Webinar abierto: Calibración de un modelo de agua subterránea en MODFLOW 6 con Model Muse y Python

Nueva fecha: Domingo 3 de Abril del 2022 11:00 a.m. Hora de Lima La calibración de modelos hidrogeológicos se puede definir como el procedimiento para ajustar los parámetros hidráulicos del modelo donde las cargas hidráulicas y flujos resultantes están cerca de los valores observados. Debido a las complejidades de la distribución de parámetros hidráulicos, la geometría del modelo, la conceptualización de las condiciones de borde y otros factores, el procedimiento de calibración puede ser extenso y, a veces, con un éxito limitado. Hemos desarrollado un caso aplicado de calibración de un modelo de flujo de agua subterránea en una ladera donde los parámetros hidráulicos y las condiciones de borde se modifican metódicamente y se comparan las diferentes respuestas hidráulicas para definir los próximos pasos correctos en el procedimiento de calibración. El modelo de flujo de agua subterránea se desarrolló en Modflow 6 y Model Muse, mientras que la comparación de las cargas y las estadísticas de calibración se realizaron en Python y Flopy.

Intructor / Instructor:

Saul Montoya M.Sc.

Hidrogeólogo - Modelador Numérico

Saul Montoya es Ingeniero Civil graduado de la Pontificia Universidad Católica del Perú en Lima con estudios de postgrado en Manejo e Ingeniería de Recursos Hídricos (Programa WAREM) de la Universidad de Stuttgart con mención en Ingeniería de Aguas Subterráneas y Hidroinformática. Él domina las herramientas de modelamiento para el cálculo del flujo y transporte de contaminantes en condiciones estáticas y dinámicas, además de los códigos para el modelamiento de la zona vadosa / no saturada. También es capaz de interactuar los modelo hidrogeológicos con modelos hidrológicos y con modelos de gestión del agua.

Language / Lenguaje:

Español

Event date / Fecha del evento:

Domingo 3 de Abril del 2022 11:00 a.m. Hora de Lima

Hosted by / Organizado por:

Gidahatari

Stream link / Enlace de transmisión:

https://meet.google.com/rnv-rdap-jxj

Input data / Datos de entrada:

https://owncloud.hatarilabs.com/s/jDcjxXsMQdxHyXz

Additional instructions / Instrucciones adicionales:

Password para bajar los datos de ingreso: Hatarilabs. Necesitas Anaconda instalado en tu computadora: https://www.anaconda.com/products/individual .