Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Engineering

Visualización de Flujo hyporheic A través de formas de fondo Utilizando Experimentos Dye y Simulación

Published: November 18, 2015 doi: 10.3791/53285

Abstract

Intercambio advectivo entre el espacio de los poros de los sedimentos y la columna de agua suprayacente, llamado intercambio hyporheic en entornos fluviales, impulsa el transporte de solutos en ríos y muchos procesos biogeoquímicos importantes. Para mejorar la comprensión de estos procesos a través de la demostración visual, hemos creado una simulación de flujo hyporheic en el multi-agente de la plataforma de modelado por computadora NetLogo. La simulación muestra trazador virtual que fluye a través de un lecho cubierto con bedforms bidimensionales. Sedimentos, de flujo, y bedform características se utilizan como variables de entrada para el modelo. Nos ilustran cómo estas simulaciones coinciden con las observaciones experimentales de experimentos canal de laboratorio basado en parámetros de entrada medidos. Se inyecta en los sedimentos del canal de descarga para visualizar el flujo de agua intersticial. Para la comparación partículas trazadoras virtuales se colocan en los mismos lugares en la simulación. Esta simulación y laboratorio de experimento junto ha sido utilizado con éxito en pregrado y gradualaboratorios del te para visualizar directamente las interacciones río-intersticial y mostrar cómo las simulaciones de flujo basados ​​en la física pueden reproducir los fenómenos ambientales. Los estudiantes tomaron fotografías de la cama a través de las paredes flume transparentes y los compararon con las formas del colorante a la misma hora en la simulación. Esto dio lugar a tendencias muy similares, lo que permitió a los estudiantes a comprender mejor tanto los patrones de flujo y el modelo matemático. Las simulaciones también permiten al usuario visualizar rápidamente el impacto de cada parámetro de entrada mediante la ejecución de múltiples simulaciones. Este proceso también se puede utilizar en aplicaciones de investigación para ilustrar procesos básicos, se refieren flujos interfaciales y el transporte de poros, y apoyar el modelado cuantitativo basado en el proceso.

Introduction

Como agua superficial se mueve en una corriente, río o zona de mareas crea gradientes de cabeza que impulsan el agua dentro y fuera de los sedimentos 1. En los sistemas fluviales la porción de los sedimentos cauces donde se produce este intercambio se conoce como la zona de 2,3 hyporheic. Esta zona es importante porque muchos nutrientes y contaminantes se almacenan, depositados, o se transforman dentro de la zona hyporheic 4-9. La cantidad de tiempo que un trazador pasa en el sedimento se llama un tiempo de residencia. Ambos tiempos de residencia y las ubicaciones de las trayectorias de flujo afectan a los procesos de transformación. Es necesario mejorar la comprensión de los procesos que afectan el flujo a través de los sedimentos para predecir el transporte de solutos en los ríos y hacer frente a los problemas ambientales grandes resultantes de la propagación de materiales tales como nutrientes (por ejemplo, la hipoxia costera 10,11). A pesar de la importancia del intercambio hyporheic, a menudo no se describe en los cursos de pregrado en la hidrología,mecánica de fluidos, hidráulica, etc. Los educadores que deseen añadir intercambio hyporheic a sus cursos podrían encontrar útil tener visualizaciones experimentales y numéricas que muestran claramente este proceso.

Sinuosidad Corriente del canal, los niveles de agua subterránea de los alrededores, y la topografía del cauce (es decir, bares, bedforms y montículos biogénicas) afectan el intercambio hyporheic en diversos grados 12-17. Este estudio se centró en bedforms, como dunas y ondulaciones, que suelen ser características geomorfológicas clave que afectan el flujo hyporheic 14,15. Hemos creado una simulación y laboratorio experimento numérico para visualizar el flujo a través de una serie regular de bedforms. Esta simulación se basa en un cuerpo de investigaciones previas relativas trayectorias de flujo hyporheic características del sistema para fácilmente observables 15,18-21. Como esta investigación constituye la base científica para la simulación, un breve resumen de los aspectos clave de la teoría sigue. Topografía Bedform, T (x),es dado por:

Ecuación 1:
Ecuación 1

donde H es el doble de la amplitud de la bedform, k es el número de onda, y x es la dimensión longitudinal paralela a la superficie streambed media. Un ejemplo de esta topografía bedform se muestra en la Figura 1.

Figura 1
Figura 1. definiciones y ajustes de los parámetros controlados por el usuario. En Interface, partículas trazadoras se liberan de una manera ponderada flujo en la interfase agua / sedimento y rastreados a través del sedimento. Si show-caminos? Está "en" la marca trazadores de agua donde han estado, mostrando sus caminos. Cuando un trazador regresa a la superficie del agua, esto cambia tque el número total de trazadores en el sistema, al volver a gota? está establecido en "off". La distribución acumulativa parcela tiempo de residencia muestra este cambio mediante el trazado de la relación entre el número de trazadores restantes en el lecho de sedimentos al número inicial como una función del tiempo. Si re-caída? "A la" continuación trazadores que abandonan el sistema se sustituyen de la misma manera de flujo ponderado como partículas originales, y la trama acumulativa está desactivado. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Nombre del parámetro Unidades Definición Interfaz Mousedrop
Lambda (λ) cm Longitud de onda de bedform (véase la Figura 1) </ td> marca de verificaciónmarca de verificación
BedformHeight (H) cm Dos veces la amplitud bedform (ver Figura 1) marca de verificaciónmarca de verificación
BedDepth (D) cm La profundidad de los sedimentos (ver Figura 1) marca de verificaciónmarca de verificación
HydrCond (K) cm / s Conductividad hidráulica marca de verificaciónmarca de verificación
Porosidad (θ) Porosidad marca de verificaciónmarca de verificación
ChannelVelocity (U) cm / s Velocidad media en la superficie del agua o el canal de marca de verificaciónmarca de verificación
Profundidad (d) cm La profundidad del agua (ver Figura 1) marca de verificaciónmarca de verificación
Pendiente (S) Pendiente de las formas de fondo y la superficie del agua marca de verificación
NumParticles El número de partículas liberadas en el sistema. marca de verificación
Timex (Time1, Time2 ..) min Momento en que se produce cada cambio de color marca de verificación
Simulación Botones Definición Interfaz Mousedrop
Configurar Ajuste de la simulación utilizando parámetros se muestra marca de verificaciónmarca de verificación
GO / STOP Inicia y detiene la simulación marca de verificaciónmarca de verificación
Paso Al hacer clic en paso hace un paso de tiempo pasar. Esto permite a los usuarios ralentizan el código y ver exactamente lo que sucede en 100 seg. marca de verificación
caminos claros Borra todos él trayectorias de las partículas azules de la pantalla marca de verificaciónmarca de verificación
Avanzar a la próxima vez Esto hace que el programa se ejecute hasta el momento siguiente cambio de color (Timex)marca de verificación
ratón-drop Este botón debe ser pulsado antes partículas pueden ser colocados en el subsuelo haciendo clic en ubicaciones en el subsuelo. marca de verificación
show-caminos? Si show-caminos? "a" las partículas de agua dejan un rastro de azul que muestra donde han sido (ver Figura 1). marca de verificaciónmarca de verificación
volver a caer? Si re-gota? "a" las partículas se sustituyen de manera ponderada flujo de cada partícula, que sale del sistema, y ​​la trama acumulada no funciona. Cuando un partiCLE sale de la zona hyporheic el número de partículas en el sistema disminuye si re-gota? es "off" (ver Figura 1). marca de verificación

Tabla 1. Parámetros hyporheic y Simulación Controles. Cada parámetro, el botón y control deslizante que se pueden ajustar por el usuario se da en esta mesa junto con una definición.

En esta simulación, dos procesos inducen la velocidad del fluido en el lecho de arena. El primero es debido a las interacciones del flujo de la corriente con bedforms. La carga de velocidad en la interfase agua / sedimentos inducido por bedforms también es aproximadamente sinusoidal, y se movió en un cuarto de longitud de onda de la bedform sí 22. La amplitud de la función de carga de velocidad en la interfase superficie del subsuelo se ha aproximado a partir de mediciones como 16:

ge = "always"> Ecuación 2:
Ecuación 2

donde U es la velocidad media del agua de la superficie, g es la constante gravitacional, y d es la profundidad del agua (que se muestra en la Figura 1). La función de carga de velocidad viene dada por:

Ecuación 3:
Ecuación 3

Esta función la cabeza puede utilizarse entonces para calcular el componente basado en bedform de las funciones de velocidad del subsuelo mediante la resolución de la ecuación de Laplace con una profundidad de lecho de arena constante 20. El segundo componente de la velocidad de poros se determina por la pendiente del sistema, S, que corresponde a un gradiente de carga gravitatoria que los rendimientos de flujo en la dirección aguas abajo proporcional as / ftp_upload / 53285 / 53285eq_S_inline.jpg "/> Las funciones finales para la velocidad intersticial son.:

Ecuación 4:
Ecuación 4

Ecuación 5:
Ecuación 5

donde u es la componente de la velocidad longitudinal, v es la componente de velocidad vertical, K es la conductividad hidráulica media del sedimento, es la porosidad promedio de los sedimentos, y es la coordenada vertical, y D es la profundidad de los sedimentos.

Simulaciones de rastreo de partículas fueron creadas, que utilizan el lenguaje de modelado NetLogo y plataforma de simulación 23. Las dos implementaciones (Mousedrop.nlogo y Interface.nlogo) utilizan estas ecuaciones para modelar hypflujo orheic con el mismo núcleo de simulación. La principal diferencia es los lugares iniciales de las partículas trazadoras. Mousedrop permite al usuario colocar trazador simulado cualquier lugar dentro de la subsuperficie. Ecuaciones de velocidad subsuperficial 4 y 5 se utilizan para mover el marcador para simular experimentos de inyección de colorante. En Interface, trazador siempre se coloca a lo largo del límite de superficie / subsuelo de una manera de flujo ponderado. Esto imita la entrega de material disuelto y suspendido de la superficie del agua en el agua intersticial, que es crucial para entender el intercambio hyporheic. El trazador se mueve entonces en el subsuelo hasta que se alcanza de nuevo el agua corriente. Rastreo de las trayectorias de colorante en el canal de flujo y la simulación de los caminos utilizando NetLogo produce las líneas de corriente del flowfield, siempre y cuando las condiciones de flujo y morfología bedform permanecen estables durante el período de observación. Interface.nlogo crea una distribución de tiempo de residencia acumulativo, que muestra la relación entre el número departículas trazadoras restantes en los sedimentos al número inicial de partículas trazadoras colocados en el tiempo 0 como una función del tiempo.

Como se discutió en una encuesta reciente literatura de 24 años, sigue habiendo un debate considerable dentro de la comunidad de investigación educativa sobre los méritos relativos de las manos en los experimentos de laboratorio frente a los laboratorios de simulación y modelos informáticos. Por un lado, hay quienes consideran que "la experiencia práctica está en el corazón del aprendizaje" 25, y la precaución de que los argumentos de ahorro de costos pueden estar impulsando la sustitución de actividades prácticas de laboratorio de simulaciones basadas en la informática, en detrimento de los comprensión de los estudiantes 26. Por otro lado, algunos investigadores en enseñanza de las ciencias / ingeniería argumentan que las simulaciones son al menos tan eficaz como tradicionales prácticas de laboratorio 27, o discutir los beneficios de la informática de simulación en el fomento centrado en el estudiante "aprendizaje por descubrimiento" 28. Mientras que el consenso no ha sido redolía, muchos investigadores han llegado a la conclusión de que, idealmente, simulaciones por ordenador deben complementar, y no sustituir, experimentos prácticos de laboratorio 29,30. También ha habido iniciativas dentro de la ciencia y la enseñanza de la ingeniería a la vez par experimentación física y en el mundo real de detección con simulaciones por ordenador de los fenómenos; véase, por ejemplo, "el modelado bifocales" 31.

Los estudiantes pueden obtener un conocimiento más profundo conceptual y una mejor comprensión del proceso de investigación científica mediante la interacción tanto con un sistema físico, y una simulación por ordenador de ese sistema. Este procedimiento consiste en hacer que los estudiantes realizan un experimento de transporte de solutos que demuestra el flujo de intercambio hyporheic gravitatoria e inducido bedform-y que coincida con su propia configuración experimental y los resultados de una simulación por ordenador de los mismos fenómenos. Esta comparación facilita resultados de los estudiantes de aprendizaje importantes, y una discusión más profunda de tque el método científico, y la interacción entre el modelo / la construcción de teorías y validación empírica a través de la recopilación de datos. Después de realizar esta comparación, los estudiantes también pueden tomar ventaja de los beneficios de la simulación por ordenador para explorar rápidamente una multitud de escenarios alternativos, cambiando los parámetros del modelo.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Software de Simulación

  1. Utilice el software que se describe en esta sección.
    1. Descargue e instale la / de código abierto multi-agente lenguaje libre de modelado y la plataforma de simulación, NetLogo (Disponible: http://ccl.northwestern.edu/netlogo/, versión 5.1 o posterior).
      Nota: Este software está disponible sin costo alguno y funciona en todos los sistemas operativos (Windows / Mac / Linux).
    2. Descargue los dos archivos de script de simulación específicos (mousedrop.nlogo y interface.nlogo) que acompañan a este procedimiento de laboratorio. (Available: http://modelingcommons.org/browse/one_model/4259 and http://modelingcommons.org/browse/one_model/4258 )
      Nota: Una vez que la plataforma de simulación está instalado y estos archivos se han descargado, haga doble clic en estos archivos se abre automáticamente tél simulaciones, listo para funcionar.

2. Flume Demostración

  1. Configure el canal de laboratorio a fin de que todos los parámetros (Tabla 1) caen dentro de las limitaciones de simulación mousedrop rango de parámetros.
    Nota: Las restricciones se pueden ajustar en mousedrop, si es necesario para el sistema físico mediante la edición de los controles deslizantes.
    1. Vierta una capa de aproximadamente 15 a 25 cm de arena en el canal. Mida y registre la conductividad hidráulica y la porosidad de la arena siguiendo métodos estándar 32,33.
    2. Llene el canal con aproximadamente 20 a 30 cm de agua.
    3. Iniciar el canal de flujo y aumentar la velocidad de flujo a un nivel que es lo suficientemente rápido para mover los granos de arena y por lo tanto para crear bedforms.
      Nota: El caudal se puede ajustar aún más para refinar características bedform con la práctica. Tamaños Bedform son el resultado de la tasa de flujo, la profundidad del agua y propiedades de la arena.
    4. Permitir bedforms para desarrollar for 24.12 horas para formar dunas naturales / morfología de onda. Para acelerar este proceso, de forma manual forma dunas regulares, y luego permitir que el transporte de sedimentos de 4.12 h. Alternativamente, formar manualmente dunas triangulares regulares.
      Nota: Las dunas triangulares regulares producirán patrones regulares de intercambio hyporheic, pero no se mostrará tanto la complejidad como dunas naturales / bedforms ondulación.
    5. Una vez que se alcanzan los bedforms deseados, reducir la tasa de flujo de agua hasta que ralentiza el transporte de sedimentos cama y características bedform detienen cambiante.
      1. Visualmente observar el movimiento de los granos de sedimento que comprenden la cama, y ​​reducir el flujo hasta que el movimiento cesa.
        Nota: Esto preservar la morfología de cama para la duración del experimento.
      2. Para confirmar que, de movimiento lento episódica no está ocurriendo, posiciones de las marcas o fotografía bedform y luego observar en un momento posterior.
        Nota: Sólo es importante que bedforms no se mueven de manera significativa en el marco de tiempo del experimento, de modo que ofreceun tiempo de observación suficiente para confirmar que bedforms son estables.
    6. Ajuste pendiente canal de flujo y / o la profundidad del agua para conseguir un flujo uniforme bajo la velocidad de flujo reducida.
      1. Control de pendiente del canal a través del equipo construido en el canal, por lo general un enchufe motorizado o una manivela. Ajustar la profundidad del agua mediante la adición o eliminación del agua de la canal.
        Nota: En la configuración experimental utilizado aquí, todo el canal de flujo está montado sobre un pivote en el extremo de aguas abajo, y la pendiente se establece por un gato motorizado en el extremo de aguas arriba.
      2. Mientras que la bomba está funcionando, seleccione dos ubicaciones longitudinales marcados con líneas perpendiculares a la parte inferior del canal. En estos lugares, utilizar una regla para medir la distancia a lo largo de estas líneas perpendiculares, entre la superficie del agua y la parte inferior del canal.
        Nota: Dependiendo de la configuración del canal, la parte inferior del canal puede servir como una línea de referencia más inclinada que la parte inferior del canal. Selección de un lardistancia longitudinal ger producirá una mayor precisión.
      3. Ajustar la pendiente de la canal y / o la profundidad del agua y volver a medir hasta que las mediciones de distancia verticales son los mismos para conseguir un flujo uniforme. Medir la distancia horizontal inclinado a lo largo de la parte inferior del canal de flujo entre estas dos ubicaciones longitudinales.
    7. Parar la bomba y esperar a que el agua deje de moverse; esto proporcionará una superficie plana. Volver a medir la distancia entre la parte superior del canal y la superficie del agua en cada ubicación longitudinal.
      Nota: La pendiente del canal es igual a la diferencia entre estas mediciones, dividido por la distancia horizontal inclinada entre ellos.
    8. Vuelva a arrancar la bomba.
    9. Seleccione una sección de prueba, que debe ser un lugar cerca del final media o aguas abajo del canal donde las dunas han formado un patrón regular. Asegúrese de que esta sección abarca al menos un bedform completa.
    10. Medir y registrar la profundidad de sedimentos promedio (D) in thsección de prueba e con cualquier legado de medición manual (gobernantes transparentes son ideales). Para simplificar, utilice la distancia media de la cresta y el valle hasta el fondo canal.
    11. Medir y registrar la altura bedform medio en la sección de prueba, que se define como la diferencia entre la profundidad de sedimento en una cresta y la profundidad de sedimento en una cubeta con una regla. Mida varios bedforms para obtener una buena estimación de la media.
    12. Una vez más el uso de la regla, medir y registrar la profundidad media del agua (d) en la sección de prueba, que se define como la distancia media de la superficie del agua para el lecho de arena. Una vez más, utilice la profundidad media del agua en las crestas de dunas y valles de la simplicidad.
    13. Registre el caudal de canal (Q) desde el medidor de flujo, y calcular la velocidad media como Q / (d * w), donde w es la anchura de la canal y d es la profundidad del agua.
      Nota: Nuestro medidor de flujo se inserta en el bucle de recirculación del canal de flujo.
    14. La mediday registrar la longitud de onda media bedform en la sección de prueba. Típicamente, medir la longitud de onda como la distancia entre las crestas de dunas sucesivas.
    15. Abra la simulación Mousedrop (en la plataforma NetLogo) y comprobar que todas las mediciones están dentro de los rangos de variables especificadas en la interfaz de usuario de simulación. Si un parámetro medido cae fuera del rango de limitación, ajuste el rango de parámetros de simulación haciendo clic derecho en el "slider" parámetro, seleccionar "editar", y el ajuste de los valores mín / máx.
  2. Visualice intercambio hyporheic.
    1. Ajuste la cámara en un lugar fijo (preferiblemente en un trípode) señaló ortogonal a la pared canal con una sola bedform en la sección de prueba centrada en la imagen.
      Nota: Esto evitará problemas de perspectiva oblicua.
    2. Tome una foto de prueba para verificar las condiciones. Ajuste la iluminación si reflexiones son un problema.
    3. Uso de la jeringa y la aguja, hacer 2-3 pequeño tinte injections cerca de la pared de canal. Asegúrese de que estas inyecciones forman ~ 2 cm parches redondos de agua intersticial de color en una variedad de lugares verticales y horizontales. Tenga cuidado para reducir al mínimo la perturbación de la cama de arena durante la inyección.
      Nota: Las inyecciones de volúmenes más pequeños de tinte permiten al usuario ver más detalles y ver caminos de flujo individuales.
    4. Registre el tiempo de inicio de las inyecciones de colorantes y tomar una imagen inicial.
      Opcional: Puede ser educativo para rastrear los frentes iniciales de tinte con marcadores sobre papel transparencia, de modo que el movimiento de colorante es fácilmente observable en el laboratorio, pero estos contornos también bloqueará pequeñas porciones de los frentes de colorante en imágenes, por lo que no es un el comercio apagado.
    5. Captura las posiciones delanteras de tinte a intervalos de tiempo apropiados. Por lapso de tiempo la fotografía, utilice intervalos de 30 seg para dar resultados suaves.

3. Simulación

  1. Ejecutar Simulación 1: Mousedrop y comparar con el transporte de tinte observado.
    1. Abra el script de simulación llamado Mousedrop.nlogo.
      Figura 3
      Figura 2. Mousedrop. Esta muestra donde trazadores son a los 7 casos diferentes en el tiempo. Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
    2. Ajuste los parámetros del sistema físico que se muestran en la Tabla 1 para que coincida con las condiciones experimentales flume (en concreto: Lambda, BedformHeight, BedDepth, HydrCond, porosidad, ChannelVelocity, Profundidad y pendiente). Asegúrese de prestar especial atención a las unidades al entrar en los parámetros de entrada.
    3. Ajuste los deslizadores TIME1, tiempo 2, etc. para indicar momentos en que la simulación de seguimiento de color cambiará. Establecer estos cambios de color para que coincida con los tiempos de observación con el fin de facilitar la comparación de resultados de la simulación con observaciones.
      Nota: Si los parámetros de tiempo se ajustan a 0, la simulación mostrará un solo color en todas partes.
    4. Después de todos los parámetros, haga clic en el botón de configuración.
      Nota: El bedform debería aparecer en la vista de la simulación.
    5. Haga clic en el botón del ratón soltar para indicar los lugares de partida de trazadores virtuales. Tenga en cuenta que varias ubicaciones en la cama puede ser hecho clic. Mantenga el ratón hacia abajo para liberar trazador más virtual. Al simular el movimiento de tinte, utilice el ratón para trazar bien frentes de tinte (el límite en todo el tinte) o rellenar el área total de la región teñida.
      Nota: La introducción de más trazador virtuales hará que la simulación funcione más lentamente. Los mejores resultados visuales variarán con el rendimiento del equipo.
    6. Una vez que todos los marcadores virtuales se han colocado, puede hacer clic en el botón de avanzar a la siguiente vez, que se iniciará la simulación y luego detenerlo en la primera vez, o puede hacer clic en el botón GO / STOP para iniciar la simulación indefinidamente. No vuelva a hacer clic en el botón de configuración, o los trazadores tendrán que ser colocado de nuevo.
      Nota: Una vez que la simulación se pone en marcha, la velocidad se calcula para la ubicación de cada trazador basado en parámetros de simulación en las ecuaciones 4 y 5. El trazador se mueve de acuerdo con el campo de velocidad para 100 segundos simulados y luego se calcula la velocidad en la nueva ubicación y el procedimiento se repite hasta que el trazador sale del sistema.
    7. Opcionalmente, haga clic en el botón de encendido / parada de ir varias veces para pausar / continuar la simulación. Compara las distribuciones de tinte simulados y medidos en diferentes momentos.
  2. Simulación Run 2: Interfaz.
    1. Abra el guión titulado Interface.
      Figura 3
      Figura 3. Interface. Esto muestra 370 trazadores que fluyen a través del subsuelo mediante la simulación de interfaz. El pa trazadorths muestran que cada trazador ha sido desde que se inició en la interfase tierra-agua del subsuelo. Finalmente todos los caminos de flujo deben regresar a la superficie del agua. Por favor haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
      Nota: Este script presenta trazadores virtuales en la superficie del cauce de un modo de flujo ponderado basado en velocidades subsuperficiales calculados. Esto proporciona una representación visual de las cantidades relativas de agua que fluye en (y fuera de) el lecho del río en diferentes lugares.
    2. Comience haciendo clic en configuración seguido por go / stop.
      Nota: Esto ejecutará la simulación con la configuración predeterminada. El interruptor de re-gota? Inicialmente se establece en off, por lo que la distribución del tiempo de residencia acumulada se trazará el paso del tiempo.
    3. Después de observar la simulación con los parámetros por defecto, haga clic en GO / STOP para detener la simulación.
    4. configuración seguido por go / stop.
      Nota: Esto reiniciará la simulación con los parámetros que se han seleccionado.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

El uso de una simulación en conjunto con experimentos permite a los estudiantes para observar las similitudes y diferencias entre los modelos matemáticos idealizados y sistemas reales más complejas. La figura 4 muestra un ejemplo comparando fotografías de inyección de tinte con simulaciones Mousedrop. La fotografía inicial se utiliza para determinar la ubicación del trazador tinte simulado en el tiempo cero, a continuación, la simulación se ejecuta de 34,2 min y se comparó con una fotografía tomada en ese momento. En general, el modelo hace un excelente trabajo de capturar el movimiento del agua teñida durante este intervalo de tiempo. La primera gota de colorante, que se encuentra en el lado de sotavento de la bedform, sale de los sedimentos, tanto en los sistemas simulados y experimentales. El segundo se alarga y se desplaza hacia abajo formando una forma de media luna ya que se propaga hacia fuera, de modo que algunos de trazador sale de aguas abajo de la ubicación original y algunas aguas arriba. La última gota de colorante se propaga aguas arriba y algunos de trazador viaja más profunda en los sedimentos. Esto demuestra que el intercambio se produce bajo bedforms hyporheic y que los patrones de flujo de intercambio hyporheic se refieren a bedform geometría. La fuerte acuerdo entre la simulación y el experimento valida las ecuaciones del modelo a un nivel de primer orden. Este procedimiento también se demuestra claramente que el intercambio hyporheic es un proceso importante que escala con el tamaño bedform, y que casi la mitad del agua intersticial fluye aguas arriba bajo bedforms. De cerca, sin embargo, pequeñas diferencias se pueden ver entre el transporte de tinte observada y simulada. La simulación es más suave que el patrón de tinte actual y no se extiende tan profundamente en el sedimento. Estas discrepancias resultan de una combinación de errores de medición y de segundo orden efectos físicos resultantes de la geometría bedform irregular, la variabilidad en el embalaje de sedimentos, etc., como se describe en la Tabla 2.

4 "src =" / files / ftp_upload / 53285 / 53285fig4.jpg "/>
Figura 4. Comparación de los frentes de tinte canal a simulaciones. Tinte se inyecta en el canal y una foto fue tomada en el momento 0. Tracers fueron colocados en el subsuelo utilizando Mousedrop en los mismos lugares que el tinte. Trazadores luego se trasladó a 34,2 minutos de simulación y la simulación se comparan con una imagen tomada 34,2 min después de la imagen inicial. Los patrones de colorante observados y las simulaciones se comparan bien en el momento más tarde. Hay algunas discrepancias debido a variaciones espaciales en el campo de flujo que no son capturados por el modelo. Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Fuentes Comunes de discrepancias Resultado esperado
Cabeza Actual perfil diffres de la curva sinusoidal asumido La asimetría en el flujo de poros bajo la bedform
Serie irregular de bedforms Desviaciones potenciales en el campo de flujo en el lugar de la observación
Profundidad del lecho de sedimentos insuficiente Compresión vertical del perfil de poros
No uniforme (es decir, el tiempo-variable) fluir sobre la cama Los componentes adicionales de la cabeza elevación que se superponen un componente adicional del flujo de agua intersticial (por ejemplo, aumento de la asimetría de la célula de circulación de poros bajo la bedform.)
La heterogeneidad en el embalaje de los sedimentos La variabilidad espacial en el flujo de agua intersticial (parches de sedimentos con mayor velocidad y menor)
Alteración significativa de los sedimentos al inyectar tinte Liberación de colorante verticalmente through orificio de inyección
El uso de un colorante no soluble en agua o disolución insuficiente o de mezcla del colorante antes de la inyección La puesta en común de colorante en agua intersticial, transporte intersticial no uniforme o la movilización lenta de colorante desde lugares de inyección.
Las mediciones inexactas (con frecuencia debido a las unidades) Esto puede resultar en resultados drásticamente mal
Asumida falta de dispersión en la simulación Algunas formas de expansión es de tinte

Tabla 2. Fuentes de discrepancia entre la observación y la simulación. Una lista de las fuentes comunes de error se enumeran en esta tabla.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

En conjunto, los demostrativos y seguimiento de partículas simulaciones flume proporcionan una amplia introducción al flujo de hyporheic para una variedad de audiencias. Los participantes de todos los niveles se proporcionan evidencia visual de la aparición de intercambio hyporheic inducida por bedforms, y la fuerte variabilidad en vías de flujo subsuperficial bajo bedforms. Estos procedimientos pueden ser utilizados como una simple demostración de flujo intersticial para estudiantes universitarios o estudiantes K-12, o se pueden utilizar en los cursos de postgrado en conjunto con una presentación más en profundidad de la hidráulica fluvial, transporte de sedimentos, y la mecánica de intercambio hyporheic . Independientemente del nivel, el uso de este modelo de visualización simple como tecnología interactiva permite a los estudiantes para formar una comprensión más profunda de estos fenómenos complejos e importantes de lo que se lograría a través de la teoría abstracta y discusión.

Durante el uso de estos métodos, las diferencias entre el sistema físico y el simulatisobre no debe ser visto como "errores", sino como un "momento de enseñanza", es decir, el punto de partida para una discusión que en última instancia conducir a un mayor aprendizaje. Los estudiantes deben ser guiados a considerar una serie de preguntas, entre ellas: ¿Cuáles son todas las fuentes de error (en el modelo, las medidas y los procedimientos de laboratorio)? ¿Cuál de estos potencialmente podrían contribuir a la discrepancia entre las simulaciones y las observaciones? ¿Qué suposiciones simplificando se hicieron en la formulación del modelo? ¿Qué importancia tienen las pequeñas discrepancias, y haz que hacen el modelo "mal"? Como el estadístico George Box dijo la famosa frase: "En esencia, todos los modelos están equivocados, pero algunos son útiles." 34 Un buen modelo científico capta ciertas características esenciales de un sistema, lo que conduce a una mejor comprensión, mientras descuida detalles que son menos relevantes para el tema en cuestión. Este experimento de laboratorio canal y simulatio acompañanten proporcionar un excelente caso de estudio para los estudiantes en la comprensión de las fortalezas y debilidades de un modelo y de un método experimental. Por lo tanto, no sólo los estudiantes adquieren una mayor fluidez con los conceptos básicos de intercambio hyporheic y transporte de solutos, pero han aprendido acerca de la relación complementaria (y la interacción a veces complejo) entre la construcción de la teoría y la recopilación de datos, entre los modelos de computadora y la experimentación de laboratorio. Además, este acoplamiento de laboratorio y simulación fomenta el desarrollo de importantes habilidades metacognitivas 35 sobre cómo se obtiene el conocimiento a través del proceso de la investigación científica, a través de cuestionar lo que sabemos y cómo lo conocemos. Un creciente cuerpo de investigación demuestra la eficacia de la enseñanza metacognitiva (aka pensamiento de orden superior) habilidades 36-38.

Existen numerosas causas de las desviaciones entre trayectorias trazadores observados y simulados. El movimiento lateral excesivo de lala aguja durante una inyección creará un circuito de flujo preferencial en la arena, lo que permite tinte para escapar directamente en la columna de agua. Nuestros ecuaciones de velocidad no incluyen dispersión lateral o longitudinal. En un canal de flujo, la geometría bedform es más asimétrica de la sinusoide idealizada se define en las simulaciones. Los sedimentos no son totalmente homogéneos; variaciones en los tamaños de embalaje y sedimentos afectarán a la conductividad hidráulica local y porosidad. Aunque lo mejor es reducir al mínimo la migración bedform al reducir la velocidad de la bomba canal antes de hacer inyecciones de colorantes, todavía se puede producir alguna migración. Bedform migración altera la posición de la cresta bedform en relación con el medio de contraste inyectado, cambiando de este modo la hidrodinámica del subsuelo. Trayectorias de flujo experimentales por lo tanto siempre serán diferentes de simulaciones, pero el patrón general de movimiento trazador no deben cambiar. En las condiciones experimentales utilizadas aquí, existe un fuerte acuerdo entre los modelos de simulación y el flujo de tinte observado. Additio complejidades NAL, tales como la heterogeneidad de sedimentos, la topografía bedform fractal, descarga de aguas subterráneas, topografía tres dimensiones, el flujo a través del canal, y las variaciones temporales en el flujo de corriente se producen en muchos sistemas naturales. Los métodos de tinte trazador aquí descritos pueden ser utilizados para explorar los efectos de estos procesos a través de la modificación adecuada de la configuración del experimento canal. Este enfoque se puede utilizar para la investigación, así como con fines de enseñanza, como la visualización de flujo se utiliza comúnmente para probar hipótesis acerca de los procesos de gobierno, y también se puede utilizar para calcular los flujos de materiales y los balances de masa, por ejemplo, los flujos de intercambio hyporheic entre la corriente y la cama de sedimentos 21. Métodos tinte trazador similares a los descritos aquí se han utilizado para determinar los efectos de la morfología del cauce, la heterogeneidad de sedimentos, descarga de aguas subterráneas, y recargar en el intercambio hyporheic, así como para evaluar los procesos relacionados, como los flujos de agua intersticial inducida por las ondas de 39-42.

contenido "> Si bien el modelo de flujo simple que se usa aquí demostró una razonablemente fiel reproducción de flujo hyporheic en condiciones de laboratorio cuidadosamente controladas, su uso en el modelado de sistemas naturales complejos es limitada. Nuestros guiones fueron escritos en el lenguaje de programación NetLogo aquí principalmente como una herramienta de enseñanza, porque que proporciona una plataforma de simulación basado en agentes sencillo, gratuito y de código abierto, y porque es compatible con excelentes visualizaciones y manipulación de usuario fácil de parámetros de entrada, que facilitan el aprendizaje. Otros enfoques se han desarrollado para simular el intercambio hyporheic con la geometría sistema más complejo 14 , 20 y sedimentos estructura 43,44. Una variedad de herramientas / de código abierto libre (por ejemplo, MODFLOW) y paquetes de software comercial (por ejemplo, COMSOL) utiliza diferencias finitas y métodos de elementos finitos que puede ser útil en el modelado de flujo hyporheic bajo más compleja geometrías y con subsuelo heterogeneidad 15,45-48.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Flume Engineering Laboratory Design Custom Laboratory flume with clear sides for 24-48 hours. Alternatively a small teaching flume can be constructed for under 300 dollars following the guidelines provided in our supplementary materials.
Flowmeter Rosemount  8800 vortex  This is located inside the recirculation loop of the flume
Sand US. Silica F30 Research-grade sand to form a layer 10-20 cm deep throughout the flume
Dye Samples from food companies Water-soluble food grade dye made into an aqueous solution. Dark colors like red, blue and green work best. (Avoid food dyes in propylene glycol.)
Syringe HSW 4100.000V0 5-10 ml, e.g. HSW Norm-Ject 2-part disposable syringe
Pipetting Needle Cadence Science 7942 14-gage, 6-in blunt end,  to inject the dye deep into the sand.
Digital Camera Any Digital camera with steady tripod. (Time lapse cameras can be used to collect rapid evenly spaced data.) We used a Nikon D7000.
Ruler Any Transparent is best.
Measuring Tape Any
Netlogo Software CCL http://ccl.northwestern.edu/netlogo/
Mousedrop.nlogo Netlogo Commons 4259 http://modelingcommons.org/browse/one_model/4259
Interface.nlogo Netlogo Commons 4258 http://modelingcommons.org/browse/one_model/4258

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Huettel, M., Webster, I. T. Porewater flow in permeable sediments. In: The benthic boundary layer: Transport processes and biogeochemistry. Bordeau, B. P., Jørgensen, B. B. , Oxford University Press. New York. 144-179 (2001).
  2. Bencala, K. E., Walters, R. A. Simulation of Solute Transport in a Mountain Pool-and-Riffle Stream - a Transient Storage Model. Water Resour Res. 19, 718-724 (1983).
  3. Williams, D. D., Hynes, H. B. N. Occurrence of Benthos Deep in Substratum of a Stream. Freshwater Biol. 4, 233-255 (1974).
  4. Benner, S. G., Smart, E. W., Moore, J. N. Metal Behavior during Surface Groundwater Interaction, Silver-Bow Creek, Montana. Environ Sci Technol. 29, 1789-1795 (1995).
  5. Fuller, C. C., Harvey, J. W. Reactive uptake of trace metals in the hyporheic zone of a mining-contaminated stream, Pinal Creek, Arizona. Environ Sci Technol. 34, 1150-1155 (2000).
  6. Jones, J. B., Mulholland, P. J. Streams and Ground Waters. , Academic Press. San Diego, CA. (1999).
  7. McKnight, D. M., et al. Spectrofluorometric characterization of dissolved organic matter for indication of precursor organic material and aromaticity. Limnol Oceanogr. 46, 38-48 (2001).
  8. Mulholland, P. J., et al. Inter-biome comparison of factors controlling stream metabolism. Freshwater Biol. 46, 1503-1517 (2001).
  9. Peterson, B. J., et al. Control of nitrogen export from watersheds by headwater streams. Science. 292, 86-90 (2001).
  10. Goolsby, D. A., Battaglin, W. A. Long-term changes in concentrations and flux of nitrogen in the Mississippi River Basin, USA. Hydrol Process. 15, 1209-1226 (2001).
  11. Rabalais, N. N., Smith, L. E., Harper, D. E., Justic, D. Effects of seasonal hypoxia on continental shelf benthos. Coast Est S. 58, 211-240 (2001).
  12. Huettel, M., Gust, G. Impact of bioroughness on interfacial solute exchange in permeable sediments. Mar Ecol Prog Ser. 89, 253-267 (1992).
  13. Cardenas, M. B., Wilson, J. L., Haggerty, R. Residence time of bedform-driven hyporheic exchange. Adv Water Resour. 31, 1382-1386 (2008).
  14. Stonedahl, S. H., Harvey, J. W., Detty, J., Aubeneau, A., Packman, A. I. Physical controls and predictability of stream hyporheic flow evaluated with a multiscale model. Water Resour Res. 48, (2012).
  15. Stonedahl, S. H., Harvey, J. W., Wörman, A., Salehin, M., Packman, A. I. A multiscale model for integrating hyporheic exchange from ripples to meanders. Water Resour Res. 46, (2010).
  16. Wörman, A., Packman, A. I., Marklund, L., Harvey, J. W., Stone, S. H. Fractal topography and subsurface water flows from fluvial bedforms to the continental shield. Geophys Res Lett. 34, (2007).
  17. Tonina, D., Buffington, J. M. A three-dimensional model for analyzing the effects of salmon redds on hyporheic exchange and egg pocket habitat. Can J Fish Aquat Sci. 66, 2157-2173 (2009).
  18. Elliott, A. H., Brooks, N. H. Transfer of nonsorbing solutes to a streambed with bed forms: Theory. Water Resour Res. 33, 123-136 (1997).
  19. Elliott, A. H., Brooks, N. H. Transfer of nonsorbing solutes to a streambed with bed forms: Laboratory experiments. Water Resour Res. 33, 137-151 (1997).
  20. Wörman, A., Packman, A. I., Marklund, L., Harvey, J. W., Stone, S. H. Exact three-dimensional spectral solution to surface-groundwater interactions with arbitrary surface topography. Geophys Res Lett. 33, (2006).
  21. Janssen, F., Cardenas, M. B., Sawyer, A. H., Dammrich, T., Krietsch, J., de Beer, D. A comparative experimental and multiphysics computational fluid dynamics study of coupled surface-subsurface flow in bed forms. Wat Resour Res. 48, (2012).
  22. Shen, H. W., Fehlman, H. M., Mendoza, C. Bed Form Resistances in Open Channel Flows. J Hydraul Eng-Asce. 116, 799-815 (1990).
  23. Wilensky, U. NetLogo. , Center for Connected Learning and Computer-Based Modeling, Northwestern University. Evanston, IL. Available from: http://ccl.northwestern.edu/netlogo/ (1999).
  24. Ma, J., Nickerson, J. V. Hands-on simulated, and remote laboratories: A comparative literature review. Acm Comput Surv. 38, (2006).
  25. Nersessian, N. J. Conceptual change in science and in science education. Synthese. 80, 163-183 (1989).
  26. Magin, D., Kanapathipillai, S. Engineering students' understanding of the role of experimentation. European Journal of Engineering Education. 25, 351-358 (2000).
  27. Shin, D., Yoon, E. S., Lee, K. Y., Lee, E. S. A web-based, interactive virtual laboratory system for unit operations and process systems engineering education: issues, design and implementation. Comput Chem Eng. 26, 319-330 (2002).
  28. Smith, P. R., Pollard, D. The Role of Computer-Simulations in Engineering-Education. Comput Educ. 10, 335-340 (1986).
  29. Gillet, D., Ngoc, A. V. N., Rekik, Y. Collaborative web-based experimentation in flexible engineering education. Ieee T Educ. 48, 696-704 (2005).
  30. Subramanian, R., Marsic, I. ViBE: Virtual biology experiments. Proceedings of the 10th international conference on World Wide Web. , 316-325 (2001).
  31. Blikstein, P., Fuhrmann, T., Greene, D., Salehi, S. Bifocal Modeling: Mixing Real and Virtual Labs for Advanced Science Learning. Proceedings of Idc 2012: The 11th International Conference on Interaction Design and Children. , 296-299 (2012).
  32. Freeze, R. A., Cherry, J. A. Groundwater. , Prentice-Hall. New Jersey. (1979).
  33. Todd, D. K., Mays, L. W. Groundwater Hydrology. , 3, John Wiley & Son, Inc. New Jersey. (2005).
  34. Box, G. E., Draper, N. R. Empirical Model-Building and Response Surfaces. , John Wiley & Sons. (1987).
  35. Flavell, J. H. Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive–developmental inquiry. American Psychologist. 34, 906 (1979).
  36. Bransford, J. D., Brown, A. L., Cocking, R. R. How People Learn. , National Academy Press. Washington, DC. (2000).
  37. Pintrich, P. R. The role of metacognitive knowledge in learning, teaching, and assessing. Theor Pract. 41 (4), 219-225 (2002).
  38. Zohar, A., Ben David, A. Paving a clear path in a thick forest: a conceptual analysis of a metacognitive component. Metacogn Learn. 4, 177-195 (2009).
  39. Fox, A., Boano, F., Arnon, S. Impact of losing and gaining streamflow conditions on hyporheic exchange fluxes induced by dune-shaped bed forms. Water Resour Res. 50, 1895-1907 (2014).
  40. Norman, F. A., Cardenas, M. B. Heat transport in hyporheic zones due to bedforms: An experimental study. Water Resour Res. 50, 3568-3582 (2014).
  41. Precht, E., Huettel, M. Rapid wave-driven advective pore water exchange in a permeable coastal sediment. J Sea Res. 51, 93-107 (2004).
  42. Salehin, M., Packman, A. I., Paradis, M. Hyporheic exchange with heterogeneous streambeds: Laboratory experiments and modeling. Water Resour Res. 40, (2004).
  43. Cardenas, M. B., Wilson, J. L., Zlotnik, V. A. Impact of heterogeneity, bed forms, and stream curvature on subchannel hyporheic exchange. Water Resour Res. 40, (2004).
  44. Sawyer, A. H., Cardenas, M. B. Hyporheic flow and residence time distributions in heterogeneous cross-bedded sediment. Water Resour Res. 45, (2009).
  45. Boano, F., Camporeale, C., Revelli, R., Ridolfi, L. Sinuosity-driven hyporheic exchange in meandering rivers. Geophys Res Lett. 33, (2006).
  46. Cardenas, M. B. A model for lateral hyporheic flow based on valley slope and channel sinuosity. Water Resour Res. 45, (2009).
  47. Tonina, D., Buffington, J. M. Hyporheic exchange in gravel bed rivers with pool-riffle morphology: Laboratory experiments and three-dimensional modeling. Water Resour Res. 43, (2007).
  48. Harbaugh, A. W., Banta, E. R., Hill, M. C., McDonald, M. G. MODFLOW-2000, the US Geological Survey modular ground-water model: User guide to modularization concepts and the ground-water flow process. , US Geological Survey. Reston, VA, USA. (2000).

Tags

Ingeniería Número 105 hyporheic Flume formas de fondo Simulación Tinte Ripples Soluto
Visualización de Flujo hyporheic A través de formas de fondo Utilizando Experimentos Dye y Simulación
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Stonedahl, S. H., Roche, K. R.,More

Stonedahl, S. H., Roche, K. R., Stonedahl, F., Packman, A. I. Visualizing Hyporheic Flow Through Bedforms Using Dye Experiments and Simulation. J. Vis. Exp. (105), e53285, doi:10.3791/53285 (2015).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter