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Identification of Contamination Source Location and Release History in Aquifers / Aral, Mustafa M. in Journal of hydrologic engineering, Vol. 6, N° 3 (Mai/Juin 2001)

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 6, N° 3 (Mai/Juin 2001) . - 225-234 p. Titre : Identification of Contamination Source Location and Release History in Aquifers Titre original : Identification d'Endroit de Source de Contamination et d'Histoire de Dégagement en Couches Aquifères Type de document : texte imprimé Auteurs : Aral, Mustafa M., Auteur ; Guan, Jiabao, Auteur ; Maslia, Morris L. Article en page(s) : 225-234 p. Note générale : Hydrologie, Hydraulique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Caractérisation  Contamination  Optimisation  non-linéaire  Source  Modèle  standard  Concentrations  Simulation  Ecoulement  Eau  Algorithme  Génétique  Informatique  Approche  combinatoire  Expérience  numérique  Outil  Eaux  souterraines Index. décimale : 551.4/620 Résumé : In this study, we formulate a contamination source characterization problem as a nonlinear optimization model, in which contaminant source location and release histories are defined as explicit unknown variables. To Optimization model selected is the standard model, in which the residuals between the simulated and measured contaminant concentrations at observation sites are minimized. In the proposed formulation, simulated concentrations at the observation locations are implicitly embedded into the optimization model throug the solution of ground water flow and contaminant fate and transport simulation models. It is well known that repeated solutions of these models, which is a necessary component of the optimization process, dominante the computational cost and adversely affect the efficiency of this approache. To Simplify this computationally intensive process, a new combinatorial approach, identified as the progressive genetic algorithm, is proposed for the solution of the non linear optimization model. Numerical experiments show that the proposed approach provides a robust tool for the solution of ground water contaminant source identification problems. Dans cette étude, nous formulons un problème de caractérisation de source de contamination comme modèle d'optimisation non-linéaire, dans lequel des histoires d'endroit et de dégagement de source de contaminant sont définies en tant que variables inconnues explicites. Au modèle d'optimisation choisi est le modèle standard, dans lequel les résiduels entre les concentrations simulées et mesurées en contaminant aux emplacements d'observation sont réduits au minimum. Dans la formulation proposée, des concentrations simulées aux endroits d'observation sont implicitement incluses dans le throug de modèle d'optimisation la solution de l'écoulement d'eaux souterraines et du destin de contaminant et transportent des modèles de simulation. Il est bien connu que les solutions répétées de ces modèles, qui est un composant nécessaire du processus d'optimisation, dominante le coût informatique et compromet l'efficacité de cet approche. Pour simplifier ce processus informatique intensif, on propose une nouvelle approche combinatoire, identifiée comme algorithme génétique progressif, pour la solution du modèle non linéaire d'optimisation. Les expériences numériques prouvent que l'approche proposée fournit un outil robuste pour la solution des problèmes d'identification de source de contaminant d'eaux souterraines. [article] Identification of Contamination Source Location and Release History in Aquifers = Identification d'Endroit de Source de Contamination et d'Histoire de Dégagement en Couches Aquifères [texte imprimé] / Aral, Mustafa M., Auteur ; Guan, Jiabao, Auteur ; Maslia, Morris L. . - 225-234 p. Hydrologie, Hydraulique Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 6, N° 3 (Mai/Juin 2001) . - 225-234 p. Mots-clés : Caractérisation  Contamination  Optimisation  non-linéaire  Source  Modèle  standard  Concentrations  Simulation  Ecoulement  Eau  Algorithme  Génétique  Informatique  Approche  combinatoire  Expérience  numérique  Outil  Eaux  souterraines Index. décimale : 551.4/620 Résumé : In this study, we formulate a contamination source characterization problem as a nonlinear optimization model, in which contaminant source location and release histories are defined as explicit unknown variables. To Optimization model selected is the standard model, in which the residuals between the simulated and measured contaminant concentrations at observation sites are minimized. In the proposed formulation, simulated concentrations at the observation locations are implicitly embedded into the optimization model throug the solution of ground water flow and contaminant fate and transport simulation models. It is well known that repeated solutions of these models, which is a necessary component of the optimization process, dominante the computational cost and adversely affect the efficiency of this approache. To Simplify this computationally intensive process, a new combinatorial approach, identified as the progressive genetic algorithm, is proposed for the solution of the non linear optimization model. Numerical experiments show that the proposed approach provides a robust tool for the solution of ground water contaminant source identification problems. Dans cette étude, nous formulons un problème de caractérisation de source de contamination comme modèle d'optimisation non-linéaire, dans lequel des histoires d'endroit et de dégagement de source de contaminant sont définies en tant que variables inconnues explicites. Au modèle d'optimisation choisi est le modèle standard, dans lequel les résiduels entre les concentrations simulées et mesurées en contaminant aux emplacements d'observation sont réduits au minimum. Dans la formulation proposée, des concentrations simulées aux endroits d'observation sont implicitement incluses dans le throug de modèle d'optimisation la solution de l'écoulement d'eaux souterraines et du destin de contaminant et transportent des modèles de simulation. Il est bien connu que les solutions répétées de ces modèles, qui est un composant nécessaire du processus d'optimisation, dominante le coût informatique et compromet l'efficacité de cet approche. Pour simplifier ce processus informatique intensif, on propose une nouvelle approche combinatoire, identifiée comme algorithme génétique progressif, pour la solution du modèle non linéaire d'optimisation. Les expériences numériques prouvent que l'approche proposée fournit un outil robuste pour la solution des problèmes d'identification de source de contaminant d'eaux souterraines.

Remediation System Design with Multiple Uncertain Parameters Using Fuzzy Sets and Genetic Algorithm / Guan, Jiabao in Journal of hydrologic engineering, Vol. 10, N°5 (Septembre /Octobre 2005)

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 10, N°5 (Septembre /Octobre 2005) . - 386-394 p. Titre : Remediation System Design with Multiple Uncertain Parameters Using Fuzzy Sets and Genetic Algorithm Titre original : Conception de Système de Remédiation avec des Paramètres Incertains Multiples en Utilisant les Ensembles Brouillés et l'Algorithme Génétique Type de document : texte imprimé Auteurs : Guan, Jiabao, Auteur ; Aral, Mustafa M., Auteur Article en page(s) : 386-394 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Contamination  Fuzzy  sets  Ground  water  Optimization  Uncertainty  analysis  Remedial  action  Ensembles  brouillés  Eaux  souterraines  Analyse  d'incertitude  Action  réparatrice Index. décimale : 551.4 Résumé : In this study, fuzzy sets are utilized to interpret uncertainty in aquifer parameters in the solution of groundwater optimization problems. For this purpose, an optimization model is developed for the design of groundwater remediation systems with multiple uncertain parameters and multiple candidate pumping wells. The Uncertain parameters selected include hydraulic conductivity and longitudinal and transverse dispersion coefficients. A genetic algorithm embedded with fuzzy vertex algebra is used to solved the optimization model. This Approach is an extension of an earlier method proposed by the writers that is more suitable for large scale applications with multiple uncertain parameters. The Numerical experiments are conducted to demonstrate the effectiveness of the procedures discussed in this study. The Approach presented in this study provides guidance for the interpretation of uncertain parameters in groundwater optimization problems using fuzzy sets. The Computational results show that the combined use of genetic algorithms and fuzzy vertex analysis yields an efficient method for the solution of optimization problems with multiple uncertain aquifer parameters. Dans cette étude, des ensembles brouillés sont utilisés pour interpréter l'incertitude dans des paramètres de couche aquifère dans la solution des problèmes d'optimisation d'eaux souterraines. À cette fin, un modèle d'optimisation est développé pour la conception des systèmes de remédiation d'eaux souterraines avec des paramètres incertains multiples et des puits de pompage de candidat multiple. Les paramètres incertains choisis incluent la conductivité hydraulique et les coefficients longitudinaux et transversaux de dispersion. Un algorithme génétique inclus avec l'algèbre brouillée de sommet est employé à a résolu le modèle d'optimisation. Cette approche est une prolongation d'une méthode plus tôt proposée par les auteurs qui est plus appropriée aux applications à grande échelle avec des paramètres incertains multiples. Les expériences numériques sont entreprises pour démontrer l'efficacité des procédures discutées dans cette étude. L'approche a présenté dans cette étude fournit des conseils pour l'interprétation des paramètres incertains dans des problèmes d'optimisation d'eaux souterraines en utilisant les ensembles brouillés. Les résultats informatiques prouvent que l'utilisation combinée des algorithmes génétiques et de l'analyse brouillée de sommet rapporte une méthode efficace pour la solution des problèmes d'optimisation avec des paramètres incertains multiples de couche aquifère. [article] Remediation System Design with Multiple Uncertain Parameters Using Fuzzy Sets and Genetic Algorithm = Conception de Système de Remédiation avec des Paramètres Incertains Multiples en Utilisant les Ensembles Brouillés et l'Algorithme Génétique [texte imprimé] / Guan, Jiabao, Auteur ; Aral, Mustafa M., Auteur . - 386-394 p. Hydrologie Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 10, N°5 (Septembre /Octobre 2005) . - 386-394 p. Mots-clés : Contamination  Fuzzy  sets  Ground  water  Optimization  Uncertainty  analysis  Remedial  action  Ensembles  brouillés  Eaux  souterraines  Analyse  d'incertitude  Action  réparatrice Index. décimale : 551.4 Résumé : In this study, fuzzy sets are utilized to interpret uncertainty in aquifer parameters in the solution of groundwater optimization problems. For this purpose, an optimization model is developed for the design of groundwater remediation systems with multiple uncertain parameters and multiple candidate pumping wells. The Uncertain parameters selected include hydraulic conductivity and longitudinal and transverse dispersion coefficients. A genetic algorithm embedded with fuzzy vertex algebra is used to solved the optimization model. This Approach is an extension of an earlier method proposed by the writers that is more suitable for large scale applications with multiple uncertain parameters. The Numerical experiments are conducted to demonstrate the effectiveness of the procedures discussed in this study. The Approach presented in this study provides guidance for the interpretation of uncertain parameters in groundwater optimization problems using fuzzy sets. The Computational results show that the combined use of genetic algorithms and fuzzy vertex analysis yields an efficient method for the solution of optimization problems with multiple uncertain aquifer parameters. Dans cette étude, des ensembles brouillés sont utilisés pour interpréter l'incertitude dans des paramètres de couche aquifère dans la solution des problèmes d'optimisation d'eaux souterraines. À cette fin, un modèle d'optimisation est développé pour la conception des systèmes de remédiation d'eaux souterraines avec des paramètres incertains multiples et des puits de pompage de candidat multiple. Les paramètres incertains choisis incluent la conductivité hydraulique et les coefficients longitudinaux et transversaux de dispersion. Un algorithme génétique inclus avec l'algèbre brouillée de sommet est employé à a résolu le modèle d'optimisation. Cette approche est une prolongation d'une méthode plus tôt proposée par les auteurs qui est plus appropriée aux applications à grande échelle avec des paramètres incertains multiples. Les expériences numériques sont entreprises pour démontrer l'efficacité des procédures discutées dans cette étude. L'approche a présenté dans cette étude fournit des conseils pour l'interprétation des paramètres incertains dans des problèmes d'optimisation d'eaux souterraines en utilisant les ensembles brouillés. Les résultats informatiques prouvent que l'utilisation combinée des algorithmes génétiques et de l'analyse brouillée de sommet rapporte une méthode efficace pour la solution des problèmes d'optimisation avec des paramètres incertains multiples de couche aquifère.