CÁLCULO DEL CAUDAL Y PRESIÓN DE DISEÑO EN REDES DE RIEGO A LA DEMANDA

CÁLCULO DEL CAUDAL Y PRESIÓN DE DISEÑO EN REDES DE RIEGO A LA DEMANDA Moreno Hidalgo, Miguel Ángel; Planells Alandi, Patricio; Ortega Álvarez, José Fernando; Tarjuelo Martín-Benito, José María

Región Semiárida Escasez de agua Acuíferos sobreexplotados

Objetivos Análisis del método de Clément de predicción de caudales. Propuesta de un nuevo modelo estocástico de predicción de caudales.

El caso estudiado La Fuente Compuesta Zona de Regable agua: por dos 08.29 de redes Tarazona Unidad de riego Hidrogeológica de La a la Mancha. demanda. (Mancha Oriental).

Área Regable (ha) Sector I Sector II 550,2 494,1 Sondeos 5 3 Embalses (m 3 ) 23000 48000 Número de bombas 10 9 Potencia (CV) 140 140 Longitud total de tuberías (m) Número de hidrantes 30505 27118 389 293

Sistema de riego en parcela Cobertura total enterrada (18 x 18 m) Otros sistemas de aspersión Goteo < 5%

Sistemas de adquisición de datos Datos topológicos y topográficos. Parámetros hidráulicos. Caudal. En hidrante y cabecera. Presión. En algunos hidrantes y cabecera. Parámetros eléctricos. Corriente, voltaje y factor de potencia.

Sistemas de adquisición de datos Datos topológicos y topográficos. Parámetros hidráulicos. Caudal. En hidrante y cabecera. Presión. En algunos hidrantes y cabecera. Parámetros eléctricos. + BATERÍA TRANSDUCTOR Corriente, voltaje y factor de potencia. - + - + DATALOGGER -

Sistemas de adquisición de datos Datos topológicos y topográficos. Parámetros hidráulicos. Caudal. En hidrante y cabecera. Presión. En algunos hidrantes y cabecera. Parámetros eléctricos. Corriente, voltaje y factor de potencia.

Alternativa de cultivos 35,00 30,00 25,00 20,00 15,00 10,00 5,00 0,00 2002 2003 2004 % de superficie ocupada por cultivo Maíz Cereales invierno Viñedo Otros Hortícolas Cebolla No riega Construcción Alfalfa Otros

METODOLOGIA

COMPARACIÓN DE LAS METODOLOGÍAS DE CÁLCULO DEL CAUDAL DE DISEÑO Parámetros de riego de los cultivos Evaluación hipótesis iniciales Método de Clement Curvas Aleatorias de Demanda Diaria Caudal medido Q diseño A Q diseño C Contraste

Curvas Aleatorias de Demanda Diaria Parámetros de riego Hidrante n 4 3 2 Apertura diaria de hidrantes Momento de inicio del riego 1 Q intervalo JER Curvas Aleatorias de Demanda Diaria Caudal CADD JER Tiempo

Curvas Aleatoria de Demanda Diaria Parametros de Riego Hidrante n 4 3 2 Apertura diaria de hidrantes Momento de inicio del riego 1 Q intervalo JER Curvas Aleatorias de Demanda Diaria Caudal CADD JER Tiempo

Curvas Aleatorias de Demanda Diaria Parametros de Riego Hidrante n 4 3 2 Apertura diaria de hidrantes Momento de inicio del riego 1 Q intervalo JER Curvas Aleatorias de Demanda Diaria Caudal CADD JER Tiempo

Curvas Aleatorias de Demanda Diaria Parametros de Riego Hidrante n 4 3 2 3,5 3 Apertura diaria de hidrantes 2003 2004 Momento de inicio del riego 1 Q intervalo JER Caudal Diferencia CV 2,5 2 1,5 0.5 0 Curvas Aleatorias de Demanda Diaria 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 Número de CADD generadas CADD JER Tiempo

Curvas Aleatorias de Demanda Diaria Parametros de Riego Hidrante n 4 3 2 Apertura diaria de hidrantes Momento de inicio del Riego 1 Q intervalo JER Curvas Aleatorias de Demanda Diaria Curva de Q max Calidad de Funcionamiento Caudal Curva 96% Qmax Q d Curva Considerando una CF CADD JER Tiempo Q diseño

Curvas Aleatorias de Demanda Diaria Parametros de Riego Hidran Apertura diaria de hidrantes M om ento de inicio del Riego Curvas Aleatorias de Demanda Diaria Curva de Q max Calidad de Funcionamiento Curva Considerando una CF Q diseño

Efecto del tamaño del intervalo sobre el caudal de diseño en cabecera

RESULTADOS

Hipótesis Iniciales del Método de Clément Distribución del caudal en cabecera 14-18 Julio 2003 12-16 Julio 2004 150 150 Frecuencia 120 90 60 30 Weibull Normal Frecuencia 120 90 60 30 Weibull Normal 0 0 0 100 300 500 700 900 1100 0 100 300 500 700 900 1100 Q (l/s) Q (l/s)

Hipótesis Iniciales del Método de Clément Probabilidad diaria y horaria de apertura de hidrantes 26 Media y 95,0 % LSD 2003 27 Media y 95,0 % LSD 2004 NA 23 20 17 14 11 NA 24 21 18 15 8 14 15 16 17 18 19 20 Día 12 12 13 14 15 16 17 18 Día 30 Media y 95,0 % LSD 2003 40 Media y 95,0 % LSD 2004 25 20 30 NA 15 NA 20 10 5 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 20212223 Hora 10 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 20212223 Hora

Envolvente de las curvas aleatorias de demanda diarias para 2003 y 2004 Qmax 2003 Qdiseño 2003 Qmax 2004 Qdiseño 2004 Q (l/s) 1750 1500 1250 1000 750 500 250 0 997 l/s 811 l/s 0 5 10 15 JER (h)

RESULTADOS OBTENIDOS Qd (l/s) 1200 1000 800 600 400 600 599,9 811 817,7 704,7 704,2 997 848,7 200 0 Q c 2003 (l/s) Q c 2004 (l/s) Clement 600 704,7 MAAH 599,9 704,2 CADD 811 997 Q c 817,7 848,7

Ejemplo de la evolución de la presión en cabecera un día del periodo punta de la campaña 2004 H (bar) 6,4 6,3 6,2 6,1 6,0 5,9 5,8 5,7 5,6 5,5 5,4 07/27/2004, 0:00 a 8:00 (cada minuto)

RESULTADOS OBTENIDOS 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 Frecuencia (decimal) Q Clement Q diseño Qmax 0,0 600 811 1180 Caudal (l/s)

CONCLUSIONES

CONCLUSIONES La nueva metodología a con CADD da buena predicción del caudal de diseño o de las líneasl Clément provoca una subestimación de los caudales en cabecera de la red de hasta un 35-40% (no se cumple la hipótesis de igual probabilidad de apertura de tomas en la JER ni en días d semana) Para dimensionar adecuadamente la estación n de bombeo y no tener fallos en el suministro de la red hay que elegir bien el periodo punta (1 semana) El método m de las CADD y la determinación n de las curvas de demanda máxima m y mínimam de la red constituyen dos herramientas fundamentales para dimensionar el bombeo