Aplicação de Redes Neurais Artificiais Para Simulação de Fluxo e Transporte de Contaminantes Sob Incerteza de Condutividade Hidráulica

Abstract

A incerteza relacionada à variabilidade espacial da condutividade hidráulica (K) é um importante aspecto a ser considerado nas simulações da migração de plumas de contaminantes e, consequentemente no gerenciamento ambiental de áreas contaminadas. A utilização de modelos estocásticos de K em conjunto com a simulação de fluxo e o transporte de contaminantes é frequente em pesquisas para a previsão do comportamento da pluma, bem como para projetos de remediação sob a incerteza deste parâmetro hidrogeológico. No entanto, as técnicas tradicionais de modelagem de fluxo e de contaminantes, como o MODFLOW e o MT3D, baseadas no método de diferenças finitas, normalmente são lentas e exigem bastante esforço computacional. Dessa maneira, esta pesquisa aplicou redes neurais artificias (RNA) em 100 cenários de condutividade hidráulica, realizados por métodos estocásticos, a fim de avaliar a incerteza de K na migração de uma pluma. Além disso, foi possível validar a utilização de RNA como ferramenta de decisão para a estimativa da concentração média de contaminantes nas águas subterrâneas ao longo de três anos de simulação. Com base nos resultados obtidos, foi possível avaliar possíveis técnicas de remediação para a área de pesquisa em função da migração da pluma sob a incerteza da condutividade hidráulica.