Optimal pollution control and pump-and-fertilize strategies in a nitro-polluted aquifer, using genetic algorithms and Modflow
Autores: Kontos, Yiannis N.; Rompis, Ioakeim; Karpouzos, Dimitrios
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Optimal pollution control and pump-and-fertilize strategies in a nitro-polluted aquifer, using genetic algorithms and Modflow
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Contaminación por nitrógeno
Acuífero
Bombear y fertilizar
Optimización
Modflow
Algoritmos Genéticos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
La contaminación por nitrógeno en un acuífero confinado puede originarse en su área de recarga, por ejemplo, sitios agrícolas, corrales de animales, tanques sépticos y otros sitios de eliminación de desechos o de pozos de recarga de aguas residuales tratadas. Se estudia el último caso. Se deben proteger los pozos de extracción de agua existentes durante un período determinado. En lugar de investigar típicamente estrategias óptimas de gestión/remediación de la contaminación hidrodinámica o de bombeo y tratamiento, se propone un enfoque novedoso de control de la contaminación combinado con bombeo y fertilización (PAF): proteger los pozos existentes con pozos adicionales, considerando el agua subterránea contaminada con nitrógeno bombeada como un fertilizante reutilizable rentable en lugar de un contaminante a remediar; transportar el agua contaminada bombeada a un embalse de riego, considerando la absorción de nitrógeno (N) por los cultivos irrigados en tierras de cultivo cercanas y la disminución proporcional en la aplicación de fertilizantes, lo que significa ganancia. La optimización implica la operación de pozos de bombeo adicionales ubicados de manera óptima con caudales óptimos, minimizando la suma de (i) costos anuales de bombeo, (ii) costos de amortización de la red de tuberías (conexión de pozos adicionales y embalse) y (iii) ganancias de la reutilización del N recuperado. Modflow simula un campo de flujo 3D y transporte de masa por advección-dispersión, mientras que los Algoritmos Genéticos (GAs) manejan la optimización. Se simulan varios escenarios relacionados con el porcentaje de absorción de raíces de N recuperado de los cultivos, precios de fertilizantes y del mercado de energía. El documento proporciona una herramienta de optimización/soporte de decisiones lista para usar que crea un conjunto de soluciones/estrategias de gestión alternativas (sub)óptimas.
Descripción
La contaminación por nitrógeno en un acuífero confinado puede originarse en su área de recarga, por ejemplo, sitios agrícolas, corrales de animales, tanques sépticos y otros sitios de eliminación de desechos o de pozos de recarga de aguas residuales tratadas. Se estudia el último caso. Se deben proteger los pozos de extracción de agua existentes durante un período determinado. En lugar de investigar típicamente estrategias óptimas de gestión/remediación de la contaminación hidrodinámica o de bombeo y tratamiento, se propone un enfoque novedoso de control de la contaminación combinado con bombeo y fertilización (PAF): proteger los pozos existentes con pozos adicionales, considerando el agua subterránea contaminada con nitrógeno bombeada como un fertilizante reutilizable rentable en lugar de un contaminante a remediar; transportar el agua contaminada bombeada a un embalse de riego, considerando la absorción de nitrógeno (N) por los cultivos irrigados en tierras de cultivo cercanas y la disminución proporcional en la aplicación de fertilizantes, lo que significa ganancia. La optimización implica la operación de pozos de bombeo adicionales ubicados de manera óptima con caudales óptimos, minimizando la suma de (i) costos anuales de bombeo, (ii) costos de amortización de la red de tuberías (conexión de pozos adicionales y embalse) y (iii) ganancias de la reutilización del N recuperado. Modflow simula un campo de flujo 3D y transporte de masa por advección-dispersión, mientras que los Algoritmos Genéticos (GAs) manejan la optimización. Se simulan varios escenarios relacionados con el porcentaje de absorción de raíces de N recuperado de los cultivos, precios de fertilizantes y del mercado de energía. El documento proporciona una herramienta de optimización/soporte de decisiones lista para usar que crea un conjunto de soluciones/estrategias de gestión alternativas (sub)óptimas.