Assessment of seawater intrusion and groundwater quality in the anthropized reclamation area of Arborea (w Sardinia)

Coastal aquifers, Arborea Pain, Sardinia, nitrate GALDIT Vulnerability index

Polluted aquifer inverse problem solution using artificial neural networks [Soluzione del problema inverso in un acquifero inquinato mediante reti neurali artificiali]

The problem of identifying an unknown pollution source in polluted aquifers, based on known contaminant concentrations measurement in the studied areas, is part of the broader group of issues, called inverse problems. This paper investigates the feasibility of using Artificial Neural Networks (ANNs) for solving the inverse problem of locating in time and space the source of a contamination event in a homogeneous and isotropic two dimensional domain. ANNs are trained in order to implement an input-output relationship which associates the position. Once the output of the system is known, the input is reconstructed by inverting the trained ANNs. The approach is applied for studying a theoretical test case where the inverse problem is solved on the basis of measurements of contaminant concentrations in monitoring wells located in the studied area. Groundwater pollution sources are characterized by varying spatial location and duration of activity. To identify these unknown pollution sources, concentration measurements data of monitoring wells are used. If concentration observations are missing over a length of time after an unknown source has become active, it is more difficult to correctly identify the unknown pollution source. In this work, a missing data scenario has been taken into consideration. In particular, a case where only one measurement has been made after the pollutant source interrupted its activity has been considered

ANN BASED APPROACH TO SOLVE GROUNDWATER POLLUTION INVERSE PROBLEM

International audienc

High Quality Bio-Oil Obtained from Catalyzed Pyrolysis of Olive Mill Solid Wastes in a Bi-Functional Reactor

n/

Application of artificial neural networks in hydrogeology : identification of unknown pollution sources in contaminated aquifers

[...]Certaines caractéristiques concernant la qualité et l’hydrogéologie des eaux souterraines, dans de nombreux cas, ne sont pas directement mesurables et doivent être évaluées en fonction d'autres paramètres directement mesurables. Le problème de la détermination des paramètres inconnus du modèle est généralement dénommé "problème inverse". La résolution du problème inverse pour la modélisation de l'écoulement et le transport des contaminants dans les eaux souterraines est l'objectif principal de ce travail de recherche. Quant à la résolution du problème inverse, dans le présent document, nous avons pour objectif la définition d’une méthodologie qui permette l’identification des caractéristiques dans l’espace et le temps des sources inconnues de contaminations. Dans ce travail de recherche, le problème inverse est résolu sur la base de mesures de concentrations du contaminant dans les puits de surveillance situés dans un domaine d'intérêt. Une fois connu l’effet d’un certain phénomène, nous cherchons à reconstruire la cause qui l’a généré. Ainsi, la recherche a-t-elle été élaborée selon les points suivants : - Modélisation de la contamination des eaux souterraines par l'utilisation d'un logiciel non-commercial pour la modélisation des flux et le transport des contaminants dans les milieux poreux. -Modélisation des relations cause-effet de la contamination des eaux souterraines par les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA). - Application des RNA pour la résolution du problème inverse dans deux cas de contamination des eaux souterraines étudiés. [...][...]In many cases, some hydrogeological and groundwater quality characteristics, are not directly measurable and must be physically assessed in function of directly measurable parameters. The problem of determining the unknown model parameters is usually identified as "inverse problem". Solving the inverse problem is the main goal of modeling groundwater flow and contaminant transport. The validity of an aquifer forecasting model is closely related to the reliability and accuracy of the parameters assessment. With respect to the resolution of the inverse problem, this work aims at defining a methodology that allows to identify the features in space and time of unknown contamination sources. In our case, the inverse problem is solved on the basis of measurements of contaminant concentrations in monitoring wells located in the studied areas. In the framework of this thesis, the research is developed under the following themes: - groundwater contamination modeling using a non-commercial software for the flux and transport model in porous media. - modeling of the cause and effect relationships in groundwater contamination with Artificial Neural Networks (ANN) technology. - application of ANN to solve the inverse problem in two cases of groundwater contamination. Over the past decades, Artificial Neural Networks (ANN) have become increasingly popular as a problem solving tool and have been extensively used as a forecasting tool in many disciplines.[…

Application des réseaux neuronaux artificiels en hydrogéologie,identification des sources de contamination inconnues dans des aquifères pollués

[...]Certaines caractéristiques concernant la qualité et l'hydrogéologie des eaux souterraines, dans de nombreux cas, ne sont pas directement mesurables et doivent être évaluées en fonction d'autres paramètres directement mesurables. Le problème de la détermination des paramètres inconnus du modèle est généralement dénommé "problème inverse". La résolution du problème inverse pour la modélisation de l'écoulement et le transport des contaminants dans les eaux souterraines est l'objectif principal de ce travail de recherche. Quant à la résolution du problème inverse, dans le présent document, nous avons pour objectif la définition d'une méthodologie qui permette l'identification des caractéristiques dans l'espace et le temps des sources inconnues de contaminations. Dans ce travail de recherche, le problème inverse est résolu sur la base de mesures de concentrations du contaminant dans les puits de surveillance situés dans un domaine d'intérêt. Une fois connu l'effet d'un certain phénomène, nous cherchons à reconstruire la cause qui l'a généré. Ainsi, la recherche a-t-elle été élaborée selon les points suivants : - Modélisation de la contamination des eaux souterraines par l'utilisation d'un logiciel non-commercial pour la modélisation des flux et le transport des contaminants dans les milieux poreux. -Modélisation des relations cause-effet de la contamination des eaux souterraines par les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA). - Application des RNA pour la résolution du problème inverse dans deux cas de contamination des eaux souterraines étudiés. [...][...]In many cases, some hydrogeological and groundwater quality characteristics, are not directly measurable and must be physically assessed in function of directly measurable parameters. The problem of determining the unknown model parameters is usually identified as "inverse problem". Solving the inverse problem is the main goal of modeling groundwater flow and contaminant transport. The validity of an aquifer forecasting model is closely related to the reliability and accuracy of the parameters assessment. With respect to the resolution of the inverse problem, this work aims at defining a methodology that allows to identify the features in space and time of unknown contamination sources. In our case, the inverse problem is solved on the basis of measurements of contaminant concentrations in monitoring wells located in the studied areas. In the framework of this thesis, the research is developed under the following themes: - groundwater contamination modeling using a non-commercial software for the flux and transport model in porous media. - modeling of the cause and effect relationships in groundwater contamination with Artificial Neural Networks (ANN) technology. - application of ANN to solve the inverse problem in two cases of groundwater contamination. Over the past decades, Artificial Neural Networks (ANN) have become increasingly popular as a problem solving tool and have been extensively used as a forecasting tool in many disciplines.[

Application des réseaux neuronaux artificiels en hydrogéologie,identification des sources de contamination inconnues dans des aquifères pollués

[...]Certaines caractéristiques concernant la qualité et l'hydrogéologie des eaux souterraines, dans de nombreux cas, ne sont pas directement mesurables et doivent être évaluées en fonction d'autres paramètres directement mesurables. Le problème de la dét[...]In many cases, some hydrogeological and groundwater quality characteristics, are not directly measurable and must be physically assessed in function of directly measurable parameters. The problem of determining the unknown model parameters is usuall

Assessment of vulnerability to pollution and seawater intrusion of groundwater in the anthropized reclamation area of Arborea (W. Sardinia)

The phenomenon of seawater intrusion is one of the major problems in Sardinian coastal aquifers (Italy). In particular, it has been detected in the reclamation area of Arborea plain (west Sardinia) where intensive agriculture and dairy farming are the mainstays of the local economy. In this research SINTACS and GALDIT vulnerability indexes and the numerical model for simulating groundwater flow have been applied for evaluating respectively the intrinsic vulnerability to pollution, seawater intrusion and groundwater flow for a typical Mediterranean phreatic sandy aquifer such as Arborea plain aquifer. This research may offer a valuable contribution to the team of existing tools in the field of seawater intrusion and groundwater quality modelling