Guía docente de Análisis Numérico para la Predicción y Tratamiento de la Calidad del Agua (M96/56/1/17)

Curso 2023/2024
Fecha de aprobación por la Comisión Académica 19/07/2023

Máster

Máster Universitario en Técnicas y Ciencias de la Calidad del Agua (Idea)

Módulo

Módulo de Técnicas Computancionales Aplicadas a la Calidad del Agua

Rama

Ciencias

Centro Responsable del título

International School for Postgraduate Studies

Semestre

Segundo

Créditos

3

Tipo

Optativa

Tipo de enseñanza

Presencial

Profesorado

  • Elena Sánchez Badorrey

Tutorías

Elena Sánchez Badorrey

Email
Anual
  • Martes 10:30 a 14:30 (Etsiccp Nº 89)
  • Jueves 14:30 a 16:30 (Etsiccp Nº 89)

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

Se proporcionará a los estudiantes los conceptos fundamentales para el uso con criterio y como experto de modelos matemáticos y numéricos para a la predicción de la calidad del agua en sistemas acuáticos naturales recogidos en la Directiva Marco del Agua, masas de agua artificiales, y su tratamiento. Se describirán y aplicarán las técnicas fundamentales de análisis numérico necesarias para comprensión de dichos modelos, su validación, calibración y explotación profesional y/o científica. 

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Haber cursado los módulos comunes del Máster

Competencias

Competencias Básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

El alumno sabrá/comprenderá:

  • Entender los principios del análisis numérico en los que se basan los modelos comerciales existentes en el ámbito de la calidad del agua. 
  • Entender las bases de la formulación e implementación numérica de ecuaciones de conservación y transporte reactivo que simulan el comportamiento de los contaminantes en masas de agua y el estado y evolución de su calidad en 1, 2 y 3 dimensiones. 
  • Comprender, formular y aplicar, con criterio, distintas metodologías numéricas para la resolución de ecuaciones en el ámbito de la predicción de la calidad del agua y su tratamiento
  • Comprender, implementar y aplicar con criterio técnicas de calibración y asimilación de datos.
  • Comprender e implementar las técnicas y formatos que permiten adaptar los resultados de modelos numéricos para su visualización e interpretación sobre la base de tecnologías de información geográfica.

El alumno será capaz de:

  • Evaluar y cuantificar la precisión y propiedades de los esquemas numéricos para la resolución de ecuaciones en el ámbito de la predicción y tratamiento de la calidad del agua, y el transporte y cinética de contaminantes. 
  • Entender y analizar críticamente resultados de modelos numéricos aplicados a la calidad y tratamiento del agua y la validez de los mismos. 
  • Resolver numéricamente, implementar y explotar de forma eficiente modelos integrados y distribuidos de dinámica de ecosistemas, sistemas de tratamiento de agua (reactores de flujo continuo), modelos ecohidráulicos (hidrodinámica y transporte de contaminantes en masas de agua superficiales) e hidrológicos (hidrología y transporte de contaminantes en acuíferos).

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

Tema 1. Ecuaciones de gobierno en modelos integrados (modelos de caja). Modelos de balance de masa. Modelos cinéticos. Tipología matemática. Problemas de contorno, problemas de valor inicial. Métodos de resolución numérica. Errores y normas. Aplicación práctica: (1) modelos STR y  (2) dinámica de ecosistemas acuáticos. 

Tema 2. Ecuaciones de conservación en modelos distribuidos de transporte. Formulación diferencial, tipos de transporte, términos fuente. Ejemplos para la dinámica de fluidos: números adimensionales, mecanismos de transporte, turbulencia, estratificación, parámetros fundamentales, y clasificación de fluidos, términos fuente y sumidero. Ejemplos para el transporte de contaminantes y dinámica de ecosistemas en medio acuoso y medio poroso.

Tema 3. Métodos numéricos en ecuaciones de transporte: fundamentos numéricos. Tipología matemática de ecuaciones de transporte en modelos distribuidos. Aproximaciones clásicas. Condiciones de contorno, condiciones de inicio. Concepto de estabilidad, convergencia y consistencia, difusión numérica. Fundamentos del método de diferencias finitas (DF), Elementos Finitos (MEF) y Volúmenes Finitos (VOF). Tipología y clasificación de esquemas numéricos. Métodos directos e indirectos de resolución. Ejemplos de aplicación en medio acuoso y medio poroso.

Tema 4. Técnicas y herramientas numéricas. Estructura de modelos numéricos comerciales y flujo de trabajo. Preproceso: mallado, tipología de mallas, ejemplos. Técnicas de calibración y validación. Herramientas de inteligencia artificial y ciencia de datos. Estimación de riesgo.

Tema 5. Modelos de flujo y transporte reactivo de contaminantes en medios porosos. Esquemas numéricos. Modelos comerciales. Aplicaciones.

Tema 6. Modelos de flujo y transporte reactivo de contaminantes en sistemas acuáticos a presión y de lámina libre. Transporte difusivo y transporte turbulento. Esquemas numéricos. Modelos de turbulencia. Aproximación de aguas someras. Modelos comerciales. Aplicaciones. 

Práctico

Ejercicios individuales.

Prácticas de modelado:

  • Práctica 1. Implementación de modelo numérico de tipo STR de una y dos cajas. Aplicación a dinámica de blooms y reactor de flujo continuo. Calibración y validación.
  • Práctica 2. Aplicación de modelo distribuido 2Dt aplicado a evolución distribución de vertido contaminante reactivo en el entorno de un emisario submarino: campo cercano y lejano. Efecto de modelo de turbulencia. Asimilación y calibración en problemas multiparamétricos, análisis de sensibilidad. Visualización avanzada. Generación estadística de escenarios y estimación de riesgo.

Seminarios:

  • Herramientas de inteligencia artificial y ciencia de datos para la predicción y el tratamiento de la calidad del agua en sistemas acuáticos. Implementación con Phyton. Aplicaciones prácticas.

Bibliografía

Bibliografía fundamental

Fischer, et al. (1979). Mixing in Inland and Coastal Waters, Ed. Academic Press.

Holzbecher, E. (2007) Environmental Modelling using Matlab. Ed. Springer

Novak, P., Guinot, U. Jeffrey, A.M. y Reeeve, D.E. (2010). Hydraulic modeling – an introduction: principles, methods and applications. Spon Press. 

Kuzmin, D. (2010). A guide for numerical methods for transport equations. Ed. Friedrich-Alexander-Universtität. 

Wang, H.F. and Anderson, M. P. (1982). Introduction to groundwater modeling. Finite difference and finite element methods. Academic Press.  

Bibliografía complementaria

Hall, B. & Leaky, M. (2008): Open source approaches in spatial data handling: advances in geographic information science. Ed. Springer.

Lermusiaux, P.F.J, (2007). Adaptive Modeling, Adaptive Data Assimilation and Adaptive Sampling Special issue on “Mathematical Issues and Challenges in Data Assimilation for Geophysical Systems: Interdisciplinary Perspectives”. C.K.R.T. Jones and K. Ide, Eds. Physica D, Vol 230, 172-196.

Logan, B.E. (2012) Environmental transport processes. 2nd Ed. Wiley. 

Enlaces recomendados

  • Open Access ebook Collection, IWA : http://www.iwapublishing.com/open-access-ebooks
  • Colección libros electrónicos, Biblioteca UGR: https://biblioteca.ugr.es/pages/biblioteca_electronica/libros_enciclopedias_electronicos/libros
  • Scopus: www.scopus.com
  • https://es.mathworks.com/help/matlab/index.html
  • https://www.comsol.com/learning-center
  • https://www.python.org/

Metodología docente

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)

Evaluación Ordinaria

La evaluación ordinaria es continua a través de :

  • Asistencia y participación en actividades de la asignatura: 20%
  • Exámen individual: 40%
  • Ejercicios y prácticas individuales: 10%
  • Ejercicios y prácticas en grupo: 10%
  • Pruebas orales individuales o en grupo: 10%

Para aprobar la asignatura es necesario obtener una calificación mínima de 5 sobre 10 en el examen individual.

Evaluación Extraordinaria

El 100 % de la calificación se obtendrá del examen teórico-práctico presencial a individual con el contenido de todo el temario impartido en la asignatura según lo descrito en la guía docente.

Evaluación única final

El 100 % de la calificación se obtendrá del examen teórico-práctico presencial a individual con el contenido de todo el temario impartido en la asignatura según lo descrito en la guía docente.

Información adicional