modelos de simulaciÓn en ramales de riego pedro vallesquino laguna julio de 2004
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MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO
Pedro Vallesquino Laguna
julio de 2004
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1.- INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS
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ACTIVIDAD AGRÍCOLA
MEJORA DE RENDIMIENTOS A TRAVÉS DEL RIEGO
SIMULACIÓN INFORMÁTICA COMO HERRAMIENTA DE APOYO
EL RAMAL DE RIEGO: ELEMENTO BÁSICO EN SISTEMAS RAMIFICADOS A PRESIÓN
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Objetivos
• Revisión y análisis de los métodos de cálculo
más frecuentemente usados.
• Creación de una propuesta algorítmica nueva.
• Verificación experimental del modelo teórico
desarrollado.
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2.- ANTECEDENTES
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• El Método SBS
• Modelos Discretos Alternativos
• Modelos Continuos Alternativos
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2.1 El método SBS
• Variante FSM (Hathoot et al., 1993, 1994).
• Variante BSM (Kang y Nishiyama, 1995, 1996a).
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2.2 Modelos discretos alternativos
• Método de Benami (1968)
• Método de Perold (1977)
• Método de Chu y Moe (1971)
• Método del Factor Corrector (Christiansen, 1942), Anwar (1999a,b,c; 2000a,b), etc.
• Método de Elementos Finitos (Bralts y Segerlind, 1985), (Kang y Nishiyama, 1996b,c,d,e), etc.
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2.3 Modelos continuos alternativos
• El Método EGL (Camp y Graber, 1968), (Wu y Gitlin, 1975), (Valiantzas 1998, 2002a,b), (Juana et al., 2002a, b), etc.
• El Método FEM-VES (Bralts et al., 1993), (Gerrish et al., 1996b).
• Otros Métodos Diferenciales (Horlock, 1956), (Berlamont y Van der Beken, 1973), (Warrick y Yitayew, 1988), etc.
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2.4 Valoración global de los antecedentes citados
• No existe una aproximación única, comparable con el método SBS (en cuanto a resultados y aplicabilidad), que sirva para reducir el volumen de computación requerido cuando se pretende obtener una solución muy precisa.
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3.- CONSIDERACIONES TEÓRICAS SOBRE EL NUEVO ALGORITMO
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• MODELOS DE CAUDAL
• CÁLCULO DE PÉRDIDAS DE CARGA
• ECUACIÓN DE DESCARGA DE LOS EMISORES
• ECUACIÓN DE LA ENERGÍA
• ESQUEMA DE RESOLUCIÓN
• VARIANTES SIMPLIFICADAS
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3.1 Modelos de caudal
• Caudales emitidos
• Caudales circulantes
1
1
)1(2111 ...
2)1(
)1(n
j
iinn j
nnnqnqq
r
n
n
n
j
iir
n
nnn Qj
nnnqQqQ
1
1
1
)1(11
1
...2
)1(
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3.2 Cálculo de pérdidas de carga
• Por fricción ec. Darcy-Weisbach:
• Por singularidades modelo estándar:
• Se permite que f y K sean variables con Re
252
8Q
D
Lf
gH f
4
2
2
8
D
QK
gHK
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3.2.1 Pérdidas de carga longitudinales
considerando que:
21)"11(
2)"()1()1( QKQK
lD
nnnnfKRnfKR
)1()1()1(52)1(
8nfKRnfKRnfKRnfK
D
l
gH
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(ver anexo 7º):
2´´)(164
n
KeR
n
KeRKeRnn
ReD
CReD
BaK
2)1´´(164
n
KacR
n
KacRKacRnn
ReD
CReD
BaK
2164
n
fR
n
fRfRn
ReD
C
ReD
Baf
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3.2.2 Pérdidas de carga transversales
)()'()( nn enfnnKenfK HHH
5
2)(
4
2)'(
2
8
c
ncennnn
d
qlf
D
QK
gn
Por ecuación empírica disponible
Por Colebrook u otra ecuación al uso
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3.3 Ecuación de descarga de los emisores
• Se permite cualquier tipo de relación. Como ejemplo sirvan las siguientes:
y
ndn ehCq )(
)/1(
2
2
1
1
1
ynd
ynd
nee hChC
q
....)()( 323210 ndndnddn eee hChChCCq
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3.4 Ecuación de la energía usada
• Se permite cualquier tipo de relación según sea la configuración del ramal. Como ejemplo sirvan las siguientes:
)1(22
142118
)( nfKnv
nn HQQgD
zzhh eeee
)1()()11(22
142118
)( nfKennfKefKnc
vnn HHHqq
gdzzhh eeee
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3.5 Esquema de resolución
Datos de Partida
D, dc, l, l’, lc, N, q1 (he1), Qr, ze1, z1, Sz,
, r,, c, Cd, y, K(n n”), K(n n’), K(n”+1 n)
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3.5 Esquema de resolución
NIVEL 1: CÁLCULOS PREVIOS
1.1) Establecimiento de q1 y/o he1: ec. (3.105), (3.107) o similar
1.2) Verificación del Tipo de Régimen y Reasignación de N:ec. (3.40)
1.3) Elección de “Puntos Clave”: n10.25N, n2
0.50N yn30.75N; (1<n1<n2<n3)
1.4) Estimación de Parámetros de Ajuste Ligados a fn, K(n n”)
y K(n”+1 n): ecs. (3.23), (3.49), (3.56), (3.67), (3.68) y (3.69)
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Elección de puntos clave:
Ajuste de curva de caudales emitidos:
Cálculo de variables de interés:
1
1
)1(2111 ...
2)1(
)1(n
j
iinn j
nnnqnqq
qn, Qn, HfK(n1), hen , etc.
n1, n2 y n3
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3.5 Esquema de resolución
NIVEL 2: PROCEDIMIENTO DE APROXIMACIONES SUCESIVAS
2.1) Estimación de Alturas hen (ec. (3.82) ó (3.85))
2.2) Cálculo de Caudales qn (ec. (3.105), (3.107) o similar)
2.3) Determinación de Valores i (ec. (3.5))
2.4) Establecimiento y Uso de los Modelos de Caudal: (ecs. (3.5), (3.6), etc.)
2.5) Reestimación de Parámetros de Ajuste (ecs. (3.49), (3.67), (3.68) y
(3.69))
2.6) Cálculo de Pérdidas de Carga de Interés (ecs. (3.74), (3.76) y (3.79))
2.7) Estimación de Alturas en Cabecera y Reinicio de Cálculos a Partir
de 2.1) (ecs. (3.89) ó (3.91) y (3.96) ó (3.99))
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3.6 Variantes simplificadas
• Basadas en el algoritmo propuesto y en el cálculo de los factores equivalentes:
• De manera opcional se puede reducir la complejidad de la ec. de la energía aplicada, el número de iteraciones y el de parámetros i qn, Qn, HfKN más simples
eqNnneqNnneq KyKf N )1"()"(,
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n
KeRKeRnn ReD
BaK
4
´´)(
n
KacRKacRnn ReD
BaK
4)1´´(
n
fRfRn ReD
Baf
4
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• Variante “Re”:
• Variante “Log” (Vallesquino y Luque Escamilla, 2001):
)1/(213312
Nr
rNneqN
)/46545.1exp(6214.01
)3381.04412.0( ,0r si
3447.07166.0 ,0r si
Nr
Nn
Nn
N
N
eq
eq
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VERIFICACIÓN EXPERIMENTAL
• MATERIALES Y MÉTODOS
• CALIBRACIÓN DEL MODELO
• VALIDACIÓN DEL MODELO
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4.- MATERIALES Y MÉTODOS
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• ENSAYOS DE GOTEO:
– Previos
– Ramal completo
• ENSAYOS DE ASPERSIÓN:
– Previos
– Ramal completo
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4.1 Ensayos previos de goteo
• Longitudes, cotas y diámetro del ramal
• Determinación del factor de fricción
• Caracterización geométrica de la conexión ramal-gotero
• Determinación del factor local K(nn´´)
• Estimación de la ecuación del emisor
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4.1.2 Determinación del factor de fricción
4.1.1 Medida del diámetro del ramal
Válvula de esfera
DepósitoManómetro
Toma de agua
Regulador de presión
Toma manométrica
Termómetro
Tubería de PE
Tubería de PE
Acoplamiento
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4.1.3 Caracterización geométrica de la conexión ramal-gotero
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4.1.4 Determinación del factor local K(nn´´)
4.1.5 Estimación de la ecuación del emisor
Toma de agua
Manómetro
Válvula de esfera
Depósito
Regulador de presión Termómetro
Toma manométrica
Gotero
Depósito
Tubería de PE
Acoplamiento
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4.2 Ensayo a “ramal completo” de goteo
Regulador de presión
Toma manométrica
Toma de agua
Manómetro
Válvula de esfera
Gotero
Termómetro
Depósitos
Tubería de PE
Acoplamiento
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• ENSAYOS DE GOTEO:
– Previos
– Ramal completo
• ENSAYOS DE ASPERSIÓN:
– Previos
– Ramal completo
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4.3 Ensayos previos de aspersión• Estimación de longitudes, cotas y diámetro del ramal
• Determinación de la ecuación del emisor
• Estimación de la ecuación de descarga del ramal completo (E.D.R)
• Determinación del factor de fricción f
• Estimación del factor K(nn´)
• Determinación del factor K(nn´´)
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4.3.1 Estimación de longitudes, cotas y diámetro del ramal
• Cinta métrica flexible de 30 m
• Cinta métrica flexible de 2 m
• Teodolito de 30 aumentos
• 2 miras topográficas de 2m
• Un calibrador
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4.3.2 Determinación de la ecuación del emisor
Toma manométrica
Toma de agua Manómetro
AspersorTermómetro
Depósito
Tubería de aluminio
Caña
Acoplamiento
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4.3.3 Estimación de la E.D.R
4.3.4 Determinación del factor de fricción
Tomas manométricasToma de agua
Manómetro
Aspersor
Termómetro
Tubería de aluminio
CañaCaudalímetro
Acoplamiento
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4.3.5 Estimación del factor K(nn´)
4.3.6 Estimación del factor K(nn´´)
Tomas manométricas
Toma de agua
Aspersor
Termómetro
Tubería de aluminio
Caña
Manómetro
Acoplamiento
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4.4 Ensayo a “ramal completo” de aspersión
Tomas manométricas
Toma de agua
Aspersor
Termómetro
Tubería de aluminio
Caña
Manómetro
Acoplamiento
Depósito
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5.- RESULTADOS DEL PROCESO DE
CALIBRACIÓN
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5.1 Ensayos previos de goteo
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5.1.1 Determinación del diámetro
9.95
10
10.05
10.1
10.15
0 5 10 15 20 25
h (m)
D (
mm
)
Tub.1
Tub.2
Tub.3
Tub.4
Ajuste
028.1010042.210583.110134.2 52436 hhhD
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5.1.2 Determinación del factor de fricción
-0.01
0.01
0.03
0.05
0.07
0.09
0.11
0.13
0 5000 10000 15000 20000 25000 30000
Re
f
Lam.
Tran.
Turb.
f5
f6)16/1()( fgfgfg CBAf
![Page 46: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/46.jpg)
16439.66
ReAfg
167781.016
495.2371687
1
ReRe
B fg
162202.016
232.0118299
1
ReRe
C fg
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5.1.3 Geometría de la conexión ramal-gotero
dg1
(mm)dg2
(mm)dg3
(mm)dg4
(mm)dg5
(mm)Ag
(mm2)Ar(h=0)
(mm2)(Ag /
Ar(h=0))
Propio 5.61 2.59 5.31 3.65 3.96 36.21 78.98 0.46Netafimno comp. Arviza 5.65 3.50 4.05 3.40 4.15 32.64 80.12 0.41
Propio 6.17 3.37 4.93 3.53 4.16 38.22 78.98 0.48C.C.helic. Arviza - - - - - - 80.12 -
Propio 5.73 3.43 4.23 3.57 4.1 33.99 78.98 0.43Netafimcomp. Arviza 5.80 3.20 4.10 3.15 4.10 31.37 80.12 0.39
Tabla 5.1. Caracterización geométrica de la conexión ramal-gotero para los
tres emisores ensayados según datos propios y de Arviza (1992)
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5.1.4 Determinación del factor local K(nn´´)
)12/1(
1212
1.1105)''( )255.1(17476
ReK nn
-6
-2
2
6
10
14
0 5000 10000 15000 20000
Re
K(n
--n
'')
Ensayo
Ajuste
(gotero C.C. helicoidal)
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5.1.4 Determinación del factor local K(nn´´)
-8
-4
0
4
8
12
0 5000 10000 15000 20000 25000
Re
K(n
--n
'')
Ensayo
Ajuste
Arviza
)12/1(
1212
1.1105)''( )255.1(17476
ReK nn
(gotero Netafim no compensante)
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5.1.4 Determinación del factor local K(nn´´)
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
0 5000 10000 15000 20000 25000
Re
K(n
--n
'')
Ensayo
Ajuste
Arviza
)12/1(
1212
1.5190)''( )437.1(387990
ReK nn
(gotero Netafim compensante)
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5.1.5 Estimación de la ecuación del emisor
hen (m) 20 15 10 5 1
CV (%) 1.3 1.8 1.6 2.0 3.2
qd ( %) 2.9 3.5 3.0 4.2 6.2
0
0.0005
0.001
0.0015
0.002
0.0025
0.003
0 5 10 15 20 25
hen (m)
qn (
l/s)
Ensayo
Ajuste
(gotero C.C. helicoidal)
7522.0410602.2 nn ehq
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5.1.5 Estimación de la ecuación del emisor
4576.0410974.3 nn ehq
hen (m) 20 15 10 5 1
CV (%) 2.2 2.6 2.7 1.7 1.9
qd ( %) 4.8 5.2 5.7 3.8 4.1
0
0.0005
0.001
0.0015
0 5 10 15 20 25
hen (m)
qn (
l/s)
Ensayo
Ajuste
(gotero Netafim compensante)
)12/1(
125032.0120408.0 /839.1926139.801
1
nn
nee hh
q
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5.1.5 Estimación de la ecuación del emisor
0
0.0005
0.001
0.0015
0.002
0 5 10 15 20 25
hen (m)
qn (
l/s)
Ensayo
Ajuste
4576.0410974.3 nn ehq
(gotero Netafim no compensante)
hen (m) 20 15 10 5 1
CV (%) 1.2 1.4 1.4 1.4 1.5
qd ( %) 2.3 2.7 2.5 2.7 3.1
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5.2 Ensayos previos de aspersión
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5.2.1 Perfil del terreno
Figura 5.12. Cota del terreno (z) en función de n y de la
distancia x medida respecto del emisor de cola
-0.60
-0.40
-0.20
0.00
0.20
0.40
0.60
0 35.34 70.68 106.02 141.36 176.7 212.04
x (m)
z (m
)
1 5 9 13 17n
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5.2.2 Estimación de la ecuación del emisor
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0 10 20 30 40 50 60 70
hen (m)
qn (
l/s)
qn qn-(4mm) qn-(2.4mm)
ec. (5.37) ec. (5.38) ec. (5.39)
(Aspersor VYR-35)
4436.02 )(10635.8 nn ehq
4273.02)4( )(10731.6 nmmn ehq
4904.02)4.2( )(10933.1 nmmn ehq
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Total
hen (m) 15 20 30 35 40 50
CV (%) 1.8 2.1 3.0 3.2 2.4 1.3
qd ( %) 2.6 3.8 4.9 5.2 4.2 2.1
Tabla 5.5. Valores de CV y qd para el aspersor VYR 35
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5.2.3 Estimación de la E.D.R
2.00
4.00
6.00
8.00
10.00
0 10 20 30 40 50 60
hN´´+1 (m)
QN (
l/s)
ensayo
ajuste
4599.01´´ )(354.1 NN hQ
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5.2.4 Determinación del factor de fricción
0.00
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0 50000 100000 150000 200000
Re
f
ensayo Colebrook
nnn fReLog
f
51.2
7.3
2.74/114.02
110
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5.2.5 Determinación del factor local K(nn´)
-1.00
1.00
3.00
5.00
7.00
9.00
0 50000 100000 150000 200000
Re
K(N
--N
´)
ensayo ajuste
564.3)'()'( NNnn KK
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5.2.6 Estimación del factor K(nn´´)
-6.00
-4.00
-2.00
0.00
2.00
4.00
6.00
0 50000 100000 150000 200000
Re
K(N
--N
´´)
ensayo ajuste
249.0)()( NNnn KK
![Page 62: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/62.jpg)
6.- RESULTADOS DEL PROCESO DE VALIDACIÓN
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6.1 Ensayos de goteo
![Page 64: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/64.jpg)
V
0.0013
0.0014
0.0015
0.0016
0 5 10 15 20 25 30 35
n
qn (
l/s)
0 15 30
Ensayo 8
SBS
Algoritmo
Anwar
4653 7925 11301 Ren
Observado Algoritmo Otros
6.1.1 Gotero Netafim no compensante
![Page 65: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/65.jpg)
V
0.0008
0.0013
0.0018
0.0023
0 5 10 15 20 25 30 35
n
qn (
l/s)
0 15 30
Ensayo 8
SBS
Algoritmo
Anwar
15015 17988 22195 Ren
Observado Algoritmo Otros
6.1.2 Gotero C.C. helicoidal
![Page 66: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/66.jpg)
V
0.0009
0.0011
0.0013
0 5 10 15 20 25 30 35
n
qn (
l/s)
0 15 30
Ensayo 5
SBS
Algoritmo
Anwar
12617 15276 17885 Ren
Observado Algoritmo Otros
6.1.3 Gotero Netafim compensante
![Page 67: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/67.jpg)
6.2 Ensayos de aspersión
![Page 68: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/68.jpg)
6.2.1 Aspersor VYR-35
V
0.28
0.33
0.38
0.43
0 5 10 15 20
n
qn (
l/s)
0 8 16
Ensayo 2
SBS
Algoritmo
EGL
0 50955 102575 Ren
Observado Algoritmo Otros
![Page 69: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/69.jpg)
6.3 Ensayos teóricos de goteo y aspersión
![Page 70: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/70.jpg)
• Las diferencias existentes entre el algoritmo
completo y el método SBS no alcanzan en ningún
caso el 0.4%.
• Las divergencias entre las variantes “Re” y “Log” y
el método SBS son normalmente inferiores al 0.8%.
• Las variantes EGL se han mostrado más precisas
que el método de Anwar. Cuantitativamente, la
variante EGLJRL muestra unas desviaciones máximas
no superiores al 3.1%.
![Page 71: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/71.jpg)
6.4 Sensibilidad del modelo
![Page 72: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/72.jpg)
• En los ensayos de goteo y aspersión el algoritmo propuesto se muestra más sensible a los cambios que puedan producirse en Sz y he1.
• La sensibilidad respecto de Cd – y, D o Qr depende de la variable de salida analizada (hN
´´+1, qm, etc.) y de la cuantía de Qr.
• Respecto de otros parámetros de entrada como T, l, f (r o c), K(nn´´), K(nn´), lc y dc el esquema de cálculo desarrollado es poco sensible.
![Page 73: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/73.jpg)
7.- CONCLUSIONES Y TEMAS ABIERTOS
![Page 74: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/74.jpg)
• Entre los modelos estudiados no existe una aproximación única comparable con el método SBS que sirva para reducir el volumen de computación requerido cuando se pretende obtener una solución muy exacta.
• Como respuesta a esta situación, se ha desarrollado un esquema de cálculo nuevo y bastante preciso capaz de ser aplicable a la tipología diversa de los ramales de riego.
![Page 75: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/75.jpg)
• Del proceso de calibración efectuado se pueden destacar los siguientes resultados:
– A temperatura constante, el diámetro medio D de una tubería de PEBD es estimable a partir de una función polinómica D = fD(h) dependiente de la altura de
presión h existente en la misma.
– La variación de D = fD(h) influye poco sobre el valor
final de f en las tuberías de PEBD tratadas
– K(nn´´) es un factor variable cuyo valor tiende a ser
constante bajo régimen turbulento.
![Page 76: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/76.jpg)
– En ramales de aspersión desmontables f es ajustable a través de la ecuación de Colebrook. Por su parte, K(n n´) sigue un comportamiento similar al ya comentado con K(n n´´).
– El enrollamiento helicoidal de un microtubo de PEBD de unos 2 mm diámetro y 20 m de longitud ha servido para crear un gotero con y 0.75 y C.V < 3.2%.
– Las leyes de potencias son útiles para estimar la descarga producida por todos los emisores empleados e incluso para determinar el caudal circulante a la entrada de un ramal de aspersión.
![Page 77: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/77.jpg)
– Se constata probablemente la presencia de un fenómeno denominado como “turbulencia” que afecta al normal funcionamiento de los aspersores probados.
![Page 78: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/78.jpg)
• Del proceso de validación realizado se puede remarcar lo siguiente:
– Los resultados aportados por el método SBS y el algoritmo presentado son prácticamente equivalentes en todas las simulaciones realizadas.
– Los resultados obtenidos con otros modelos de cálculo (Anwar y variantes EGL) son bastante acertados en buena parte de los casos, aunque no mejores a las del método propuesto en cualquiera de sus versiones. Entre ellos ninguno se destaca de manera absoluta sobre los demás.
![Page 79: MODELOS DE SIMULACIÓN EN RAMALES DE RIEGO Pedro Vallesquino Laguna julio de 2004](https://reader038.vdocuments.pub/reader038/viewer/2022102700/54e9bf344a795936438b49fd/html5/thumbnails/79.jpg)
– Las predicciones teóricas dadas por el método SBS, o el algoritmo propio, se alejan poco de los resultados experimentales. Sólo en los ensayos del gotero Netafim autocompensante el proceso de calibración quizás debiera ser revisado.
– El algoritmo propuesto se muestra más sensible a Sz y he1. La sensibilidad respecto de Cd – y, D o Qr depende de la variable de salida analizada (hN´´+1, qm, etc.) y de la cuantía de Qr.
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• Adaptabilidad del algoritmo presentado a ramales con pendiente variable, pivotes de riego o subunidades.
• La utilización del nuevo esquema de cálculo en el diseño de ramales y subunidades de riego.
• Inclusión en el nuevo algoritmo de factores como la variabilidad de fabricación, la obturación, T, etc.
• Mejorar el conocimiento de fenómenos anómalos como el de “turbulencia”, el de “fatiga en la emisión” o el comportamiento de f en tuberías de P.E.
• Mayor información sobre K(nn´´), K(nn´) y K(n”+1n)
• Mejora en la elección de los “puntos clave” y en la estimación de neqN
TEMAS ABIERTOS