Browsing by Subject "Modelado inverso"

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    Estimación de flujos de emisión atmosférica mediante técnicas de modelado inverso y simulaciones de Montecarlo
    (2023-09) Pujante Pérez, Alejandro; García Molina, Rafael; Jara Valera, Antonio Jesús; Química
    El estudio de la calidad del aire ha cobrado una gran importancia durante los ´ultimos a˜nos, y evaluar el impacto que la contaminaci´on produce a nivel social y de medio ambiente supone un gran reto cient´ıfico. Por ello, se han desarrollado modelos f´ısico-matem´aticos que simulan la propagaci´on de contaminantes en la atm´osfera. Estos modelos cuentan con diversos par´ametros de entrada, los cuales llevan asociada una incertidumbre que afecta a su buen rendimiento. Los flujos de emisi´on de contaminante en la superficie de la Tierra son uno de estos datos de entrada importantes y con gran peso en los resultados finales de las simulaciones, adem´as, son dif´ıciles de estimar en la gran mayor´ıa de casos, siendo complicado establecer inventarios de emisiones precisos. Por ello, en este trabajo se calcula una estimaci´on de los flujos de emisi´on de fuentes contaminantes en la atm´osfera mediante t´ecnicas de modelado inverso y simulaciones de Montecarlo, con el objetivo de que el desempe˜no de estos modelos de propagaci´on se vea beneficiado. La metodolog´ıa est´a basada en la estimaci´on de los par´ametros de entrada de un modelo a trav´es de datos de observaciones, para ello, se generan valores de flujos de emisi´on aleatorios reiteradamente utilizando un mismo modelo de dispersi´on, en este caso, la ecuaci´on de convecci´on-difusi´on, resuelta por el m´etodo de los elementos finitos, para hacer una comparaci´on entre los datos simulados y los observados (por ejemplo a trav´es de sensores de calidad del aire), de forma que se escogen los par´ametros de entrada que resultan de un menor error entre observaci´on y simulaci´on. Los resultados obtenidos muestran la validez del modelo en la estimaci´on de dos y tres flujos de emisi´on de fuentes contaminantes, aproxim´andose de forma precisa a los valores reales -estimaci´on obtenida es 92% del valor real con 4000 simulaciones Montecarlo-. En este estudio se realiza tambi´en un an´alisis de sensibilidad, permitiendo identificar los par´ametros m´as influyentes en la desviaci´on de las estimaciones, adem´as de una comprobaci´on rigurosa de la validez del m´etodo de Montecarlo. El trabajo deja abiertos nuevos objetivos y siguientes etapas en el desarrollo e investigaci´on de este proyecto, como extender los resultados a un mayor n´umero de fuentes