| Journal: | Geofísica internacional |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000446895 |
| ISSN: | 0016-7169 |
| Authors: | Vázquez Guillén, F1 Auvinet, Guichard1 |
| Institutions: | 1Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Ingeniería, Ciudad de México. México |
| Year: | 2017 |
| Season: | Oct-Dic |
| Volumen: | 56 |
| Number: | 4 |
| Pages: | 317-333 |
| Country: | México |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| Spanish abstract | En hidrología subterránea, el conjunto de filtros Kalman (EnKF) se acopla con modelos del flujo y transporte de agua subterránea para resolver el problema inverso. Se han propuesto varias extensiones del EnKF para mejorar su desempeño al tratar con campos aleatorios no multi-gaussianos de la conductividad hidráulica. Una de esas variantes es el EnKF con transformación de datos (tEnKF), el cual utiliza la anamorfosis gaussiana dentro de una etapa de condicionamiento. Aunque esta transformación se ha utilizado en el pasado para identificar conductividades hidráulicas, estudios previos han ignorado el riesgo de introducir un sesgo sistemático en la evolución espaciotemporal del campo de la carga hidráulica durante las etapas de pronostico que las etapas de condicionamiento podrían no corregir conforme trascurre el tiempo. Este artículo propone que la aplicación del tEnKF en medios porosos aleatorios generados sintéticamente debe tener en cuenta este riesgo incorporando en el conocimiento a priori una estructura de correlación multi-gaussiana para las conductividades y adoptando un campo de referencia con estructura de correlación asimétrica. Como un ejemplo de esta aplicación, en este artículo se identifican conductividades hidráulicas utilizando el tEnKF resolviendo un problema de flujo monofásico, unidimensional, en un medio poroso aleatorio continuo. Se utilizan conceptos comunes en geoestadística para explicar las hipótesis en las que se basan el EnKF y el tEnKF y también para establecer un vínculo claro entre el tEnKF y la simulación estocástica de campos aleatorios condicionales |
| English abstract | In subsurface hydrology, Ensemble Kalman Filtering (EnKF) has been coupled with groundwater flow and transport models to solve the inverse problem. Several extensions of the EnKF have been proposed to improve its performance when dealing with non-multi-Gaussian random field models of the hydraulic conductivity. One such variant is the EnKF with transformed data (tEnKF), which uses Gaussian anamorphosis within a conditioning step. Although this transformation has been used in the past to identify hydraulic conductivities, previous studies have ignored the risk of introducing a systematic bias in the spatiotemporal evolution of the hydraulic head field during the forecast steps that the update steps may not correct over time. This paper proposes that in order to evaluate the performance of tEnKFs, applications in synthetically generated random porous media should take into account this risk by incorporating prior knowledge with a multi-Gaussian conductivity correlation structure, and by adopting a reference field with asymmetric correlation structure. As an example of this application, hydraulic conductivities using the tEnKF were identified by solving a one-dimensional, single phase flow problem in a continuous random porous medium. Common concepts in Geostatistics are used to explain the hypothesis underlying both EnKF and tEnKF and to establish a clear link between the tEnKF and the stochastic simulation of conditional random fields |
| Disciplines: | Geociencias |
| Keyword: | Geofísica, Simulación estocástica, Campos aleatorios condicionales, Anamorfosis gaussiana, Problema inverso, Campos aleatorios no multi-gaussianos |
| Keyword: | Geophysics, Stochastic simulation, Conditional random fields, Gaussian anamorphosis, Inverse problem, Non multi-Gaussian random fields |
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