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Interval Computing Method for Analyzing Field-Scale Solute Transport / Chan, Ting Pong in Journal of hydrologic engineering, Vol. 6, N° 6 (Novembre/Decembre 2001) 

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 6, N° 6 (Novembre/Decembre 2001) . - 480-489 p. Titre : Interval Computing Method for Analyzing Field-Scale Solute Transport Titre original : Méthode de Calcul d'Intervalle pour Analyser le Transport de Corps Dissous de Balance de Champ Type de document : texte imprimé Auteurs : Chan, Ting Pong, Auteur ; Govindaraju, Rao S., Auteur Article en page(s) : 480-489 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Modèle  stochastique  Convecteur  Transport  Hydrologie  Corps  dissous  Intervalles  Méthode  de  calcul  Simulation  de  MOnte  Carlo  Prévisions  Voyage  Champ  Courbes Index. décimale : 551.4 Résumé : The Stochastic-Convective model of solute transport was developed to facilitate the identification of appropriate intervals to be used in the proposed interval computing method. Results obtained from a field-scale tracer experiment were used for a relative comparison of three methods (interval computing method, Monte Carlo simulations, and stochastic theories) for predicting travel time distributions and field-scale mean solute concentrations. Interval computations yielded results that agreed well with stochastic approaches and predicted general trends of the observed data. The Field-scale solute break through curves were well reproduced by the interval computing method; however, the standard deviations of the travel times were slightly overestimated. The Interval computing technique was shown to be computationally efficient and may be viewed as an alternative to the use of stochastic differential equations and Monte Carlo simulations. It was further demonstrated that the interval distribution function possesses all the attributes of a membership function, and, therefore, offers an attractive method for combining probabilistic and fuzzy information in a single application. Le modèle Stochastique-Convecteur du transport de corps dissous a été développé pour faciliter l'identification des intervalles appropriés à employer dans la méthode de calcul proposée d'intervalle. Des résultats obtenus à partir d'une expérience de plein champ de traceur ont été employés pour une comparaison relative de trois méthodes (méthode de calcul d'intervalle, simulations de Monte Carlo, et théories stochastiques) pour des distributions de prévision de temps de voyage et des concentrations moyennes de plein champ en corps dissous. Les calculs d'intervalle ont donné les résultats qui étaient conformes bien aux approches stochastiques et ont prévu des tendances générales des données observées. La coupure de plein champ de corps dissous par des courbes ont été bien reproduites par la méthode de calcul d'intervalle ; cependant, les écarts type des temps de voyage ont été légèrement surestimés. La technique de calcul d'intervalle s'est avérée informatique efficace et peut être regardée comme alternative à l'utilisation des équations et des simulations stochastiques de Monte Carlo. On l'a encore démontré que la fonction de distribution d'intervalle possède tous les attributs d'une fonction d'adhésion, et offre, en conséquence, une méthode attrayante pour combiner l'information probabiliste et brouillée dans une application simple. En ligne : tchan@ecn.purdue.edu, govind@ecn.purdue.edu [article] Interval Computing Method for Analyzing Field-Scale Solute Transport = Méthode de Calcul d'Intervalle pour Analyser le Transport de Corps Dissous de Balance de Champ [texte imprimé] / Chan, Ting Pong, Auteur ; Govindaraju, Rao S., Auteur . - 480-489 p. Hydrologie Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 6, N° 6 (Novembre/Decembre 2001) . - 480-489 p. Mots-clés : Modèle  stochastique  Convecteur  Transport  Hydrologie  Corps  dissous  Intervalles  Méthode  de  calcul  Simulation  de  MOnte  Carlo  Prévisions  Voyage  Champ  Courbes Index. décimale : 551.4 Résumé : The Stochastic-Convective model of solute transport was developed to facilitate the identification of appropriate intervals to be used in the proposed interval computing method. Results obtained from a field-scale tracer experiment were used for a relative comparison of three methods (interval computing method, Monte Carlo simulations, and stochastic theories) for predicting travel time distributions and field-scale mean solute concentrations. Interval computations yielded results that agreed well with stochastic approaches and predicted general trends of the observed data. The Field-scale solute break through curves were well reproduced by the interval computing method; however, the standard deviations of the travel times were slightly overestimated. The Interval computing technique was shown to be computationally efficient and may be viewed as an alternative to the use of stochastic differential equations and Monte Carlo simulations. It was further demonstrated that the interval distribution function possesses all the attributes of a membership function, and, therefore, offers an attractive method for combining probabilistic and fuzzy information in a single application. Le modèle Stochastique-Convecteur du transport de corps dissous a été développé pour faciliter l'identification des intervalles appropriés à employer dans la méthode de calcul proposée d'intervalle. Des résultats obtenus à partir d'une expérience de plein champ de traceur ont été employés pour une comparaison relative de trois méthodes (méthode de calcul d'intervalle, simulations de Monte Carlo, et théories stochastiques) pour des distributions de prévision de temps de voyage et des concentrations moyennes de plein champ en corps dissous. Les calculs d'intervalle ont donné les résultats qui étaient conformes bien aux approches stochastiques et ont prévu des tendances générales des données observées. La coupure de plein champ de corps dissous par des courbes ont été bien reproduites par la méthode de calcul d'intervalle ; cependant, les écarts type des temps de voyage ont été légèrement surestimés. La technique de calcul d'intervalle s'est avérée informatique efficace et peut être regardée comme alternative à l'utilisation des équations et des simulations stochastiques de Monte Carlo. On l'a encore démontré que la fonction de distribution d'intervalle possède tous les attributs d'une fonction d'adhésion, et offre, en conséquence, une méthode attrayante pour combiner l'information probabiliste et brouillée dans une application simple. En ligne : tchan@ecn.purdue.edu, govind@ecn.purdue.edu