Hemos realizado un tutorial sobre un modelo de complejidad baja con ríos, lagos, recarga y flujo de agua subterránea regional realizado en Model Muse en un tutorial anterior. El modelo se importó como un objeto en Python con Flopy. Se realizó un análisis de sensibilidad con SALib para evaluar la respuesta del flujo de agua subterránea del objeto de modelo a una muestra diferente de parámetros y se registró un conjunto resultante de parámetros y las cargas hidráulicas correspondientes (parámetros a cargas hidráulicas). Luego, se realizó una regresión de aprendizaje automático con Scikit-Learn con el conjunto inverso (cargas hidráulicas a parámetros) para obtener los parámetros predichos para los datos observados. Se realizaron diferentes medidas de error en dos modelos para evaluar la calidad general del regresor de la red neuronal.

El método de diferencias finitas, así como cualquier otro método de discretización, permite la conceptualización de un medio geológico en céldas u otros volúmenes. Los modelos geológicos vienen en diversos formatos en formato binario o de texto y necesitan ser "traducidos" a la estructura grillada de un modelo de agua subterránea.

Este tutorial tiene un ejemplo aplicado de la implementación de un modelo geológico 3D desde una red neuronal a un modelo de agua subterránea con discretización horizontal y espesor de capa determinados. El tutorial cubre todos los pasos para la construcción de la geometría de un modelo y la determinación de unidades hidrogeológicas con scripts en Python, Flopy y otras bibliotecas. Las comparaciones del modelo geológico original y traducido se realizaron como diagramas de Matplotlib y archivos Vtk en Paraview.

Existen estándares para las descripciones litológicas, pero no hay estándares sobre cómo almacenar información litológica y relacionarla con la posición de perforación. Esta incompatibilidad conlleva al uso de muchos formatos y archivos de datos relacionados con software abierto y comercial.

En la búsqueda de "una herramienta que maneja todas las herramientas", como un concepto similar del "único anillo que las gobierna a todos los anillos" del Señor de los Anillos (JRR Tolkien), encontramos que Python y sus bibliotecas: Pandas, Pyvista y VTK puede hacer un trabajo decente en la compilación, geotransformación, ubicación espacial y generación de geometría 3D.

Este tutorial trata sobre la visualización en 3D como archivos Vtk en Paraview de la información litológica de cientos de pozos ubicados en el río Snake - Idaho. El tutorial cubre todos los pasos desde la descarga del procesamiento de información en bruto a la generación de listas y matrices para el archivo Vtk. El trabajo de secuencias de comandos se realizó en un Jupyter Nobebook y los archivos 3D de salida se representaron en Paraview.

Gempy es una librería de código abierto de Python para generar modelos geológicos estructurales 3D completos. La librería es un desarrollo completo para crear modelos geológicos de interfases, fallas y orientaciones de capas, también relaciona la secuencia de las capas geológicas para representar intrusiones de rocas y órdenes de fallas.

El algoritmo para modelamiento geológico basado en la interpolación universal “cokriging” con el soporte de librerías matemáticas avanzadas de Python como Numpy, PyMC3 y Theano. Gempy crea un modelo grillado que puede ser visualizado en secciones 2D con Matplotlib o como geometrías 3d en VTK que permitirán la representación del modelo geológico en Paraview para divisiones, filtrado, transparencias y estilo.

Este tutorial es un ejemplo básico de una configuración geológica estratificada con 5 capas y una falla. Con finalidad de hacer que el tutorial sea accesible a la mayoría de usuarios, hemos creado un tutorial complementario acerca de Gempy en Windows con una distribución de repositorio de Anaconda.

Una de las novedades más excepcionales de MODFLOW 6 son las diferentes opciones de discretización para la generación de la grilla del modelo. Las opciones van desde grillas regulares (igual que MODFLOW 2005), grillas triangulares y grillas no estructuradas. Flopy que es una librería de Python para la construcción y simulación de MODFLOW 6 y otros modelos tiene herramientas para la generación de grillas triangulares. El flujo de trabajo en modelamiento de aguas subterráneas con MODFLOW 6 y Flopy para modelos con grillas triangulares es muy fluido y observamos mucho potencial para el modelamiento de flujo de agua subterránea en escala local y regional.

Este tutorial muestra el procedimiento completo para crear una grilla triangular con las utilidades de Flopy e incorporarlo al modelo de MODFLOW 6. El modelo es simulado y los resultados son representados como una grilla colorida e isolíneas.

El análiss de isotopos estables es una herramienta muy poderosa para la evaluación del origen y la dinámica del agua subterránea especialmente cuando los puntos de observación y los periodos de muestreo son limitados. La representación de isotopos se puede hacer con cualquier hoja de cálculo de software como Excel, pero el flujo de trabajo es deficiente especialmente cuando se representa los puntos, líneas de tendencia, etiquetas y leyendas.

Este tutorial muestra el procedimiento completo para representar los isotopos estables de muestras de aguas subterráneas de un sitio en remediación en Nuevo México, Estados Unidos. Los códigos son realizados con Python 3 y otros paquetes que vienen instalados por defecto con Anaconda. El código para la representación de la Línea Meteórica Global del Agua esta tambíén incluido asi como las opciones para guardar/descargar las figuras.