizado un tutorial para la representación interactiva de una pluma contaminante en Jupyterlab; el modelo se realizó con Modflow Nwt y Mt3d, la representación se realizó con Matplolib, Ipywidgets y Voila.
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Porque ha llegado un nuevo año con una nueva forma de modelar el flujo de agua subterránea utilizando los últimos desarrollos de Modflow 6 Disv. No estamos exactamente seguros de haber realizado un tutorial, un procedimiento o un montón de código y herramientas juntos, pero estamos seguros de haber hecho algo que puede modelar el flujo de agua subterránea geoespacialmente en línea con impresionantes representaciones en 3D. En el momento en que lanzamos todo el código en el servidor de Hakuchik, teníamos la sensación de "lo hicimos" y puedes evaluar si nuestro trabajo es bueno, malo o está en progreso. Estamos seguros de que se necesita hacer más desarrollo, pero esta será la forma de modelar las aguas subterráneas en el futuro, con la esperanza de que la mejora de las capacidades de los profesionales y la preocupación de la población en general conduzca a una gestión sostenible de nuestras aguas subterráneas.
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Debido a que el trabajo de campo y los modelos numéricos son solo herramientas para la gestión sostenible de los recursos hídricos subterráneos, hemos buscado un lugar de estudio para desarrollar un proyecto a largo plazo en un acuífero de alto estrés hídrico que conducirá a políticas de gestión sostenibles y efectivas del agua subterránea. El área de estudio es un acuífero aluvial que se utilizaba principalmente para la producción agrícola con un desarrollo urbano circundante no planificado que ha aumentado la demanda de agua doméstica / industrial. Se han implementado varios esquemas de bombeo en el área y se han afectado los niveles de agua subterránea y la disponibilidad de agua para la agricultura.
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Hemos realizado un tutorial sobre un modelo de complejidad baja con ríos, lagos, recarga y flujo de agua subterránea regional realizado en Model Muse en un tutorial anterior. El modelo se importó como un objeto en Python con Flopy. Se realizó un análisis de sensibilidad con SALib para evaluar la respuesta del flujo de agua subterránea del objeto de modelo a una muestra diferente de parámetros y se registró un conjunto resultante de parámetros y las cargas hidráulicas correspondientes (parámetros a cargas hidráulicas). Luego, se realizó una regresión de aprendizaje automático con Scikit-Learn con el conjunto inverso (cargas hidráulicas a parámetros) para obtener los parámetros predichos para los datos observados. Se realizaron diferentes medidas de error en dos modelos para evaluar la calidad general del regresor de la red neuronal.
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Modelar la dinámica del flujo de agua subterránea relacionada con el bombeo es un desafío con el tradicional paquete Wel en MODFLOW ya que los pozos están instalados en la mayor parte de la profundidad del pozo cruzando múltiples capas de un modelo de flujo de agua subterránea. El paquete Multi Aquifer Well (MAW) se conceptualizó como una solución para este complejo comportamiento de interacción de capas en Modflow.
Model Muse con Modflow6 puede implementar el paquete MAW con facilidad. Este tutorial muestra el procedimiento completo para configurar un pozo MAW en un modelo de flujo de agua subterránea de 3 capas, brinda una descripción general de las opciones del paquete y representa las cargas hidráulicas en el pozo y las tasas de bombeo por capa con scripts en Flopy.
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Hemos desarrollado un caso aplicado de modelamiento de agua subterránea en la mesoescala que cubre los procesos físicos más relevantes que afectan el régimen de flujo subterráneo. La simulación numérica se construyó en Modflow 6 y Muse 4 en condiciones de flujo uniforme con conductividad hidráulica variable con profundidad para representar capas de baja conductividad intercaladas. El tutorial cubre todos los pasos de la configuración del modelo y condiciones de borde, el manejo de datos espaciales, análisis del balance hídrico y revisión de los niveles de agua en piezómetros.
Este es un caso base para un próximo tutorial sobre análisis de sensibilidad con MODFLOW 6, Python y las librerías Flopy y Salib. Se publicará más información sobre este evento en nuestras redes sociales.
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Los software libre y de código abierto para el modelamiento de flujo de agua subterránea están en constante proceso de desarrollo, por lo tanto, año tras año tenemos versiones más nuevas o incluso software nuevo. Esta vez hemos actualizado un tutorial básico y útil del 2016 a las nuevas versiones de Modflow y Model Muse. El tutorial muestra el procedimiento completo para descargar e instalar Model Muse 4 y configurar Modflow 6.
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Este tutorial muestra el proceso completo para insertar piezómetros como paquete HOB en un modelo de flujo regional de aguas subterráneas en Modflow6. La ubicación original, la elevación de la superficie y la elevación de la rejilla del piezometro están en formato csv que se convierte a shapefile para ser importado por Model Muse 4. El tutorial también contiene un script de Python para representar el gráfico de cargas hidráulicas calculadas - observadas con el valor NRMSE como encabezado.
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Hemos explorado las nuevas (o no tan nuevas) opciones de Modflow 6 y Model Muse 4 para crear refinamientos locales a escala regional basados en características hidráulicas. De nuestra investigación hemos desarrollado un ejemplo decente de modelamiento regional de aguas subterráneas en una cuenca andina con tres condiciones de borde y disminución de la conductividad hidráulica con la profundidad. El tutorial también explora las complejidades para modelar cuencas con diferencia diferencia en la elevación y el uso de parámetros definidos por texto para implementar la formulación de Newton en Modflow 6.
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Hemos desarrollado un tutorial sobre el modelamiento de trayectoria de partículas con Modpath7 en una grilla con refinamiento local realizado por la opción Discretized by Vertices (DISV) de Modflow6. La construcción del modelo, configuración de las condiciones de borde, simulación del flujo de agua subterránea y simulación de trayectoria de partículas se realizaron con Model Muse 4. Las condiciones del flujo de agua subterránea se conceptualizaron como régimen uniforme, y la trayectoria de partículas se simuló en dirección de seguimiento hacia adelante y hacia atrás.
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El agua subterránea no se puede ver (porque está en el suelo, obviamente) y el flujo de agua subterránea es extremadamente difícil de entender a menos que tengamos un mayor alcance de la teoría y las características principales del régimen de flujo hidrogeológico. Una de las limitaciones para la comprensión es la falta de herramientas interactivas que proporcionen entornos amigables para la representación de zonas de recarga, zonas de descarga, pozos, humedales y otras características hidrogeológicas.
Hemos desarrollado un tutorial para la representación web de las características principales de un modelo en MODFLOW y sus resultados en un proceso combinado con el uso de la biblioteca Hataripy, Paraview, Python y Steno3D.
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El método de diferencias finitas, así como cualquier otro método de discretización, permite la conceptualización de un medio geológico en céldas u otros volúmenes. Los modelos geológicos vienen en diversos formatos en formato binario o de texto y necesitan ser "traducidos" a la estructura grillada de un modelo de agua subterránea.
Este tutorial tiene un ejemplo aplicado de la implementación de un modelo geológico 3D desde una red neuronal a un modelo de agua subterránea con discretización horizontal y espesor de capa determinados. El tutorial cubre todos los pasos para la construcción de la geometría de un modelo y la determinación de unidades hidrogeológicas con scripts en Python, Flopy y otras bibliotecas. Las comparaciones del modelo geológico original y traducido se realizaron como diagramas de Matplotlib y archivos Vtk en Paraview.
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Existen estándares para las descripciones litológicas, pero no hay estándares sobre cómo almacenar información litológica y relacionarla con la posición de perforación. Esta incompatibilidad conlleva al uso de muchos formatos y archivos de datos relacionados con software abierto y comercial.
En la búsqueda de "una herramienta que maneja todas las herramientas", como un concepto similar del "único anillo que las gobierna a todos los anillos" del Señor de los Anillos (JRR Tolkien), encontramos que Python y sus bibliotecas: Pandas, Pyvista y VTK puede hacer un trabajo decente en la compilación, geotransformación, ubicación espacial y generación de geometría 3D.
Este tutorial trata sobre la visualización en 3D como archivos Vtk en Paraview de la información litológica de cientos de pozos ubicados en el río Snake - Idaho. El tutorial cubre todos los pasos desde la descarga del procesamiento de información en bruto a la generación de listas y matrices para el archivo Vtk. El trabajo de secuencias de comandos se realizó en un Jupyter Nobebook y los archivos 3D de salida se representaron en Paraview.
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La conceptualización y simulación del flujo de aguas subterráneas en el área de influencia de fallas geológicas es realmente un desafío para los modeladores numéricos. Además de las complejidades y la variedad de fallas, existieron algunas limitaciones de los códigos numéricos para simular el comportamiento mixto de fallas y zonas alteradas. Hemos desarrollado un tutorial para representar las características principales del flujo de agua subterránea en la zona de falla geológica para un caso aplicado. El tutorial está desarrollado en Model Muse con la opción MODFLOW DISV para la generación de grillas no estructuradas. El flujo de agua subterránea se analizó en el balance de agua y se realizó una simulación de trayectoria de partículas con MODPATH 7.
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El proceso y las opciones para definir el confinamiento de celdas / capas ha cambiado en MODFLOW 6 con respecto a MODFLOW 2005. Hemos realizado un video explicativo sobre el proceso para configurar el confinamiento de celdas en MODFLOW 6 con Model Muse. También hay una discusión sobre la influencia de la opción confinada / convertible en la respuesta del acuífero en un modelo de ejemplo.
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La falta de conexión del flujo de agua subterránea superficial es muy común en acuíferos altamente explotados o bajo los efectos del cambio climático. Muchos ríos están desconectados del régimen de flujo de agua subterránea disminuyendo su cantidad de flujo debido a las pérdidas de infiltración. Para la simulación de este fenómeno de flujo superficial, flujo no saturado y flujo de agua subterránea, se desarrolló el paquete MODFLOW Streamflow Routing (SFR).
Este tutorial desarrolla un modelo numérico de flujo superficial desconectado del régimen de agua subterránea con MODFLOW SFR, Model Muse. El caso de estudio tiene flujo regional y una red hídrica con flujos mensuales en condiciones transientes durante 2 años.
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