Sensibilidade do desempenho de poços de

Info icon This preview shows pages 433–435. Sign up to view the full content.

Sensibilidade do desempenho de poços de infiltração às propriedades do solo não saturado 403 em que: E [ T ( X )] K = primeiro momento estatístico do tempo de infiltração, calculado quando a variabilidade (incerteza) da variável k é removida; Var [ T ( X )] K = segundo momento estatístico do tempo de infiltração, calculado quando a variabilidade da variável k é removida; T = temponecessário para a infiltração da água no poço; k = variável de interesse; T [ E ( X )] = T ( E [ x 1 ], E [ x 2 ],..., E [ x n ]); T [ x i ± ], = T ( E [ x 1 ], E [ x 2 ], ... E [ x i –1 ], x i ± , E [ x i +1 ], ..., E [ x n ]; x i ± = E [ x i ] + ξ ± [ x i ] σ [ x i ]; X = conjunto de variáveis de entrada; p i = ; γ 1 [ x i ] = µ 3 [ x i ]/{σ[ x i ]} 3 ; µ 3 [ x i ] = terceiro momento estatístico da variável x i ; ξ ± [ x i ] = ; ρ[ x i , x j ] = correlação entre as variáveis x i e x j ; ρ[ x i , x j ] = ] [ ] [ ] , [ j i j i x x x x Cov σ σ ; σ[ x i ] = Desvio padrão. Figura 1. Exemplo de diagrama tornado evento probabilístico.
Image of page 433

Info icon This preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

Tópicos sobre infiltração: teoria e prática aplicadas a solos tropicais 404 Essas equações são uma versão mais simples do modelo original, pois foram removidos os termos que consideram a correlação entre os parâmetros de entrada. O procedimento de construção de diagramas tornados do tipo probabilístico segue estes passos: a) a variabilidade (ou incerteza) de uma variável de entrada é removida, e a média e variância do tempo de infiltração são calculadas utilizando as Equações 1 e 2; b) o primeiro e o segundo momento estatístico, obtidos para o tempo de infiltração, são usados para calcular o 10° a 50° e 90° percentil da distribuição de frequência – é assumida uma distribuição lognormal para o tempo de infiltração, para calcular os percentuais; c) os passos a e b são repetidos para todas as variáveis de entrada; d) uma barra é criada no diagrama tornado para cada variável calculada utilizando as etapas de ( a ) até ( c ); e) cada barra corresponde à variável de entrada cuja variabilidade (incerteza) foi re- movida do modelo – o início e o final da barra correspondem ao valor da 10° e 90° percentil do tempo de infiltração, e a linha próxima à metade da barra corresponde a 50° percentil; f) os procedimentos de ( a ) até ( d ) são repetidos para o “modelo completo” (i.e., sem remover qualquer incerteza das variáveis de entrada) e a barra do “modelo completo” é criada; g) finalmente, as barras são ordenadas de acordo com o tamanho, da maior para menor, dando ao diagrama a aparência de um tornado (a menor barra indica a variável de maior impacto). O tamanho de cada barra mostrada na Figura 1 é diretamente proporcional a cada in- terferência na análise do problema. A primeira barra é a do modelo completo. A redução no tamanho das demais barras é proporcional à redução na incerteza do tempo de infiltração, quando a incerteza associada com a variável de entrada em questão for removida.
Image of page 434
Image of page 435
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

{[ snackBarMessage ]}

What students are saying

  • Left Quote Icon

    As a current student on this bumpy collegiate pathway, I stumbled upon Course Hero, where I can find study resources for nearly all my courses, get online help from tutors 24/7, and even share my old projects, papers, and lecture notes with other students.

    Student Picture

    Kiran Temple University Fox School of Business ‘17, Course Hero Intern

  • Left Quote Icon

    I cannot even describe how much Course Hero helped me this summer. It’s truly become something I can always rely on and help me. In the end, I was not only able to survive summer classes, but I was able to thrive thanks to Course Hero.

    Student Picture

    Dana University of Pennsylvania ‘17, Course Hero Intern

  • Left Quote Icon

    The ability to access any university’s resources through Course Hero proved invaluable in my case. I was behind on Tulane coursework and actually used UCLA’s materials to help me move forward and get everything together on time.

    Student Picture

    Jill Tulane University ‘16, Course Hero Intern