Comparación entre modelos en diferencias finitas aplicados a la infiltración en suelos
Comparison of finite difference models applied to soil infiltration
Date
2015-06-30Author
Pedrozo, Hector Alejandro
Rosenberger, Mario Roberto
Schvezov, Carlos Enrique
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La infiltración es el proceso por el cual penetra agua en un medio poroso, está descripta por la ecuación de Richards. Esta ecuación y las ecuaciones constitutivas asociadas son marcadamente no lineales. En este trabajo se resuelve la ecuación de Richards usando distintas aproximaciones en diferencias finitas, se analiza la velocidad de cálculo y la sensibilidad en los resultados para diferentes valores de paso de tiempo.Para la resolución se utilizaron tres métodos de cálculo; método explícito (ME), método implícito simple (MIS) y el método de Crank-Nicolson (MCN). En el problema planteado, se tomaron condiciones de frontera de Dirichlet.Se obtuvo que los tres modelos convergen a la misma solución por el análisis de sensibilidad para la variable ∆t y que el modelo de Crank-Nicolson presenta los menores errores relativos en la zona del frente húmedo, el que a pesar de su mayor complejidad, requiere un tiempo de cómputo reducido. Infiltration, that is the process by which water enters a porous medium, is described by Richards’ equation. This equation and the associated constitutive equations are markedly nonlinear. In the present research work, Richards’ equation is solved by using different approximations in finite differences, and by analyzing the calculation speed and the result sensitivity for different time step values they are compared. Three different methods of calculation were used to solve it: the explicit method (ME), the simple implicit method (MIS) and the Crank-Nicolson method (MCN). In the present work, Dirichlet boundary conditions were taken.It was found that the three models converge to the same solution for the sensitivity analysis of the ∆t variable and the Crank-Nicolson’s model has the lowest relative errors in the area of the wet front which, despite its complexity, requires reduced computation time.
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