Surrogate models assisted by machine learning for coastal aquifer management
Authors: Κοψιαύτης Γεώργιος 
Published: September 2024

Ο κύριος στόχος της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι η διερεύνηση νέων μεθόδων που θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν ως μετα-μοντέλα για τα σύνθετα φυσικά φαινόμενα που λαμβάνουν χώρα στους παράκτιους υδροφορείς, προκειμένου να μειωθεί ο υπολογιστικός φόρτος που σχετίζεται με εφαρμογές που απαιτούν μεγάλο αριθμό επαναλήψεων. Προς αυτήν την κατεύθυνση, εξετάζονται μοντέλα διαφορετικής πιστότητας, καθώς και μοντέλα που εμπεριέχουν πολλαπλά επίπεδα πιστότητας. Συγκεκριμένα, αξιοποιούνται φυσικά μοντέλα, μοντέλα οδηγούμενα από δεδομένα ή ένας συνδυασμός αυτών. Αρχικά, πραγματοποιείται εκτεταμένη σύγκριση σε ένα ευρύ φάσμα σεναρίων άντλησης μεταξύ του μοντέλου απότομης μεταβλητής πυκνότητας, που θεωρείται ως μοντέλο υψηλής πιστότητας και του μοντέλου απότομης διεπιφάνειας που προτάθηκε από τον Strack (1976). Επιπλέον, στο ίδιο πλαίσιο, εξετάζονται δύο ευρέως χρησιμοποιούμενες τροποποιήσεις του αρχικού μοντέλου του Strack. Τα αποτελέσματα της σύγκρισης δείχνουν ότι υπάρχει απόκλιση μεταξύ των μοντέλων μεταβλητής πυκνότητας και απότομης διεπιφάνειας σε σχέση με την έκταση της διείσδυσης θαλασσινού νερού. Θα πρέπει επίσης να σημειωθούν τα εξής: 1) ότι οι διαφορές στις εκτιμήσεις μεταξύ των μοντέλων εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από τους ρυθμούς άντλησης και ότι παρουσιάζουν χωρικές μεταβολές εντός του υδροφορέα. Για τη βελτίωση της ακρίβειας των μοντέλων απότομης διεπιφάνειας και την εξάλειψη αυτής της διαφοράς, προτείνεται μια προσέγγιση πολλαπλής πιστότητας που βασίζεται στη χρήση δύο μεθόδων μηχανικής μάθησης, συγκεκριμένα του αλγορίθμου τυχαίων δασών και των Γκαουσιανών μοντέλων παλινδρόμησης. Η προσέγγιση πολλαπλής πιστότητας περιλαμβάνει το αρχικό μοντέλο του Strack και τον διορθωτικό παράγοντα που βασίζεται στη μηχανική μάθηση. Ένα διαφορετικό μοντέλο πολλαπλής πιστότητας αναπτύσσεται για κάθε σημείο ενδιαφέροντος, όπως είναι για παράδειγμα οι θέσεις των γεωτρήσεων. Και οι δύο αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης βελτίωσαν σημαντικά την εκτίμηση της διείσδυσης θαλασσινού νερού. Ωστόσο, τα Γκαουσιανά μοντέλα παλινδρόμησης υπερείχαν των τυχαίων δασών σε όλες τις μετρικές αξιολόγησης. Στη συνέχεια, η προτεινόμενη μέθοδος ενσωματώθηκε σε ένα πλαίσιο βελτιστοποίησης αντλήσεων που εφαρμόστηκε σε έναν δοκιμαστικό παράκτιο υδροφορέα. Οι υπολογισμένοι βέλτιστοι ρυθμοί άντλησης ήταν συγκρίσιμοι με τα αποτελέσματα του μοντέλου μεταβλητής πυκνότητας.Σε ένα επόμενο μέρος της διατριβής, διερευνήθηκε η ικανότητα μεθόδων μηχανικής μάθησης να προσομοιώσουν την κατανομή του υδραυλικού φορτίου και της έκτασης της υφλαμύρισης σε παράκτιους υδροφορείς, χωρίς τη συνδυαστική χρήση ενός δεύτερου ενδιάμεσου μοντέλου διαφορετικής πιστότητας. Συγκεκριμένα, εξετάστηκαν τέσσερις μέθοδοι μηχανικής μάθησης: 1) γκαουσιανά μοντέλα παλινδρόμησης, 2) τυχαία δάση, 3) μηχανές διανυσμάτων στήριξης και 4) γραμμική παλινδρόμηση. Προκειμένου να βελτιωθεί η ικανότητα γενίκευσης των προτεινόμενων μοντέλων χρησιμοποιήθηκαν διαφορετικές αρχικές συνθήκες υδραυλικής πίεσης και συγκέντρωσης. Οι αρχικές συνθήκες συμπεριλήφθηκαν στα δεδομένα εισόδου των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Αυτές οι μέθοδοι μηχανικής μάθησης ενσωματώθηκαν σε σύστημα βελτιστοποίησης αντλήσεων σε παράκτιους υδροφορείς για τον υπολογισμό των περιορισμών του αλγορίθμου βελτιστοποίησης. Η προτεινόμενη βελτιστοποίηση που βασίζεται σε μετα-μοντέλα υπολόγισε βέλτιστους ρυθμούς άντλησης που προσεγγίζουν το ολικό βέλτιστο που προέκυψε από το μοντέλο μεταβλητής πυκνότητας. Στο τελευταίο μέρος της διατριβής, αυξήθηκε περαιτέρω η πολυπλοκότητα του μοντέλου του παράκτιου υδροφορέα με εφαρμογή χρονικά μεταβαλλόμενης επιφανειακής τροφοδοσίας και άντλησης με μηνιαίο χρονικό βήμα. Για την εκτίμηση των παραμέτρων ενδιαφέροντος του υδροφορέα χρησιμοποιήθηκαν τα Δίκτυα Μακράς Βραχύχρονης Μνήμης. Τα συγκεκριμένα δίκτυα βαθιάς μάθησης εφαρμόστηκαν σε πραγματικό υδροφορέα της Νήσου Καλύμνου. Με βάση όλα τα διαθέσιμα γεωλογικά, υδρογεωλογικά, γεωμορφολογικά δεδομένα και μετεωρολογικά δεδομένα αναπτύχθηκε ένα λεπτομερές μοντέλο για τον υδροφορέα. Η χρονοσειρά των ρυθμών άντλησης προήλθε από τα διαθέσιμα δεδομένα κατανάλωσης νερού. Η χρονική και χωρική μεταβλητότητα του ρυθμού επιφανειακής τροφοδοσίας του υδροφορέα υπολογίστηκε χρησιμοποιώντας ένα κατανεμημένο υπολογιστικό μοντέλο. Ο προτεινόμενος αλγόριθμος βαθιάς μάθησης αποδείχθηκε ιδιαίτερα αποτελεσματικός στην προσομοίωση της δυναμικής συμπεριφοράς τόσο του υδραυλικού φορτίου, όσο και της έκτασης της υφαλμύρισης.