Calibrazione di modelli di filtrazione a doppia permeabilità

Nel presente lavoro di tesi si è affrontato il problema di modellazione inversa basato sul criterio della massima verosimiglianza (ML), applicato alla scelta e calibrazione di modelli di filtrazione. In parti-colare, lo studio ha riguardato la calibrazione di modelli di filtrazione a doppia permeabilità e/o po-rosità e a singolo continuo, con l’obiettivo di valutare la capacità di stima dei parametri in relazione alla tipologia di misure disponibili. A questo scopo, nell'ambito della tesi: - sono state ricavate soluzioni analitiche nello spazio di Laplace per i modelli utilizzati; - è stato implementato in MATLAB il codice per la risoluzione del problema diretto e per la calibrazione dei modelli considerati; - è stato valutato, attraverso la generazione di casi sintetici, l’effetto della disponibilità di dati di diversa natura, della loro accuratezza e della loro ubicazione sulla qualità della stima dei parametri dei modelli. In tal modo è stato possibile fornire indicazioni riguardo la tipologia, posizione e precisione delle misure da effettuare nello studio di casi reali al fine di poter cali-brare correttamente tutti i parametri. La metodologia e gli algoritmi sviluppati sono infine stati applicati ad un caso reale, Massiccio della Vigolana, Provincia di Trento. I risultati ottenuti hanno evidenziato che, con le misure a disposizione nel caso reale, è possibile calibrare solo alcuni parametri dei modelli di filtrazione. Quindi sono state fornite indicazioni e linee guida sulle future campagne sperimentali finalizzate alla completa caratte-rizzazione del caso reale di riferimento.