2018 - Technical University of Valencia

Vol.22 No.1 2018

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CONTENIDOS

1 Tendencias de la precipitación y su relación con el Índice Oceánico El Niño. El caso de la Región Mixteca, MéxicoMartínez-Austria, P. F., Díaz-Jiménez D.

15 Estimación de las curvas características de operación de sistemas de impulsión operando como turbinas a partir de su curva motriz trabajando como bombaRomero-Marrero, L., Pérez-Sánchez, M. y López-Jiménez, P. A.

27 AnálisisimplícitodelflujotransitoriodeaguaconairedisueltoTwyman, J.

37 Plan de seguridad del agua en los Campos de Refugiados Saharauis en Tindouf (Argelia)García, R., Blanco, R., Anta, J., Naves, A., Molinero, J.

Vol. 22 | No. 1 | 2018

Revista

Revista Ingeniería del Agua | Vol. 22 | No. 1 | 2018

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Universitat Politècnica de València IWA Publishing Fundación para el Fomento de la Ingeniería del Agua

Ingeniería del Agua | 22.1 | 2018

2018, IWA Publishing, Editorial Universitat Politècnica de València, FFIA

CONTENIDOS



27 Análisis implícito del flujo transitorio de agua con aire disueltoTwyman, J.


iii

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Martínez-Austria y Díaz-Jiménez | Tendencias de la precipitación y su relación con el Índice Oceánico El Niño. El […] 1Ingeniería del Agua | 22.1 | 2018

Tendencias de la precipitación y su relación con el Índice Oceánico El Niño. El caso de la Región Mixteca, México

Precipitation trends and their relationship with El Niño Oceanic Index. The case of the Mixteca Region, Mexico

Martínez-Austria, P. F.a, Díaz-Jiménez D.b

aUniversidad de las Américas Puebla. Director de la Cátedra UNESCO-UDLAP en Riesgos Hidrometeorológicos. Escuela de Ingeniería. Ex Hacienda Sta. Catarina Mártir, s/n. San Andrés Cholula. 72810, México. E-mail: [email protected]

bUniversidad de las Américas Puebla. Escuela de Ingeniería. Ex Hacienda Sta. Catarina Mártir, s/n. San Andrés Cholula. 72810, México. E-mail: [email protected]

Recibido: 19/06/2017 Aceptado: 08/01/2018 Publicado: 31/01/2018

Citar como: Martínez-Austria, P. F., Díaz-Jiménez D. 2018. Precipitation trends and their relationship with El Niño Oceanic Index. The case of the Mixteca Region, Mexico. Ingeniería del agua, 22(1), 1-14. https://doi.org/10.4995/Ia.2018.7779

RESUMEN

La ocurrencia de sequías es una preocupación constante en zonas áridas y semiáridas, especialmente cuando se trata de regiones socialmente vulnerables como es el caso de la Región Mixteca en México, condición que puede agravarse según se anticipa de los escenarios de cambio climático. Los modelos de circulación general no permiten prever las condiciones de precipitación en escalas regionales, por lo que se hace necesario el estudio de las tendencias y comportamientos climáticos locales. Determinar la relación entre el clima local y fenómenos de gran escala, como los eventos El Niño/La Niña, es de relevancia para establecer medidas de prevención. En este artículo se analiza la tendencia de la precipitación en la región Mixteca de México, se determina la presencia de una tendencia estadísticamente significativa a la disminución en la precipitación, y se analiza la relación entre las condiciones de precipitación en la zona y el Índice Oceánico El Niño. Se muestra que existe una tendencia estadísticamente significativa de disminución de la precipitación, y se encuentra que existe una correlación entre el índice Oceánico El Niño y las condiciones de precipitación extrema –humedad o sequía- en la región.

Palabras clave | Tendencias de precipitación; precipitación y cambio climático; sequías; Índice Estandarizado de Sequías; Índice Oceánico El Niño; Región Mixteca.

ABSTRACT

The occurrence of droughts is a permanent concern in arid and semi-arid zones, especially for socially vulnerable ones such as the Mixteca Region in Mexico, a condition that can be aggravated as climate change scenarios predicts. The general circulation models do not allow forecasting precipitation conditions at regional scales, so it is necessary to study local climate behavior and trends. Determining the relationship between local climate and large-scale phenomena, such as El Niño / La Niña events, is relevant to set up prevention measures. This article analyzes the precipitation trends in the Mixteca Region of Mexico, determines the presence of a statistically significant trend in observed decrease in precipitation, and analyzes the relationship between precipitation conditions in the zone and the Ocean Niño Index. It is shown that there is a statistically significant trend of decreasing precipitation, and it is found that there is a correlation between the El Niño Oceanic Index and the conditions of extreme precipitation -humidity or drought- in the region.

Key words | Precipitation trends; Precipitation and climate change; Droughts; Standardized Precipitation Index; Oceanic El Niño Index; Mixteca Region.

e ISSN: 1886-4996 ISSN: 1134-2196

https://es.wikipedia.org/wiki/Polipropileno

https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Geosint%C3%A9tico&action=edit&redlink=1

2 Martínez-Austria y Díaz-Jiménez | Tendencias de la precipitación y su relación con el Índice Oceánico El Niño. El […] Ingeniería del Agua | 22.1 | 2018

2018, IWA Publishing, Editorial UPV, FFIA

INTRODUCCIÓN

Una de las principales preocupaciones relativas a los efectos del cambio climático, en particular en regiones semiáridas y áridas, es la disminución prevista de la precipitación promedio y la ocurrencia de sequías más frecuentes e intensas debidas al cambio climático (IPCC, 2013). Esta preocupación es mayor aún en las zonas más vulnerables, como aquellas en las que existen condiciones de pobreza. Tal es el caso de la región en estudio en este texto. Estimar, a partir de observaciones, si en efecto está ocurriendo una disminución en la precipitación, así como correlacionar la precipitación con algún indicador climático, sería de gran utilidad para disminuir la vulnerabilidad y diseñar acciones de adaptación al cambio climático.

Las sequías son uno de los desastres naturales que mayores daños causan a los seres humanos, tanto porque son motivo de mortalidad como por los graves daños económicos y sociales que ocasionan. Por otra parte, el número de desastres relacionados con el clima extremo ha venido aumentando en el mundo. Goklany (2009) elaboró un estudio del número promedio anual de eventos extremos relacionados con el clima registrados por década, en el periodo 1900-2008. Encontró un crecimiento muy notable a partir de mediados del siglo pasado. Así mientras en la década de 1950-1959 se registraron 23 desastres, en la primera década de este siglo XXI, hasta el año 2008, ocurrieron 354 desastres relacionados con extremos climáticos. Para que un evento se registre en la base de datos como un desastre, al menos se deben cubrir uno o más de los siguientes criterios a) al menos se reportaron 10 personas muertas, b) al menos 100 personas se reportaron como afectadas, c) se declaró estado de emergencia o d) ocurrió una solicitud de asistencia internacional (Goklany, 2009). De acuerdo con Hoeppe (2016), el número de eventos que ocasionaron pérdidas humanas o materiales creció de alrededor de 300 en 1980, a cerca de 900 en el año 2014. Como resultado del cambio climático se espera que continúe aumentando el número de desastres relacionados con el clima, entre ellos las sequías.

En la Tabla 1 se muestran los diez desastres naturales relacionados con el clima que ocasionaron mayores pérdidas humanas en el periodo 1970-2012. Como puede apreciarse, cuatro de éstos fueron sequías, mismas que produjeron 650 000 decesos en ese periodo.

Tabla 1 | (a) Desastres con mayor número de decesos, registrados en el periodo 1970-2012 (World Meteorological Organization, 2014) y (b) Pobla-ción en porcentaje debajo de la línea de pobreza, (1.9 dólares/día o menos, Nation Master, 2017).

Rango Tipo de desastre Año País Número de muertes

1 Sequía 1983 Etiopía 300 000

2 Tormenta 1970 Bangladesh 300 000

3 Sequía 1984 Sudán 150 000

4 Tormenta 1991 Bangladesh 138 866

5 Tormenta 2008 Myanmar 138 366

6 Sequía 1975 Etiopía 100 000

7 Sequía 1983 Mozambique 100 000

8 Temperatura extrema 2010 Federación Rusa 55 736

9 Inundación 1999 Venezuela 30 000

10 Inundación 1974 Bangladesh 28 700(a)

Población debajo de línea de pobreza (%)

29.6

31.5

46.5

31.5

32.7

29.6

54.7

13.1

31.6

31.5(b)

Por otra parte, está bien documentado que uno de los efectos esperados del cambio climático será la disminución en la precipitación y la ocurrencia de fenómenos extremos en latitudes medias (IPCC, 2013). De acuerdo al Panel Intergubernamental de Expertos en Cambio Climático (IPCC, por sus siglas en inglés): “Un clima cambiante produce cambios en la frecuencia, la extensión espacial, la duración y las circunstancias temporales de los fenómenos meteorológicos y climáticos extremos, y puede dar lugar a fenómenos meteorológicos extremos sin precedentes (IPCC 2012)”. En lo que respecta a la precipitación, el IPCC estima que el cambio no será uniforme. La región en estudio se ubica en latitudes medias, en las que se espera una disminución de la precipitación (IPCC, 2014). Asimismo, estudios nacionales indican que la precipitación en la región Mixteca disminuiría en 12% en el escenario RCP6.0 (Salinas Prieto et al., 2015).




Las estimaciones citadas de precipitación futuras están basadas en los resultados de modelos de circulación general. Al respecto, el IPCC ha estimado el desempeño de estos modelos, haciendo una comparación de sus resultados con el clima observado durante el período 1980-1999. En relación con la temperatura, cuando se analizan los resultados de varios modelos (el promedio de 23 modelos de circulación general), el error de estimación, es decir, la diferencia entre lo observado y el modelo, raramente supera los 2°C, aunque los modelos individuales pueden mostrar errores cercanos a 3°C (Randall y Word, 2007). Sin embargo, el IPCC advierte que “las características de mayor escala del clima se simulan con mayor precisión que las características regionales y de menor escala”. Por consiguiente, el análisis regional del impacto y la vulnerabilidad del cambio climático debe basarse sólidamente en pruebas observacionales. Como resultado, los más recientes informes de evaluación del IPCC (IPCC, 2007; IPCC, 2014) no se sustentan únicamente o predominantemente en los resultados de los modelos de circulación general, sino también en las evidencias observacionales. Sin embargo, en este último informe también se señala que “existe una falta de equilibrio geográfico en los datos y en la literatura sobre los cambios observados, con marcada escasez en los países de ingresos bajos y medios”. Los estudios regionales de la variación observada son fundamentales para corroborar el desempeño de los modelos globales y, sobre todo, para la adopción de medidas de adaptación; y son especialmente necesarios en países como México.

En el caso del clima de una región especialmente afectada por los océanos, como es México, es importante establecer la posible correlación entre la precipitación y eventos oceánicos de gran escala, como el fenómeno de El Niño/La Niña. En este texto se analiza esta ocurrencia a través del Índice Oceánico el Niño (ONI, por sus siglas en inglés) y empleando como indicador de la precipitación el Índice Estandarizado de Precipitación (SPI, por sus siglas en inglés), como se detalla en la sección de métodos más adelante.

En México, las sequías han sido un fenómeno que históricamente ha causado grandes daños (i.e. Florescano, 2000). Mediante análisis de anillos de árboles centenarios, con análisis de sedimentos y con datos directos, diversos investigadores han documentado sequías extremas en periodos de alrededor de 50 y 100 años, que coinciden con registros históricos de hambruna o grandes convulsiones sociales. Así ocurrió en las mega sequías de 1438-1460, registrada por los aztecas; la de 1517-1538, que coincide con la conquista de México; la de 1714-1723, registrada como un periodo de hambre en el país; la de 1866-1876 y, ya en este siglo, la de 1968-1986 (Cerano Paredes et al., 2011; Peterson y Haug, 2005; Ortega Gaucin, 2013).

De acuerdo con el Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (INECC) de México, en la región donde se ubica la zona de estudio, son de esperar disminuciones en la precipitación de entre 10% y 20% para el periodo 2075-2099, en los escenarios RCP 6 y RCP 8.5, respectivamente, como se puede observar en la Figura 1 (INECC, 2016).

Figura 1 | Cambios esperados en la precipitación, en porcentaje, para el periodo 2075-2099, según los escenarios RCP6 (izquierda) y RCP8.5 (derecha) con respecto a la precipitación histórica 1961-2000 (INECC, 2016).

Las sequías tienen un origen multifactorial, lo que ha dificultado enormemente la construcción de un método universal para su pronóstico. La investigación al respecto está centrada actualmente en métodos probabilísticos y en el empleo de redes neuronales, aún sin resultados concluyentes (i.e. Tian et al., 2016; Otkin et al., 2015; Maca y Pech, 2016). Ante estas dificultades, y la necesidad




práctica de gestionar las sequías, un enfoque operativo es el monitoreo y análisis histórico de sequías, que realizan diversas organizaciones, gobiernos e investigadores; empleando diversos índices, entre ellos de manera generalizada el Índice Estandarizado de Sequías (SPI, por sus siglas en inglés). El objetivo de este estudio ha sido caracterizar las tendencias de precipitación en la región Mixteca, y analizar su correlación con indicadores climáticos de gran escala, en particular el fenómeno de El Niño/La Niña.

MÉTODOS

La definición conceptual de la sequía como una “deficiencia de precipitaciones durante un periodo de tiempo relativamente prolongado”, si bien es de sencillo entendimiento, no es una definición operacional, es decir una que permita caracterizar a la sequía en su severidad, efectos, inicio y término. Con este propósito se emplean índices de precipitación.

De entre los diversos índices de precipitación, uno de los más empleados es el Índice Estandarizado de Sequía, que se ha recomendado como un estándar internacional, para realizar análisis comparativos entre diversas regiones. En el año 2009, en la ciudad de Lincoln, bajo los auspicios del National Drougth Mitigation Center de la Universidad de Nebraska, se llevó a cabo un taller internacional para analizar los índices para la sequía en uso por los centros meteorológicos mundiales y en investigación (ver Hayes et al., 2011). Se llegó a un consenso entre los integrantes del taller para hacer uso de un solo índice y así poder generar una base de datos mundial. Se acordó emplear el Índice de Precipitación Estandarizada (SPI por sus siglas en inglés), por la disponibilidad de datos, por su facilidad de interpretación, así como por su capacidad de cálculo en intervalos cortos o muy prolongados de tiempo. Otra ventaja del SPI es que permite observar no sólo los periodos anormalmente secos, sino también los extremadamente húmedos, y la variabilidad entre ellos.

El Índice Estandarizado de Precipitación representa el número de desviaciones estándar en que el valor transformado de la precipitación se desvía del promedio histórico, que por lo tanto representa el valor cero (ver Marcos Valiente, 2001). Para calcular el SPI se considera una distribución gamma para el histograma de precipitación. La función de densidad de probabilidades se transforma (mediante una transformación equiprobable) en la de una distribución normal. El índice de Precipitación Estandarizado se calcula entonces como la diferencia entre la precipitación estacional estandarizada respecto de la media, entre la desviación estándar.

( )SPIX Xij imv=- (1)

Donde Xij es la precipitación estacional en la i-ésima estación y en la j-ésima observación; Xim es la media estacional y σ la desviación estándar.

Tabla 2 | Valores y categorías del Índice Estandarizado de Sequías (Lloyd-Hughes y Saunders, 2002).

Valor del SPI Categoría Probabilidad (%)

2.00 o mayor Extremadamente húmedo 2.3

1.5 a 1.99 Severamente húmedo 4.4

1 a 1.49 Moderadamente húmedo 9.2

0 a 0.99 Ligeramente húmedo 34.1

0 a -0.99 Ligeramente seco 34.1

-1 a -1.49 Sequía moderada 9.2

-1.5 a -1.99 Sequía severa 4.4

-2 o menor Sequía extrema 2.3

Conforme al valor registrado del SPI se puede caracterizar la condición de humedad, como se muestra en la Tabla 2, desde extremadamente húmedo (SPI ≥ 2) hasta sequía extrema (SPI ≤ -2), así como la probabilidad de ocurrencia.




En México, el Servicio Meteorológico Nacional emplea una clasificación más detallada, como se muestra en la Tabla 3. Esta clasificación, dados los rangos en que usualmente varía el SPI, es de mayor utilidad, pues permite una mejor descripción de las condiciones de humedad prevalecientes en sitio, y apoya la toma de decisiones operativas.

Tabla 3 | Valores y categorías del Índice Estandarizado de Sequías empleados en México (CONAGUA, 2017).

Valor del SPI Condición

≥ 2.0 Excepcionalmente húmedo

1.60 a 1.99 Extremadamente húmedo

1.30 a 1.59 Muy húmedo

0.80 a 1.29 Moderadamente húmedo

0.51 a 0.79 Ligeramente húmedo

-0.5 a 0.50 Cercano a lo normal

-0.79 a -0.51 Ligeramente seco

-1.29 a -0.80 Moderadamente seco

-1.59 a -1.30 Muy seco

-1.99 a -1.6 Extremadamente seco

≤ -2.0 Excepcionalmente seco

El SPI puede calcularse en diferentes periodos, los más empleados son de 1, 3, 9 y 12 meses. Cada uno de estos valores tendrá un significado físico diferente. Los valores de SPI a 1 y 3 meses reflejan la condición de precipitación en periodos cortos y pueden emplearse para identificar el inicio de la sequía, o bien para determinar efectos de importancia en periodos cortos del déficit, por ejemplo durante la época de siembra o floración de los cultivos. Debe tenerse cuidado con la interpretación de estos parámetros en las regiones donde la escasez de lluvias es normal durante la estación seca. El SPI de seis meses es significativo para identificar las variaciones de precipitación entre estaciones. Si ocurre un valor bajo del SPI durante la estación de lluvias, se puede identificar como un periodo de sequía que tendrá impactos importantes en la sociedad.

El SPI de 9 meses da una indicación de pautas de precipitación en escalas temporales medias. Las sequías normalmente tardan una estación o más en desarrollarse. Los valores de SPI debajo de -1.5 se consideran un buen indicativo de que la sequía está teniendo un impacto importante en la agricultura y puede estar afectando a otros sectores. En la escala temporal del SPI de 12 a 24 meses se reflejan patrones de precipitación a largo plazo y permiten identificar con claridad periodos de sequía intensa.

Una vez realizado el cálculo de la variación histórica del SPI, en caso de observarse una tendencia de cambio en la precipitación, es importante probar que ésta es estadísticamente significativa. Con este propósito se empleará la prueba de tendencia Rho de Spearman, que ha sido ampliamente usada en el análisis de series de variables hidrometeorológicas (i.e. Yue et al., 2003; Ahmad et al., 2015, Martínez-Austria y Bandala, 2017, Calahorrano et al., 2017). En esta prueba se calcula el estadístico:

Z D Dn12

SR 2= -- (2)

Donde n es el número total de datos en la serie, y el valor de D se calcula con la ecuación:

( )( )DRi i

n n16

1in

2

21= -

--

=| (3)

Donde Ri es el rango de la i-ésima observación.

La hipótesis nula es que no existe una tendencia en la serie. Si │ZSR│> t(n-2, 1-α/2) entonces se rechaza la hipótesis nula y existe una tendencia en la serie. En esta ecuación, t(n-2, 1-α/2) es el valor del estadístico t de la distribución t de Student para un nivel α de significancia.

Por otra parte, las sequías tienen origen multifactorial, es decir que su ocurrencia, intensidad y duración no se puede asociar a un solo evento climático. No obstante, se ha estudiado la correlación entre eventos extremos –sequías o precipitaciones intensas–




con algunos índices climáticos oceánicos, en especial con El Niño, debido a sus efectos de alcance global. Así, se ha podido establecer la correlación de El Niño con algunos eventos de sequías en América, y en particular en México y Centroamérica (ver IICA, 2016).

La FAO ha identificado la ocurrencia de sequías ligadas a los eventos El Niño en diferentes países en el periodo 1986-2010; sin embargo el patrón encontrado no es consistente, dado que las áreas afectadas no fueron exactamente las mismas en los diferentes eventos de El Niño. En el caso de México, se registraron sequías en determinadas regiones, en algunos eventos El Niño, pero no en todos (Rojas et al., 2014). Por otra parte, el método de determinación de la condición de sequía en ese estudio se refiere a la sequía agrícola –afectaciones en la vegetación– y no a la sequía meteorológica –déficit de precipitación–. Para detectar la ocurrencia de sequía agrícola se emplearon imágenes de satélite (Rojas et al., 2014). En el caso de zonas áridas, es más difícil determinar, con esta técnica, la ocurrencia de una sequía, dado el tipo de vegetación natural en esas regiones.

Para caracterizar la ocurrencia del fenómeno de El Niño se utiliza el Índice Oceánico El Niño (ONI por sus siglas en inglés), que mide la anomalía de temperatura en la región del Pacífico Central conocida como la Región 3.4 (5°N-5°S, 120°-179°O). El índice mide la anomalía trimestral de temperatura y se determina la ocurrencia de un fenómeno de El Niño si se registra una anomalía de 0.5°C o más, en cinco mediciones trimestrales superpuestas. Si la anomalía observada es negativa en 0.5°C, se determina el fenómeno contrario, denominado La Niña. En la Figura 2 se presenta el registro histórico del Índice Oceánico El Niño, en el que pueden distinguirse los episodios registrados de El Niño y La Niña.

Figura 2 | Variación histórica del ONI, elaborada con datos de la NOAA (National Weather Service, 2017).

En la investigación cuyos resultados que se reportan en este texto, se identificaron para la zona en estudio las estaciones climatológicas existentes con información suficiente, y se calculó el valor del SPI en el periodo de registro. Se determinó la tendencia observada en la precipitación, que se compara con el comportamiento observado del ONI.

ZONA DE ESTUDIO

En México, una de las regiones que más sufren la escasez de agua, con periodos recurrentes de sequías, es la denominada región Mixteca, que se ubica parcialmente en los estados de Oaxaca, Puebla y Guerrero, la mayor parte en el primer estado. Por su




ubicación geográfica y elevación (entre 1200 y 2300 msnm), el clima en la región Mixteca es de tipo desértico y semidesértico. La Mixteca es una zona de gran importancia biológica y cultural, por el número de especies de flora y fauna endémicas que alberga, y por la presencia de comunidades indígenas Mixtecas, Triquis y Chocholtecas. El grado de marginación de la población de la región es alto, y su bienestar depende en gran medida de las lluvias estacionales de la región. Por estas razones, es de importancia el estudio de las tendencias de precipitación y de las sequías en esta región. En la Figura 3 se muestra la ubicación en México de la región Mixteca.

Figura 3 | Ubicación de la región Mixteca.

La región Mixteca es una zona ubicada en el sur de México, rica en diversidad biológica y cultural. Comprende la parte oeste de Oaxaca, sur de Puebla y este de Guerrero, su extensión es de 37 229 km2 aproximadamente y se extiende a 1 752 localidades pertenecientes a 217 municipios, de los cuales 194 pertenecen a Oaxaca, 16 de Guerrero y 7 de Puebla.

Los mixtecos son el cuarto pueblo indígena más numeroso de México, después de los nahuas, los mayas y los zapotecos, se llaman a sí mismo como Ñuu Savi, lo que en español significa “Pueblo de la lluvia”. Actualmente esta región es compartida con amuzgos, triquis, ixcatecos, popolocas, chocholtecas, nahuas y afromestizos de la costa.

La Mixteca tiene elevaciones sobre el nivel del mar de entre 1200 y 2300 metros, y está divida en la zona Alta y la Baja. La zona Alta comprende el territorio arriba de los 1 500 msnm, por lo que la Mixteca Baja comprende el territorio debajo de esa altitud. El clima es de tipo desértico y semidesértico, seco con excepción de las lluvias de verano.

Soares, Romero y López (2010) realizaron un análisis de vulnerabilidad social con miras al estudio del cambio climático. Definieron un índice que toma en cuenta aspectos de salud, educación, vivienda, empleo, ingreso y demografía. Como resultado, se determinó que la región de la Mixteca, es de alta vulnerabilidad social ante el cambio climático. La degradación de los suelos, ocasionada por deforestación, sobrepastoreo y prácticas agrícolas inadecuadas ha ocasionado un incremento de la marginación, en particular entre las poblaciones indígenas. Actualmente, la región Mixteca registra en su mayor parte grados de rezago social medios, altos y muy altos.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Se seleccionaron nueve estaciones meteorológicas, cuyo número de identificación, denominación, ubicación y periodo de registro se muestran en la tabla 4. Es de notar que la estación Huajuapan de León fue cambiada de ubicación, por lo que el registro que inicia en 1924 se interrumpe en 1969 y se reinicia en 1976, con la nueva ubicación. En algunas de las otras estaciones,




sobre todo en los años más antiguos de su funcionamiento, no se cuenta con datos, por lo que en algunos casos se tomaron solamente los años más recientes del registro, que en todos los casos son más de treinta. La información meteorológica procede de los bancos de datos publicados por la Comisión Nacional del Agua, y puede consultarse en el Extractor Rápido de Información Climatológica V 3.2 (IMTA - SEMARNAT, 2013). La ubicación de las estaciones seleccionadas puede observarse en la Figura 4.

Figura 4 | Ubicación en la región en estudio de las estaciones meteorológicas utilizadas.

Para cada una de las estaciones, empleando la precipitación mensual registrada, se calculó y graficó el Índice Estandarizado de Precipitación, a fin de identificar los episodios tanto de precipitaciones extremas como de sequías. Se calcularon los SPI a diferentes intervalos: 3, 6, 9 y 12 meses.

Tabla 4 | Estaciones meteorológicas empleadas en el estudio.

ID Estación Longitud Latitud Altitud Periodo Precipitación anual (mm)

20035 Huajuapan de León -97° 46' 59" 17° 48' 0" 1600 1924-1969 735.8

20275 Huajuapan de León -97° 46' 0" 17° 48' 0" 1584 1976-2002 719.1

20157 Tepelmeme de Morelos -97° 22' 0" 17° 52' 0" 2060 1950-1984 474.8

20129 Santa María de Ixcatlán -97° 10' 59" 17° 51' 0" 1896 1954-1983 721.4

20076 Asunción Nochixtlán -97° 13' 0" 17° 28' 0" 2080 1953-1988 455.3

21004 Acatlán de Osorio -98° 3' 21.6" 18° 17' 49.2" 1427 1954-1992 620.4

21063 Piaxtla -98° 15' 36" 18° 11' 60" 1119 1950-2009 931.4

20306 San Lorenzo Vista Hermosa -98° 4' 4.8" 17° 57' 28.8" 1527 1980-2002 537.8

20133 Santiago Chilixtlahuaca -97° 54' 0" 17° 51' 10.8" 2099 1971-2001 771.5

En la Figura 5 se presentan, a manera de ejemplo, los valores obtenidos para el SPI en la estación Piaxtla, que es una de las de registro más largo (60 años). Se puede observar una clara tendencia a una disminución de la precipitación en el SPI de doce meses, que precisamente ayuda en la determinación de tendencias de largo plazo. Puede observarse que la variación del SPI es mayor cuando se consideran periodos de 3 y 6 meses. Por ejemplo, en el periodo 1988-1994 se observan valores del SPI 3 mayores a 1.5, mientras que el SPI 12 se mantiene inferior a 0.5. Lo anterior hace evidente la ocurrencia de periodos cortos de




lluvias intensas, que en la zona en estudio están asociados a los efectos de tormentas tropicales en el Pacífico, pero que no alteran la tendencia climática general. Asimismo, se observa que hasta 1986 ocurrieron periodos de alta precipitación, pero a partir de ese año los valores del SPI 12 se han mantenido casi constantemente inferiores a 0, con un periodo largo de sequías entre 1989 y 1998.

Figura 5 | Índice Estandarizado de Precipitación para tres (SPI 3), seis (SPI 6) y doce (SPI 12) meses. Se muestra también la tendencia lineal del SPI 12. Estación Piaxtla.

Este comportamiento de disminución en el SPI es una constante en todas las estaciones analizadas. En la Figura 6 se muestra el valor del SPI para doce meses en las estaciones analizadas, entre las que se ha omitido a Huajuapan de León, considerando que sufrió un cambio de ubicación y tiene un periodo importante sin información. Se observa la variación del SPI 12 en el rango del cual se tienen observaciones, y se grafica también el SPI 12 promedio de las estaciones analizadas, que permite observar la tendencia regional. Como puede notarse, el SPI 12 promedio exhibe una clara disminución de la precipitación, sobre todo a partir del año 1986. Es importante anotar que el ajuste lineal mostrado no es representativo de una correlación lineal, sino solamente un indicador de la tendencia general de la serie. Para determinar si existe o no una tendencia estadísticamente significativa, se aplicó la prueba Rho de Spearman. En la Tabla 5 se muestran los resultados para las estaciones estudiadas, y que determinan que en la región existe una tendencia estadísticamente significativa de disminución de la precipitación, para un coeficiente α de 0.05.

Tabla 5 | Resultados de prueba de tendencia para las estaciones analizadas.

Estación Periodo analizado ZSR t(n-2, 1-α/2) Tendencia

Acatlán de Osorio 1954-1992 9.41 1.965 Tendencia negativa

Asunción Nochixtlán 1954-1975 0.2688 1.9737 No hay tendencia

Ixcatlán 1954-1979 5.411 1.9675 Tendencia negativa

Piaxta 1950-2009 6.986 1.963 Tendencia negativa

Santiago Chilixtlahuaca 1971-1994 9.83 1.968 Tendencia negativa

Tepelmeme de Morelos 1950-1984 4.333 1.9657 Tendencia negativa

Al aplicar la prueba Rho de Spearman a la serie del SPI 12 promedio, se encuentra que:

ZSR=9.19 ; t(n-2, 1-α/2)=1.96

Es decir que │ZSR│> t(n-2, 1-α/2). Con lo cual se comprueba la existencia de una tendencia estadísticamente significativa en esta variable, en este caso de disminución de la precipitación.




Figura 6 | SPI 12 para las estaciones analizadas. Se muestra también el SPI 12 promedio y su tendencia.

Para analizar la correlación entre la precipitación, a través del SPI y el ONI, en la Figura 7 se presenta una comparación entre el Índice Estandarizado de Precipitación de doce meses (SPI 12) promedio de la región, con el Índice El Niño Oceánico (ONI). La correlación que se observa entre ambos fenómenos es alta. Como se ha mencionado antes, la sequía tiene un origen multicausal; sin embargo, en este caso se puede observar que los años con mayor SPI corresponden a eventos La Niña, y los años con déficit de humedad de diferentes intensidades, a años de El Niño.

Figura 7 | Comparación del Índice Estandarizado de Sequía de doce meses (SPI 12), promedio de la región, con el Índice El Niño Oceánico (ONI).

En la Tabla 6 se resumen los eventos El Niño y la Niña ocurridos en el periodo en estudio, y se analiza su correlación con la condición de humedad de la zona en estudio. Se consideran solamente los eventos intensos, con valores del ONI iguales o mayores




a 1 para el caso de El Niño o iguales o menores a -1, para el caso de La Niña. Para una mejor interpretación, en la tabla se presentan en orden de intensidad, en lugar de en orden cronológico.

En el periodo de análisis se registraron 19 eventos intensos, diez El Niño y nueve la Niña. En el 90% de los casos de El Niño, la condición de la cuenca fue seca, desde ligeramente seca hasta extremadamente seca. En un solo caso de El Niño la condición de la cuenca fue cercana a lo normal. En el evento de La Niña, en el 78% de los casos la condición de la cuenca fue húmeda, y en dos casos de nueve, cercana a lo normal.

Se puede colegir que en los eventos El Niño la región tendrá tendencia a la sequía, en diversa intensidad, y que en los eventos La Niña, la región tendrá tendencia a condiciones húmedas. Sin embargo, no se observa una correlación exacta entre la intensidad de los eventos El Niño y La Niña y la magnitud de las condiciones húmeda o seca en la región. Esto se debe a que, como se ha dicho, la sequía tiene origen multicausal, de tal manera que se podría concluir que los eventos El Niño y la Niña favorecerán condiciones de sequía o precipitaciones altas, cuya intensidad dependerá también de otros factores.

Tabla 6 | Años con eventos La Niña y El Niño intensos, SPI y condición de la cuenca.

AÑO ONI EVENTO SPI CONDICIÓN DE LA CUENCA

1998 2.3 El Niño -0.7 Ligeramente seco

1983 2.1 El Niño -1.44 Muy seco





1992 1.5 El Niño -1.42 Muy seco

1964 1.1 El Niño 0.1 Cercano a lo normal


1995 1 El Niño -1.97 Extremadamente seco

1985 -1.1 La Niña 1.12 Moderadamente húmedo

1971 -1.3 La Niña -0.7 Ligeramente seco

1999 -1.4 La Niña 0.56 Ligeramente húmedo

2008 -1.4 La Niña 0.26 Cercano a lo normal


1976 -1.6 La Niña 0.71 Ligeramente húmedo

2000 -1.6 La Niña -0.47 Cercano a lo normal

1989 -1.8 La Niña -1.4 Muy seco


En la Figura 8 se muestra un análisis de correlación entre los eventos La Niña vs. ONI (a) y El Niño vs. ONI (b), así como las ecuaciones de ajuste polinomial de quinto grado en ambos casos. El coeficiente de correlación entre los eventos El Niño y el ONI es de 0.94, mientras que el coeficiente de correlación entre los eventos La Niña y ONI es de 0.797. Se trata de coeficientes altos, que permiten deducir la existencia de una relación entre las condiciones de déficit de humedad en la región o humedad mayor de la normal en la región, y la ocurrencia del fenómeno La Niña/El Niño en la región. Es necesario enfatizar que la sequía o humedad extrema son fenómenos multifactoriales, por lo que de hecho pueden ocurrir excepciones a esta correlación.




Figura 8 | Correlaciones entre La Niña (a), El Niño (b) y el SPI-12.

CONCLUSIONES

Se ha comprobado, mediante el análisis histórico de datos en un periodo total de 60 años, que el Índice Estandarizado de Precipitación de la región Mixteca muestra una tendencia a la disminución. Esta tendencia a una menor precipitación se ha comprobado como estadísticamente significativa mediante la prueba de tendencia Rho de Spearman en las estaciones estudiadas en la región. Estos resultados se encuentran en la misma dirección esperada en los escenarios de cambio climático.

Se realizó un análisis comparativo entre el Índice Estandarizado de Precipitación y el Índice Oceánico El Niño, encontrándose una alta correlación entre condiciones de baja precipitación y sequías con el fenómeno de El Niño, para valores del ONI iguales o mayores a uno; así como una alta correlación entre condiciones de humedad mayor a la normal en el caso de ocurrencia de eventos La Niña para valores del ONI iguales o menores a menos uno.

Con estos resultados, analizando los pronósticos de El Niño y La Niña que realizan diversas organizaciones, será posible anticipar acciones de prevención y mitigación de los efectos de sequías en la Región Mixteca.

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Romero-Marrero et al. | Estimación de las curvas características de operación de sistemas de impulsión operando […] 15Ingeniería del Agua | 22.1 | 2018

Estimación de las curvas características de operación de sistemas de impulsión operando como turbinas a partir de su curva motriz trabajando como bomba

Estimation of the characteristic curves of pumped systems working as turbines through their curves operating as pump

Romero-Marrero, L.a1, Pérez-Sánchez, M.a2 y López-Jiménez, P. A.a3*aDepartamento de Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente. Universitat Politècnica de València. Camino de Vera S/N. 46022 Valencia. E-mail: a1 [email protected], a2 [email protected], a3 [email protected]


Citar como: Romero-Marrero, L., Pérez-Sánchez, M., López-Jiménez, P. A. 2018. Estimation of the characteristic curves of pumped systems working as turbines through their curves operating as pump. Ingeniería del agua, 22(1), 15-26. https://doi.org/10.4995/Ia.2018.7938

RESUMEN

El presente trabajo presenta una metodología para seleccionar bombas operando como turbinas en sistemas de recuperación energética en redes de distribución a partir de su curva motriz operando como bomba. A partir de una revisión de los métodos empíricos existentes en este campo, se propone una metodología para estimar de forma empírica el punto de funcionamiento de estas máquinas. La metodología determina el análisis del punto funcionamiento (caudal, altura recuperada y eficiencia), tanto para caudales constantes como variables en el tiempo. En situaciones de caudal variable, la metodología utiliza curvas experimentales, las cuales están definidas por el coeficiente de descarga y de altura. La metodología se ha aplicado a un caso de estudio en Callosa d’en Sarrià (Alicante), en el cual, la bomba operando como turbina con caudales variables, obtiene una energía recuperable de 76884.71 kWh/año. Esta energía representa un 74.21% de la energía que actualmente disipa la válvula reductora instalada.

Palabras clave | nexo agua-energía; sistemas de recuperación energética; PATs; eficiencia energética.

ABSTRACT

The current research presents a methodology to select pump working as turbines (PAT) in recovery system in water distribution networks using their pump characteristic curve. The methodology is based on the review of the empirical methods that are currently proposed and enables the empiric estimation the operating point of the energy converter. The methodology determines the analysis of the operation point (flow, recovered head and efficiency) both constant and variable flows over time. When the flow changes, the methodology uses experiments curves that are based on characteristic parameters (discharge and head number). This proposal was applied on case study that is located in Callosa d’en Sarrià (Alicante). In the analyzed case, the recovered energy was 76884.71 kWh/year, representing 74.2% of the current energy that is dissipated by the pressure reduction valve.

Key words | water-energy nexus; energy recovery systems; PATs; energy efficiency.

e ISSN: 1886-4996 ISSN: 1134-2196

https://webmail.upv.es/imp/dynamic.php?page=mailbox

mailto:[email protected]

16 Romero-Marrero et al. | Estimación de las curvas características de operación de sistemas de impulsión operando […] Ingeniería del Agua | 22.1 | 2018


INTRODUCCIÓN

Hoy en día, la mejora de la gestión de los sistemas existentes está prevaleciendo sobre el desarrollo de nuevos sistemas de distribución. En este marco, las bombas trabajando como turbinas (por sus siglas en inglés: PATs, pumps working as turbines) se presentan como una alternativa a la reducción de presión en una red, aportando las ventajas de las válvulas reductoras de presión (reducción de fugas, fundamentalmente), a la vez que aprovechando la altura absorbida del fluido para generar energía renovable, con unos índices de viabilidad económica que las sitúan con periodos de amortización inferiores 5 años (Pérez-Sánchez et al., 2017). De esta manera se mejora la eficiencia energética del sistema, convirtiendo a la red de distribución, en un sistema multiobjetivo (Choulot, 2010).

Dentro del nexo agua-energía, la decisión de variar la gestión de un sistema de distribución, considerando la posibilidad de instalar sistemas de recuperación energética, incrementa la sostenibilidad del mismo ya que mejora los parámetros energéticos (los cuales están incluidos dentro de parámetros medioambientales) así como los económicos, que tienen una repercusión en el coste final al usuario (Corominas, 2010). Por tanto, disponer de herramientas (i.e., metodologías, métodos, software, entre otros) que posibiliten el análisis de una red de distribución, la cual contenga uno o varios sistemas de recuperación, mejora la toma de decisiones sobre la viabilidad de la implantación de la bomba funcionando como turbina. En el caso concreto de la instalación de estos convertidores de energía, el análisis debe llevarse a cabo desde dos puntos de vista diferentes. Por un lado, el análisis debe determinar si la reducción de presión llevada a cabo es suficiente para evitar problemas mecánicos del conjunto de elementos de la red, así como reducir las fugas de la red a umbrales donde el rendimiento hidráulico del sistema no se vea penalizado (Cabrera et al., 2014). Por otro lado, la modelización debe ser capaz de estimar de la forma más aproximada, el valor de la energía recuperada al instalar el sistema de recuperación. En el trabajo descrito por Pérez-Sánchez et al. (2017a) se propuso un balance energético discretizado temporalmente en redes distribución presurizadas, en el cual, la energía total, la energía disipada por fricción, la energía requerida para el suministro, la energía teóricamente recuperable y la energía no recuperable eran determinadas. Esta discretización temporal permite conocer, además los puntos de operación (caudal, Q, y altura recuperable, H ) en función del tiempo.

El cumplimiento de ambos objetivos anteriormente citados (reducción de presión y energía recuperada), requiere del co-nocimiento de los puntos de operación de la máquina hidráulica funcionado en su modo como turbina. Lamentablemente, a día de hoy, el acceso a las curvas características de PATs en catálogos comerciales no es fácil, como es el caso de las curvas de las mismas máquinas, operando como bombas (Pérez-Sánchez, 2017). Este hecho dificulta el desarrollo de estudios energéticos contemplan-do la instalación de estas máquinas en los sistemas, máxime si el caudal es variable en la línea donde quiere instalarse la máquina.

El presente trabajo presenta una metodología que tiene como objetivo estimar las curvas características de operación de una PAT, cuando los pares de datos (caudal y altura disipada) son conocidos. Estos puntos son obtenidos en la ubicación de la red donde está instalada la válvula reductora de presión, la cual se desea sustituir. La metodología es aplicada a un caso de estudio localizado en Callosa d’en Sarrià (Alicante).

MATERIAL Y MÉTODOS

Determinación de curvas de operación en PATs

El hecho que actualmente no se encuentren fácilmente las curvas de operación de las bombas funcionando como turbinas obliga a que tenga que determinarse de forma teórica, en el caso que se quieran realizar estudios energéticos para implementar sistemas de recuperación y mejorar la eficiencia energética en la distribución. Estos métodos pueden ser analíticos y empíricos. Los métodos empíricos están basados en coeficientes con base experimental, los cuales han sido propuesto por diferentes autores.

Revisión de métodos empíricos Diferentes autores han publicados distintos métodos, en los cuales el punto de operación de la bomba en modo turbina es

determinado a partir los puntos óptimos de funcionamiento (en inglés, Best Efficiency Point, BEP) (Morabito et al., 2016). Estos autores determinan la relación entre el modo bomba y turbina a partir de la estimación de los coeficientes de caudal (KQ), altura (KH) y rendimiento (Kη) a través de las ecuaciones (1) a (3) respectivamente.




Q= KQ QBEP (1)

H= KH HBEP (2)

η= Kη ηBEP (3)

donde Q es el caudal estimado para el punto óptimo de operación en modo turbina en m3/s, H es la altura recuperada por la máquina hidráulica operando en modo turbina en el punto óptimo de operación en mca, es el rendimiento de la máquina operando en modo turbina, es el punto óptimo de funcionamiento de la máquina operando en modo bomba en m3/s, es la altura aportada por la máquina hidráulica operando en modo bomba en mca, es el rendimiento óptimo de funcionamiento (BEP) de la máquina operando en modo bomba.

En el caso concreto de que los coeficientes se determinen mediante la velocidad específica de la bomba, cada uno de los autores establecidos en este apartado en la Tabla 1 (expresiones propuestas de ID9 a ID12), proponen las expresiones empíricas para determinar la velocidad específica de la bomba a partir de los valores del punto óptimo de funcionamiento. Complementariamente, la Tabla 2 permite obtener la velocidad específica en modo bomba (Nsp) para los métodos recogidos en la Tabla 1, los cuales utilizan este parámetro característico de la máquina como parámetro de cálculo de los coeficientes empíricos de caudal, altura y/o rendimiento.

Tabla 1 | Revisión de métodos empíricos.

ID Author KQ KH Kη

1 Stephanoff (Stepanoff, 1957)

1BEPh

1BEPh 1

2 Mc. Claskey (Ortiz Flórez & Abella Jiménez, 2008)

1BEPh

1BEPh 1

3 Alatorre-Frenk (Alatorre-Frenk & Thomas, 1990) .

. .2 0 2050 85 0 385

.BEP

BEP9 5

5

h

h

++

. .0 85 0 3851

BEP5h +

.1 0 03BEPh-

4 Sharma-Williams (Williams, 1994)

1.BEP0 8h

1.BEP1 2h

1

5 MICI (Krivchenko et al., 1990) 0.9-1.0 1.56-1.78 0.75-0.80

6 Yang et al. (Yang et al., 2012)

.1 2.BEP0 55h

.1 2.BEP1 1h

-

7 Hancock (Hancock, 1963)

1h

1h -

8 Schmiedl ( Schmiedl, 1988 ) . .1 5 2 4

hp2h

- + . .1 4 2 5hph- + -

9 Mijailov (Mijailov, 1989) 0.078Nsp + 3.292 0.078Nsp + 3.112 0.0014Nsp + 0.96

10 Audisio (Audisio, 2002)

.1 21 .BEP0 25h- . . lnN1 21 1 0 6. .

BEP sp0 8 2 0 3h + +- ^ h7 A . . lnN0 95 1 0 5. .

BEP sp0 7 2 0 25h + +

-^ h7 A

11 Carvalho (Carvalho, 2012)

. .N N5 10 0 0114 1 2246sp sp5 2$ - +- . .N N2 10 0 0214 0 7688sp sp

5 2 2$- + +- -

12 Nautiyal (Nautiyal et al., 2011) . ( )

..ln N30 303

0 2123 424

sp

BEPh --

^ h< F . ( ).

.ln N41 6670 212

5 042sp

BEPh --

^ h< F -

13 Grover (Grover, 1980) 2.379 - 0.0264Nst 2.693 - 0.0229Nst -

14 Hergt (Lewinsky-Keslitz 1987) . .

N1 3 1 6

st5- - .

N1 3 6

st3- - -




El objeto de la investigación no es diferenciar entre los múltiples métodos empíricos existentes, sino proponer una metodología de trabajo para obtener una curva Q-H para un rango de caudales de una máquina hidráulica operando como turbina. Sin embargo, cabe destacar que, numerosos autores (e.g., Nautiyal et al., 2010; Pugliese et al., 2016) han desarrollado trabajos experimentales, los cuales, han utilizado alguno de los métodos presentados anteriormente y han mostrado que el uso de éstos, puede presentar desviaciones respecto al punto real que llegan superiores al 20%. De entre todos ellos, el más utilizado es el Método Sharma-Williams, debido a que únicamente necesita el rendimiento óptimo de la máquina operando como bomba, por su sencillez de aplicación y el que en la mayoría de los casos presenta los resultados con un menor error de predicción frente al resto de métodos.

Tabla 2 | Expresiones para determinar la velocidad específica de la máquina a partir del punto óptimo de funcionamiento (BEP).

Autor Nsp

Mijailov (Mijailov, 1989)

( )( ) ( )H m

N rpm Q.

BEP

BEP BEP sm

0 75

3

Audisio (Audisio, 2002)

( )( ) ( )H m

N rpm Q1673 .

BEP

BEP BEP sl

0 75

Carvalho (Carvalho, 2012)

( )( ) ( )H m

N rp Qs10.

BEP

BEP BEP sm

0 75

3 3

Nautiyal (Nautiyal et al., 2011)

( )( ) ( )H m

N rp Qs.

BEP

BEP BEP sm

0 75

3

Metodología propuesta

El diagrama de flujo presentado en la Figura 1 describe la metodología propuesta que permite determinar la energía recuperada en un sistema a través de la selección de una bomba operando como turbina. La metodología está establecida en 5 fases diferentes y necesita de hasta 4 entradas de datos o hipótesis para poder ser aplicada.

1. Considerando una eficiencia igual a 0.70 (Entrada 1), así como el valor de caudal y altura teórica recuperable (Entrada 2), se determinan los valores de QBEP , HBEP y ηBEP (Salida 1) a partir del método empírico empleado. No obstante, pueden utilizarse diferentes métodos empíricos para analizar la variabilidad de los valores de caudal y altura de la bomba a seleccionar.

2. Selección de máquina hidráulica. Conocidos los valores empíricos (Salida 1), y mediante el uso de un catálogo de bombas, se selecciona una máquina hidráulica que se ajuste a los valores determinados. Una vez seleccionada, se determina QBEP, HBEP y NSP para la bomba seleccionada. Si la eficiencia de trabajo de la máquina no es igual o próxima a 0.70, el proceso vuelve al paso anterior (Paso 1), y con la eficiencia obtenida se determina nuevamente los valores de QBEP , HBEP y ηBEP .

3. Determinación de la velocidad específica en modo turbina. Una vez las eficiencias son coincidentes, se determina la velocidad específica de la máquina hidráulica en modo turbina (NST). En este caso si el caudal y altura recuperada no varía en el tiempo, los valores de caudal QT , HT y ηT determinados en el paso 1, son correctos, pudiéndose determinar la potencia de la máquina (P), así como la energía recuperada (Paso 5). En caso contrario, cuando los caudales varían con el tiempo, la metodología estima la curva caudal-altura (Paso 4). La velocidad específica de la máquina hidráulica operando en modo turbina, puede determinarse mediante la ecuación (4):

N NHP

st 5 4= (4)

4. Determinación de las curvas Q-H y Q-η para modo turbina. Para ello, la metodología usa curvas experimentales de máquinas operando como turbinas obtenidas mediante ensayos experimentales, las cuales están discretizadas en función de la velocidad específica y definen las curvas características de la PAT a partir de los parámetros característicos de descarga (φ) y altura (ψ) (Pérez-Sánchez et al., 2017) y vienen definidos por las expresiones (5) y (6) respectivamente.




NDQ3{ = (5)

N DgH2 2} = (6)

donde Q es el caudal turbinado en m3/s, H es la altura recuperada en mca, N es la velocidad de rotación en rps y D es el diámetro del rodete en m.

0

2

4

6

8

10

12

14

16

0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70

CO

EFIC

IEN

TE D

E A

LTU

RA(y

)

COEFICIENTE DE DESCARGA( φ)

NST= 21 NST= 24.5 NST= 35.3 NST= 36.4 NST= 39.4

NST= 45.2 NST= 46.4 NST= 61.3 NST= 86.3 BEP trend line

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70

EFIC

IEN

CIA

[η] (

%)

COEFICIENTE DE DESCARGA(φ)

NST= 21 NST= 24.5 NST= 35.3 NST= 36.4 NST= 39.4NST= 45.2 NST= 46.4 NST= 61.3 NST= 86.3

Figura 2 | Curvas experimentales en función del coeficiente de descarga y altura (Pérez-Sánchez et al., 2017).

¿Es la eficiencia de la bomba

igual a la estimada?

Sí

No

1. Determinación de los coeficientes teóricos a partir de métodos empíricos

2. Determinación de QBEP; HBEP; NSPde la bomba seleccionada

Entrada 1: Considerar eficienciaestimada igual a 0.70

Entrada 2: Valor de caudal y altura recuperada que se

presenta con mayor frecuencia

Salida 1: Punto óptimo de funcionamiento en modo

bomba (QBEP ,HBEP)Entrada 3:

Selección de bombade catálogo

3. Determinación NST

Valore de eficiencia

¿Varía el caudal a lo largo del

tiempo?

4. Determinación de las curvas Q-H y Q-η para modo turbina

Sí

Entrada 4: Curvas Experimentales

en función de NST

Considerar los Q T, H T y ηT

5. Estimación de la energía recuperada en el sistema

Figura 1 | Metodología Propuesta.




El uso de estas curvas permite obtener la curva Q-H y Q-η para cada una de las máquinas hidráulicas a considerar, pudiendo obtener los valores de altura recuperada y eficiencia para cada caudal considerado en función del tiempo.

5. Determinación de la energía recuperada. Conocidos el caudal, altura recuperada y eficiencia se determina el valor de energía recuperada por la máquina.

Caso de Estudio

El caso de estudio presentado en este trabajo está localizado en Callosa d’en Sarrià (Alicante), tal y como muestra la Figura 3 (izquierda). El sistema hidráulico se corresponde con un sistema presurizado, el cual obtiene el recurso hídrico de pozos, denominados ‘Torreta’ y ‘Sacos’ (Figura 3, derecha). Desde aquí, los caudales son distribuidos por un sistema presurizado a diferentes depósitos y balsas para su posterior uso en abastecimiento y riego, excepto en un caso, ‘Toma de Riego Pinar’, en el cual el agua es descargada a la atmósfera mediante una válvula reductora a presión y es transportada en lámina libre por acequia.

Figura 3 | Caso de estudio (Izda.). Sistema de distribución (Dcha.).

En el trabajo descrito por Romero et al. (2017), los autores analizaron energéticamente el sistema actual de funcionamiento, proponiendo un nuevo sistema de explotación que redujese el consumo energético y por tanto, incrementándose la eficiencia energética del mismo. Entre las mejoras propuestas, definieron la posibilidad de instalar una bomba trabajando como turbina en la ‘Toma de Riego Pinar’, para sustituir la válvula reductora de presión que actualmente hay instalada. El análisis de esta mejora energética es el contenido de dicha instalación.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Selección de máquina

Determinación de caudales y alturas recuperadas

En el trabajo descrito por Romero et al. (2017) se analizó la distribución de caudales temporales y alturas recuperada en el nuevo sistema de explotación mediante la modelización del sistema en Epanet (Rossman, 2000) obteniendo los puntos de operación de la válvula reguladora de presión (caudal y altura), la cual se sustituirá por una bomba trabajando como turbina. Estos valores de caudal y altura son mostrados en la Figura 4.




Figura 4 | Puntos de operación de la PAT.

La válvula reductora de presión opera en cuatro valores de caudal diferentes: 25, 34, 41.56 y 44.76 l/s. Cada uno de estos valores de caudal, presenta un amplio rango de alturas disipadas, los cuales se corresponden con la altura teórica recuperable por la máquina hidráulica a instalar. Estos rangos de altura oscilan entre 118 y 124 mca (Figura 4). Para poder elegir el punto de operación que presenta una mayor frecuencia de funcionamiento, se evaluó la frecuencia con la cual sucede cada altura recuperable a lo largo del año. Esta distribución de frecuencias se muestra en la Figura 5.

0.2450.8592.2093.9883.006

18.589

22.638

0.6753.620

5.951

17.60720.613

0

5

10

15

20

25

Fre

cuen

cia

(%)

H (mc a)

Q = 25 l/s

1.302 1.042 3.125 3.125

44.792

9.1153.906 5.469

9.635

18.490

05

101520253035404550

Fre

cuen

cia

(%)

H (mc a)

Q = 34 l/s

2.128 1.596 2.128 1.064

55.585

3.989 1.330 3.19110.904

17.553

0.53205

1015202530354045505560

Fre

cuen

cia

(%)

H (mc a)

Q = 41.56 l/s

1.531 0.765 1.020 3.061

53.571

4.8471.020 0.765

15.56117.857

05

1015202530354045505560

Frec

uenc

ia (

%)

H (mc a)

Q = 44.76 l/s

Figura 5 | Análisis de frecuencias de altura recuperadas en función del caudal a lo largo del año.

Teniendo en cuenta los histogramas de frecuencia de la figura anterior, se estiman un total de 7 posibles puntos de operación distintos. El objetivo de fijar un punto operación, es seleccionar la máquina de acuerdo al punto de funcionamiento que presente una mayor frecuencia de repetición durante el funcionamiento del sistema. Cuando el caudal igual a 25 l/s se eligen las alturas: 120.69, 121.11, 122.78 y 123.19 mca. Estas alturas muestran una frecuencia de repetición del 18.60, 22.64, 17.61 y 20.61%, respectivamente. Para el caudal de 34 l/s, se selecciona la altura de 120.75 mca, la cual presenta una frecuencia del 44.79%. Si el




caudal es 41.56 l/s, la altura se corresponde con 120.66 mca, un 55.59% de frecuencia de aparición. Finalmente, para un caudal de 44.76 l/s, con una frecuencia del 53.57%, la altura es 120.67 mca. Estos valores de caudal y altura se corresponden con la entrada de datos 2 de la metodología propuesta.

Selección de máquina operando como turbina

Conocidos los puntos teóricos de funcionamiento de la máquina hidráulica en modo turbina (Entrada 2) y supuesta una eficiencia de 0.7 (Entrada 1), se determinan los coeficientes empíricos obtenidos a partir de los métodos empíricos propuestos en la Tabla 1 (Paso 1 de la metodología propuesta). En la Tabla 3 se muestran los valores obtenidos cuando se determinan a partir de la eficiencia en el punto óptimo de la bomba. Se han tomado los métodos más usados, de los cuales, el más extendido es el método de Sharman (ID 4) (Nautiyal et al., 2010).

Tabla 3 | Coeficientes empíricos determinados a partir de los métodos empíricos.

ID Denomination KQ KH Kη

1 Stephanoff 1.195 1.429 1.000

2 Mc.Claskey 1.429 1.429 1.000

3 Alatorre-Frenk 1.937 1.894 0.95

4 Sharma-Williams 1.330 1.534 1.000

6 Yang 1.460 1.777 -

Estimados los coeficientes empíricos, los puntos empíricos de operación en el punto de funcionamiento óptimo son determinados para los 7 puntos teóricos definidos anteriormente. La determinación de los valores obtenidos se muestra en la Tabla 4.

Tabla 4 | Coeficientes empíricos determinados a partir de los métodos empíricos.

Puntos teóricos de operación

Stephanoff (ID1)

Mc.Claskey (ID2)

Alatorre-Frenk (ID3)

Sharma-Williams (ID4)

Yang (ID6)

Q (l/s) H (m) QBEP (l/s) HBEP (m) QBEP (l/s) HBEP (m) QBEP (l/s) HBEP (m) QBEP (l/s) HBEP (m) QBEP (l/s) HBEP (m)

25 120.69 20.92 84.48 17.50 84.48 12.91 63.69 18.79 78.67 17.12 67.94

25 121.11 20.92 84.78 17.50 84.78 12.91 63.93 18.79 78.94 17.12 68.17

25 122.78 20.92 85.94 17.50 85.94 12.91 64.81 18.79 80.03 17.12 69.11

25 123.19 20.92 86.23 17.50 86.23 12.91 65.03 18.79 80.30 17.12 69.34

34 120.75 28.45 84.53 23.80 84.53 17.55 63.74 25.56 78.71 23.29 67.97

41.56 120.66 34.77 84.46 29.09 84.46 21.46 63.69 31.24 78.65 28.46 67.92

44.76 120.67 37.45 84.47 31.33 84.47 23.11 63.70 33.65 78.66 30.66 67.93

Analizando la tabla anterior, el valor de caudal se corresponde con 12.91 l/s y 63.71 mca, mientras que el máximo valor se obtiene para un caudal de 37.45 l/s y una altura de 84.47 mca. Los valores de altura mínima y máxima se corresponden con 63.69 y 86.23 mca. Conocidos estos valores se puede seleccionar la máquina necesaria mediante el empleo de un catálogo comercial (Bombas Ideal, 2017). Los valores de las posibles series son: 40-26h, 50-26h y 65-26h. La última serie (65-26h) es la seleccionada como consecuencia de que presenta unos mejores rendimientos. Concretamente, se selecciona el modelo 65-26/70. Para esta curva, el punto de máxima eficiencia se corresponde con 35 l/s, 80 mca y 75% de rendimiento, con un diámetro del rodete de 250 mm. Como la eficiencia es diferente a 0.7 (la cual fue supuesta inicialmente), los valores de los coeficientes son recalculados. La Tabla 5 muestra los valores obtenidos suponiendo un coeficiente de eficiencia de 0.75.




Tabla 5 | Coeficientes empíricos recalculados a partir de los métodos empíricos.

ID Denomination KQ KH Kη

1 Stephanoff 1.155 1.333 1.000

2 Mc.Claskey 1.333 1.333 1.000

3 Alatorre-Frenk 1.751 1.704 0.96

4 Sharma-Williams 1.259 1.412 1.000

6 Yang 1.406 1.647 -

Usando los coeficientes anteriores (Tabla 5) y conociendo los puntos de funcionamiento óptimo de la bomba operando como bomba, los puntos de la bomba trabajando con la turbina pueden ser determinados, tal y como muestra la Figura 6. En la figura se observa la dispersión de resultados en función del método empírico seleccionado, siendo el método de Stephanoff el que menor valor de caudal y altura aporta y el método de Alatorre-Frenk, aquel que presenta unos mayores valores de caudal y altura. El uso de estos métodos muestra la gran variabilidad obtenida en la predicción del punto de funcionamiento de la misma máquina operando como turbina, donde el caudal varía de 41 a 62 l/s (aproximadamente un 50%), mientras que la altura varía de 110 a 138 mca (aproximadamente 25%). Los resultados obtenidos muestran la gran variabilidad en función del método empleado.

0

20

40

60

80

100

120

140

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65

H(m

ca)

Q(l/s )

Stephanoff Mc.Claskey Alatorre-FrenkSharma-Williams Yang

Figura 6 | Caudal y Altura turbinada por la PAT en modo turbina, en función del método experimental.

Una vez mostrados los puntos de operación empíricos para cada uno de los métodos empíricos utilizados, la velocidad específica de la bomba en modo turbina puede determinarse mediante la ecuación (4). El valor de la velocidad específica es 18.87 rpm cuando el método de Stephanoff es aplicado, 17.56 rpm para el método de McClaskey, 15.33 rpm cuando el método Alatorre-Frenk es usado, 18.08 rpm para el método de Sharma-Williams y 17.11 rpm cuando el método de Yang es aplicado.

Una vez determinado el número específico, como la PAT debe operar a caudal variable para operar en los diferentes puntos mostrados en la Figura 4, las curvas características de la máquina en función del caudal son determinadas (Paso 5, Figura 1). Por tanto, teniendo en cuenta la velocidad específica estimada anteriormente y usando las curvas presentadas en la Figura 2, se elige una velocidad específica igual a 21 rpm, no realizando interpolación entre curvas. Considerando las ecuaciones (5) y (6) que definen los coeficientes de descarga y altura respectivamente, puede obtenerse la curva Q-H y Q-η para una velocidad de rotación de 2000 rpm. Estas curvas están representadas en la Figura 7, la cual muestra los cuatros puntos de operación estimados de la máquina funcionando como turbina, considerando el caudal circulante.




0.025; 38.95

0.033; 52.44

0.04156; 74.82

0.04476; 87.34

0.025; 55.82

0.034; 72.16

0.04156; 68.990.04476; 65.2

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05

H (m

ca) /

/ η(

%)

Q (m3/s)

H(m w.c.) η(%)

Figura 7 | Q-H y Q-η para una velocidad de rotación de 2000 rpm y puntos de operación de la máquina en función del caudal circulante.

Finalmente, conocida las curvas características, se determina la energía recuperada, una vez son conocidos los valores de caudal, altura y eficiencia de la máquina y considerando el tiempo de operación en cada caso, el cual es determinado haciendo uso del modelo desarrollado en EPANET. Estos resultados son mostrados en la Tabla 6 para cada uno de los puntos de operación.

Tabla 6 | Coeficientes empíricos recalculados a partir de los métodos empíricos.

Q (l/s) H (mca) η (%) P (kW) Horas/año E (kWh/año)

25.00 38.95 55.82 17.11 1630 27 896.21

34.00 52.44 72.16 24.24 384 9 307.09

41.56 74.82 68.99 44.22 376 16 625.16

44.76 87.34 65.20 58.82 392 23 056.26

TOTAL 2782 76 884.71

La energía total recuperada es 76887.71 kWh/año, con un tiempo de total de operación de 2782 horas al año. De esta energía, 27896.21 kWh/año (18.60%) se corresponden cuando se turbinan 25 l/s. Este caudal es demandado en un 58.59% de horas al año. Cuando se turbinan 34 l/s (tiene una frecuencia 4.38%), el valor de la energía producida es 9307.09 kWh/año representando un 12.10% de la energía recuperada. Cuando se considera el valor de caudal de 41.56 l/s (4.29% de frecuencia anual), la energía recuperada es igual a 16625.16 kWh/año, cuyo valor representa un 21.62% de la energía recuperada. Finalmente, si el caudal turbinado es 44.46 l/s, el cual tiene una frecuencia anual del 4.47%, la energía recuperada total es 23056.26 kWh/año (29.99%).

CONCLUSIONES

En la revisión realizada, se han recopilado 20 métodos empíricos definidos por diferentes expresiones, los cuales están basados en: (i) la eficiencia de la turbina en el punto de funcionamiento óptimo, (ii) eficiencia de la turbina y de la bomba en el punto de funcionamiento óptimo, (iii) velocidad específica en modo bomba, (iv) velocidad especifica en modo turbina y (v) eficiencia de la bomba en el punto óptimo (BEP, best efficiency point) de la máquina hidráulica operando en modo bomba. El




método más empleado es el denominado Método de Sharma (Himanshu y Varum, 2010), el cual pertenece al último grupo. Si bien la enumeración alcanza la veintena de métodos, únicamente se han usado seis de ellos, los cuales son los más utilizados dentro de la caracterización de bombas trabajando como turbinas. Su mayor uso se fundamenta no solo por su mayor o menor aproximación al determinar el punto óptimo de operación, sino que la determinación de los coeficientes (KQ , KH , Kη) está basada en los parámetros óptimos de funcionamiento en modo bomba, los cuales están disponibles en los catálogos comerciales. No obstante, la metodología planteada en el presente documento puede ser utilizada con cualquiera de los métodos empíricos enumerados en la Tabla 1 o de otro tipo. El hecho de utilizar métodos que no consideren el punto óptimo de funcionamiento de la bomba, implica que las fases 1 y 2 puedan omitirse, continuando con fases posteriores.

Tras la revisión realizada de métodos empíricos, se propone como novedad una metodología para seleccionar una bomba operando como turbina y definir sus curvas características, a partir de dichos métodos y basada en una recopilación de curvas experimentales, definidas por el coeficiente de descarga y coeficiente de altura en función de la velocidad específica de la máquina. La metodología planteada ha mostrado unos resultados satisfactorios a la hora de definir las curvas características en su rango de operación. El conocimiento de la curva motriz, así como su rendimiento en función del caudal, permite mejorar las estimaciones de análisis de mejora energética en los sistemas de distribución que planteen la inclusión de PATs, mediante la introducción de las curvas características estimadas en las herramientas de modelización (e.g., Epanet). Además, el conocimiento de la curva característica en función del caudal, posibilita el análisis de la reducción de presión establecida en la red, la cual estará directamente relacionada con la reducción de fugas y, por tanto, con la mejora de la eficiencia hidráulica.

Esta metodología ha sido aplicada en un caso de estudio real en un sistema de distribución presurizado destinado a abastecimiento y riego, proponiendo la sustitución de una válvula reductora de presión (cuya energía disipada era de 103710 kWh/año) por una PAT, estimando una energía recuperable por la PAT de 76884.71 kWh/año, cuando se tiene en cuenta sus curvas características. El análisis del caso de estudio y la selección final de la máquina ponen de manifiesto la aplicabilidad de dicha metodología para su inclusión en los estudios energéticos de los sistemas de distribución presurizados que actualmente se están desarrollando para incrementar la eficiencia energética.

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https://doi.org/10.1016/j.rser.2010.04.006

https://doi.org/10.1109/TLA.2008.4609914

https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/84012

https://doi.org/10.4995/ia.2017.7096

https://doi.org/10.3390/w9020097

https://doi.org/10.3934/environsci.2017.3.502

https://doi.org/10.3934/environsci.2017.3.502

https://doi.org/10.1243/PIME_PROC_1994_208_009_02

https://doi.org/10.1243/PIME_PROC_1994_208_009_02

https://doi.org/10.1016/j.renene.2012.06.002

Twyman | Análisis implícito del flujo transitorio de agua con aire disuelto 27Ingeniería del Agua | 22.1 | 2018

Análisis implícito del flujo transitorio de agua con aire disuelto

Implicit analysis of the transient water flow with dissolved air

Twyman, J.

Twyman Ingenieros Consultores. Pasaje Dos No. 362, Rancagua, Región de O’Higgins, Chile. E-mail: [email protected].


Citar como: Twyman, J. 2018. Implicit analysis of the transient water flow with dissolved air. Ingeniería del agua, 22(1), 27-36. https://doi.org/10.4995/Ia.2018.7949

RESUMEN

Se aplica el método de diferencias finitas implícito (MDFI) para resolver el flujo transitorio en un sistema que transporta agua con aire disuelto utilizando una malla espacio-tiempo rectangular fija (o variable) definida por el método del paso de tiempo especificado. El contenido de aire en el fluido modifica tanto la velocidad de la onda como el número de Courant, lo cual hace inconveniente aplicar el Método de las Características (MC) tradicional y otros esquemas explícitos debido a su imposibilidad para simular los cambios en la magnitud, forma y frecuencia del tren de presiones. La conclusión es que el MDFI entrega una solución precisa y estable, con un buen nivel de ajuste respecto de un caso clásico reportado en la literatura, siendo una alternativa válida para la solución del transitorio en sistemas que transportan agua con aire disuelto.

Palabras clave | aire disuelto; golpe de ariete; método de Lax; método de McCormack; método de las características; método de diferencias finitas implícito.

ABSTRACT

The implicit finite-difference method (IFDM) for solving a system that transports water with dissolved air using a fixed (or variable) rectangular space-time mesh defined by the specified time step method is applied. The air content in the fluid modifies both the wave speed and the Courant number, which makes it inconvenient to apply the traditional Method of Characteristics (MOC) and other explicit schemes due to their impossibility to simulate the changes in magnitude, shape and frequency of the pressures train. The conclusion is that the IFDM delivers an accurate and stable solution, with a good adjustment level with respect to a classical case reported in the literature, being a valid alternative for the transient solution in systems that transport water with dissolved air.

Key words | dissolved air; implicit finite-difference method; Lax’s method; McCormack’s method; method of characteristics; water hammer.

e ISSN: 1886-4996 ISSN: 1134-2196

28 Twyman | Análisis implícito del flujo transitorio de agua con aire disuelto Ingeniería del Agua | 22.1 | 2018


INTRODUCCIÓN

El método de las características (MC) es el esquema más usado para la solución del flujo transitorio en redes de tuberías debido a sus propiedades numéricas: precisión, estabilidad, rapidez y facilidad para modelar distintas condiciones de borde (estanques, depósitos, válvulas, bombas, etc.). La principal desventaja del MC es que debe cumplir irrestrictamente con la condición de Courant (Cn) para garantizar la calidad y confiabilidad numérica de los resultados, lo cual restringe la forma de discretización de la malla espacio-tiempo, lo cual significa que la relación entre el paso de tiempo ∆t, la subdivisión de los tramos ∆x (= L/N, con L = longitud de la tubería y N = número de sub-tramos) y la velocidad de la onda (a) no puede ser escogida arbitrariamente, siendo necesario cumplir con la relación ∆t = ∆x/a en todos los tramos del sistema. Es claro que en las redes de tuberías reales es imposible cumplir con Courant a partir de un ∆t común porque los sistemas generalmente están compuestos por tuberías de diferentes dimensiones (longitudes, diámetros, espesores) y materiales constituyentes (acero, PVC, etc.). Por lo tanto, la aplicación del MC para solucionar el flujo transitorio en redes complejas supone aplicar un procedimiento de interpolación, generalmente en el eje espacial de la discretización, para determinar las variables de estado (Q = caudal, H = presión) en los nodos internos y de borde de cada tubería del sistema que tenga un Cn < 1.0. Sin embargo, la aplicación del proceso de interpolación implica la aparición de atenuaciones numéricas en los resultados (Goldberg y Wylie, 1983). Otro camino que evita la interpolación es ajustar la velocidad de la onda (±15%) en aquellas tuberías donde Cn < 1.0 hasta cumplir con ∆t = ∆x/a, aún cuando este proceder supone un riesgo en el sentido que podría significar adoptar valores físicos inconsistentes o directamente irreales (Twyman, 2016b). El MC es aplicable en casi cualquier tipo de sistema, aún cuando se ha demostrado que puede dejar de funcionar en sistemas extremadamente sencillos, siendo indispensable contar con métodos de solución alternativos (Twyman, 2016c). Por otro lado, el MC tradicional tampoco funciona correctamente en sistemas que transportan agua con aire disuelto, ya que la modelación del flujo bifásico significa alterar el valor de a, de la discretización inicialmente adoptada y de Cn , lo cual significa caer en la problemática de las interpolaciones, atenuación numérica y/o del ajuste de a explicados anteriormente. Es bien sabido lo difícil que es conocer a priori la masa de aire disuelta (m) en un sistema, ya que su cantidad depende del tipo de sistema analizado. Por ejemplo, en el caso de una impulsión se sabe que el tamaño de m depende del nivel de agua que exista en la aspiración de la bomba. Además, la presencia de aire puede variar de una sección a otra (Jönsson, 1985), lo cual tiende a complicar aún más el problema.

El objetivo del presente artículo es demostrar la aplicabilidad del MDFI, conocido también como método de Preissmann o esquema de la caja, para resolver el transitorio en flujos con aire disuelto en un sistema discretizado según una malla espacio-tiempo rectangular fija o variable, esto en contraposición a otro tipo de esquemas de 1er. o 2do. orden, como el MC tradicional, los métodos de McCormack y de Lax, o el MC de malla espacio-tiempo escalonada (staggered grid), el cual, pese a ser estable, preciso y más rápido en términos relativos, es difícil de manejar porque el analista debe lidiar con diferentes volúmenes de control para las distintas variables, con pseudo-variables de estado en los nodos de borde de la tubería, y con un esquema de discretización de la malla espacio-tiempo que puede ser difícil de programar (Sepehran y Badri, 2012).

Un aspecto de la modelación transitoria en los sistemas que transportan agua con aire disuelto se relaciona con el cálculo de la velocidad de la onda, la cual pasa a depender, aparte de los parámetros clásicos (diámetro, espesor, tipo de apoyo de las tuberías, etc.), de otros parámetros tales como: la constante de los gases, la cantidad de aire disuelto en el agua, la presión, etc., tópicos que serán abordados brevemente a continuación.

MATERIAL Y MÉTODOS

La velocidad de la onda de presión constituye un parámetro importante en el estudio del flujo transitorio, y depende tanto de las propiedades de la tubería (diámetro, espesor, material, condiciones de apoyo) como de las propiedades del agua (densidad, cantidad de aire disuelto, etc.) (Wang y Sanada, 2002; García et al., 2008). En un sistema que transporta agua sin aire disuelto es válido suponer que la magnitud de la velocidad de la onda se mantiene constante. Sin embargo, la existencia de aire disuelto en el agua puede complicar el análisis debido a que ahora el valor de la velocidad de la onda pasa a depender tanto del tiempo como de la presión, lo cual se manifiesta en una reducción en su valor (Padmanabhan, 1976; Wylie y Streeter, 1978; Chaudhry, 1979; García et al., 2008; Lee et al., 2008; Kela y Vähäoja, 2009). Es bien sabido que basta una pequeña cantidad de aire disuelto en el




agua para afectar sensiblemente el comportamiento de las ondas de presión debido a que éstas ya no se transmiten directamente de una partícula a la siguiente (Wylie y Streeter, 1978). Este punto es relevante porque si en el diseño de los conductos y estructuras adyacentes no se reduce la magnitud de la velocidad de la onda teniendo en cuenta la presencia de aire, los cambios de presión previstos serán demasiado grandes, pudiendo dar lugar a estructuras sobredimensionadas y demasiado costosas (Padmanabhan, 1976).

Una fórmula válida para el cálculo de la velocidad de la onda en sistemas que transportan agua con aire disuelto es aquella planteada por Wylie y Streeter (1978), Chaudhry y Yevjevich (1981) y por Svindland (2005), esto debido a que, a diferencia de otras formulaciones, toma en cuenta algunas propiedades del aire como la constante de los gases (R) y su temperatura (T):

(1)

Donde:

(2)

(3)

Con:

• am = velocidad de la onda en m/s (agua con aire disuelto).

• a = velocidad de la onda en m/s (agua sin aire disuelto).

• m = masa de aire (kg/m3).

• P = presión absoluta = 9806×[Prel+Hatm] (kg/ms2), con Prel = presión relativa y Hatm = presión atmosférica.

• Kl = módulo de compresibilidad del fluido = 2.07×109 (kg/ms2).

• ρl = densidad del agua = 1000 (kg/m3).

• E = módulo de elasticidad del material constituyente de la tubería (kg/ms2).

• D = diámetro interno de la tubería (m).

• e = espesor de la pared de la tubería (m).

• ψ = factor relacionado con la condición de apoyo de la tubería.

• R = constante de los gases = 287 [Joule / (kg∙K)].

• T = temperatura absoluta = 293 (K), con K = grados Kelvin.

• Kaire = módulo de compresibilidad del aire (kg/ms2), el cual, para efectos prácticos, se supondrá con un valor similar al de Kl (Svindland, 2005).

La ecuación (1) considera la variable P 2max igual al valor máximo de P al cuadrado, esto en orden a obtener una solución más conservadora en cada ∆t, y también toma en cuenta algunos supuestos tales como (Chaudhry, 1979; García et al., 2008):

• El flujo es unidimensional.

• La mezcla agua-aire es homogénea, es decir, las burbujas de gas están uniformemente distribuidas en el líquido.

• Las burbujas de gas siguen una ley isotérmica.

• La presión dentro de las burbujas es independiente de la tensión superficial y de la presión de vapor.




Existe un amplio abanico de métodos de solución del flujo transitorio en redes de tuberías, destacando por sus propiedades numéricas el MDFI, el cual ha sido ampliamente utilizado para resolver matrices con forma de bandas desde principios de los años 1960s. Puede trabajar en mallas con espaciamiento variable donde las ondas con frentes pronunciados pueden ser apropiadamente simuladas al variar sus factores de ponderación (FP), eliminando con ello el impacto de las oscilaciones espurias (Canelón, 2003). Su mayor estabilidad numérica le permite funcionar independientemente del valor que tenga Cn. Sin embargo, pese a estas ventajas su popularidad ha sido limitada debido a que es un esquema relativamente complejo de programar porque, en su versión tradicional, requiere construir y resolver un sistema de ecuaciones en cada ∆t que englobe todo el sistema, considerando la forma de la red (conectividad), tuberías y condiciones de borde. En este artículo se aplicará una formulación mejorada que reduce la complejidad del MDFI tradicional al trabajar con ecuaciones de compatibilidad que permiten desacoplar la red en sus nodos de borde y resolver cada tramo según el MDFI (u otro esquema) en cada paso de tiempo, facilitando el manejo de las condiciones de borde y reduciendo el tamaño del sistema de ecuaciones a un valor proporcional a la cantidad de sub-tramos que tenga cada tubería (Twyman, 2017b). El flujo transitorio en un sistema que transporta agua con aire disuelto será abordado según el MDFI de acuerdo a las fórmulas mostradas en Twyman (2017b), modificando solamente la forma de cálculo de a, la cual deberá atenerse a lo mostrado en las ecuaciones (1) a (3) del presente artículo. Más detalles sobre el flujo transitorio en redes de tuberías y métodos de solución pueden hallarse en los textos de Wylie y Streeter (1978), Chaudhry (1979), Watters (1984) y Twyman (2017a), y en los artículos recientemente publicados por Twyman (2016a,b, 2017b, 2018), por lo que se omitirá entregar más detalles aquí.

RESULTADOS

El sistema analizado está incluido en Bergant et al. (2008) y consiste en una tubería de cobre (E = 1.55 × 108 kg/ms2, u = módulo de Poisson = 0.36) inclinada 5.45% hacia arriba que conecta dos depósitos presurizados (Figura 1), con L = 37.23 (m), D = 0.0221 (m) y espesor e = 0.0016 (m). El valor del factor de fricción es f = 0.04 (constante). La tubería está apoyada de forma tal que está impedida de moverse en dirección longitudinal. El flujo transitorio es generado por el cierre rápido de la válvula en Tc = 0.009 (s). La velocidad inicial del flujo (V0) es igual a 0.2 (m/s). Se supone que la viscosidad cinemática del agua v = 1.01×10−6 (m2/s), y que la situación analizada corresponde a un flujo turbulento inicial (pre-transitorio) con un número de Reynolds (Re) reducido igual a 4376. La relación ε/D = 1×10–4, siendo ε = rugosidad relativa de la tubería. La cota piezométrica (H0) en el depósito No. 2 es igual a 32 (m).

Depósito 1

Depósito 22.03 m

0.0 m

DATUMVálvula Tubería

Nodo intermedio

Figura 1 | Esquema de la red ejemplo (adaptado de Bergant et al., 2008).

Además, a (inicial) = 1319 (m/s), N = cantidad de subtramos de la discretización = 16 y ∆t = paso de tiempo computacional (inicial) = 0.0017627 (s), siendo Cn = número de Courant (inicial) = a·∆t/(L/N) = 1319×0.0017627/(37.23/16) = 1.0. Se supondrá que la masa de aire disuelto se distribuye en cada una de las secciones de la tubería, y que en todo momento la presión en el sistema será mayor que la presión de vapor, lo cual evitará la aparición de bolsas de aire y la subsecuente separación de la columna de agua. La elevación en el nodo intermedio y en la válvula se supone igual a 1.015 (m) y 2.030 (m), respectivamente. El MDFI será aplicado con m = 0.0027 (kg/m3) y FP = 0.57, y sus resultados serán comparados con el MC (cuando m = 0 kg/m3 y m = 0.0027 kg/m3) en orden a visualizar el efecto que tiene la presencia (o no) de aire disuelto sobre la solución. En este caso no se incluye el resultado entregado por el MDFI (m = 0 kg/m3) debido a que coincide exactamente con el resultado entregado por el MC (m = 0 kg/m3).




Las Figuras 2 y 3 comparan las curvas de presión vs. tiempo en el nodo intermedio de la tubería y en el nodo donde se ubica la válvula, donde se aprecia que el MC (m = 0.0027 kg/m3) presenta una atenuación mayor en relación al MDFI (m = 0.0027 kg/m3), siendo que este último registra un mejor nivel de ajuste al resultado entregado por la literatura (Bergant et al., 2008). El resultado insatisfactorio del MC se debe a que el flujo con aire disuelto hace disminuir la magnitud original de a , haciendo por tanto que Cn disminuya del valor inicial 1.00 a 0.55, con el consiguiente impacto en la magnitud y frecuencia de las presiones debido al efecto de interpolación. Esto es indicador de que el MC tradicional es inadecuado para modelar el transitorio en sistemas que transportan agua con aire disuelto.

5 Twyman | Ingeniería del Agua | 15.1 |2014


Además, 𝒂𝒂 (inicial) = 1319 (m/s), 𝑵𝑵 = cantidad de subtramos de la discretización = 16 y ∆𝒕𝒕 = paso de tiempo computacional (inicial) = 0.0017627 (s), siendo 𝑪𝑪𝒏𝒏 = número de Courant (inicial) = 𝒂𝒂 ∙ ∆𝒕𝒕/(𝑳𝑳/𝑵𝑵) = 1319 � 0.0017627 / (37.2 / 16) = 1.0. Se supondrá que la masa de aire disuelto se distribuye en cada una de las secciones de la tubería, y que en todo momento la presión en el sistema será mayor que la presión de vapor, lo cual evitará la aparición de bolsas de aire y la subsecuente separación de la columna de agua. La elevación en el nudo intermedio y en la válvula se supone igual a 1.015 (m) y 2.030 (m), respectivamente. El MDFI será aplicado con 𝒎𝒎 = 0.0027 (kg/m3) y FP = 0.57, y sus resultados serán comparados con el MC (cuando 𝒎𝒎 = 0 kg/m3 y 𝒎𝒎 = 0.0027 kg/m3) en orden a visualizar el efecto que tiene la presencia (o no) de aire disuelto sobre la solución. En este caso no se incluye el resultado entregado por el MDFI (𝒎𝒎 = 0 kg/m3) debido a que coincide exactamente con el resultado entregado por el MC (𝒎𝒎 = 0 kg/m3).

Las Figuras 2 y 3 comparan las curvas de presión vs tiempo en el nudo intermedio de la tubería y en el nudo donde se ubica la válvula, donde se aprecia que el MC (𝒎𝒎 = 0.0027 kg/m3) presenta una atenuación mayor en relación al MDFI (𝒎𝒎 = 0.0027 kg/m3), siendo que este último registra un mejor nivel de ajuste al resultado entregado por la literatura (Bergant et al., 2008). El resultado insatisfactorio del MC se debe a que el flujo con aire disuelto hace disminuir la magnitud original de 𝒂𝒂, haciendo por tanto que 𝑪𝑪𝒏𝒏 disminuya del valor inicial 1.00 a 0.55, con el consiguiente impacto en la magnitud y frecuencia de las presiones debido al efecto de interpolación. Esto es indicador de que el MC tradicional es inadecuado para modelar el transitorio en sistemas que transportan agua con aire disuelto.

Figura 2 | Presión en el nudo intermedio (𝒎𝒎 en kg/m3). MDFI aplicado con FP = 0.57.

Figura 3 | Presión en la válvula (𝒎𝒎 en kg/m3). MDFI aplicado con FP = 0.57.

0 10 20 30 40 50 60 70

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

Pres

ión

(m)

Tiempo (s)

MC (m = 0). Courant = 1.0 MC (m = 0.0027). Courant = 0.55 MDFI (m = 0.0027). Courant = 0.55

0 10 20 30 40 50 60 70

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

Pres

ión

(m)

Tiempo (s)


Figura 2 | Presión en el nodo intermedio (m en kg/m3). MDFI aplicado con FP = 0.57.



Además, 𝒂𝒂 (inicial) = 1319 (m/s), 𝑵𝑵 = cantidad de subtramos de la discretización = 16 y ∆𝒕𝒕 = paso de tiempo computacional (inicial) = 0.0017627 (s), siendo 𝑪𝑪𝒏𝒏 = número de Courant (inicial) = 𝒂𝒂 ∙ ∆𝒕𝒕/(𝑳𝑳/𝑵𝑵) = 1319 � 0.0017627 / (37.2 / 16) = 1.0. Se supondrá que la masa de aire disuelto se distribuye en cada una de las secciones de la tubería, y que en todo momento la presión en el sistema será mayor que la presión de vapor, lo cual evitará la aparición de bolsas de aire y la subsecuente separación de la columna de agua. La elevación en el nudo intermedio y en la válvula se supone igual a 1.015 (m) y 2.030 (m), respectivamente. El MDFI será aplicado con 𝒎𝒎 = 0.0027 (kg/m3) y FP = 0.57, y sus resultados serán comparados con el MC (cuando 𝒎𝒎 = 0 kg/m3 y 𝒎𝒎 = 0.0027 kg/m3) en orden a visualizar el efecto que tiene la presencia (o no) de aire disuelto sobre la solución. En este caso no se incluye el resultado entregado por el MDFI (𝒎𝒎 = 0 kg/m3) debido a que coincide exactamente con el resultado entregado por el MC (𝒎𝒎 = 0 kg/m3).

Las Figuras 2 y 3 comparan las curvas de presión vs tiempo en el nudo intermedio de la tubería y en el nudo donde se ubica la válvula, donde se aprecia que el MC (𝒎𝒎 = 0.0027 kg/m3) presenta una atenuación mayor en relación al MDFI (𝒎𝒎 = 0.0027 kg/m3), siendo que este último registra un mejor nivel de ajuste al resultado entregado por la literatura (Bergant et al., 2008). El resultado insatisfactorio del MC se debe a que el flujo con aire disuelto hace disminuir la magnitud original de 𝒂𝒂, haciendo por tanto que 𝑪𝑪𝒏𝒏 disminuya del valor inicial 1.00 a 0.55, con el consiguiente impacto en la magnitud y frecuencia de las presiones debido al efecto de interpolación. Esto es indicador de que el MC tradicional es inadecuado para modelar el transitorio en sistemas que transportan agua con aire disuelto.

Figura 2 | Presión en el nudo intermedio (𝒎𝒎 en kg/m3). MDFI aplicado con FP = 0.57.

Figura 3 | Presión en la válvula (𝒎𝒎 en kg/m3). MDFI aplicado con FP = 0.57.

0 10 20 30 40 50 60 70

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

Pres

ión

(m)

Tiempo (s)


0 10 20 30 40 50 60 70

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

Pres

ión

(m)

Tiempo (s)


Figura 3 | Presión en la válvula (m en kg/m3). MDFI aplicado con FP = 0.57.

En cambio, el MDFI pudo funcionar sin problemas frente a la disminución de la velocidad de la onda debido al contenido de aire en el fluido, sin que su desempeño numérico se haya visto afectado por la disminución del valor de Cn . El MDFI aporta varias ventajas respecto del MC: mayor estabilidad y precisión cuando Cn es distinto de 1.0, con similar nivel de rapidez al permitir incrementos del paso de tiempo por sobre el valor óptimo. Además, puede mantener sus condiciones de estabilidad y relativa precisión sin necesidad de tener que modificar a para cumplir con Courant. Por ejemplo, la Figura 4 muestra lo que sucede en la válvula cuando se modela el transitorio en la red ejemplo aplicando el MDFI con un paso de tiempo entre 3.9 y 5.7 veces mayor que el valor óptimo, es decir, con ∆t = 0.007 s (Cn = 2.20) y ∆t = 0.01 s (Cn = 3.12), respectivamente. En este caso se supone que el valor exacto está dado por el MDFI aplicado con m = 0.0027 (kg/m3). La Figura 4 muestra que el MDFI genera un primer pico de presión con un buen nivel de ajuste respecto de la solución exacta, siendo los valores +50.1 m (exacto) en t = 0.06 (s), y +50.1 m (MDFI) en t = 0.05 (s). Las siguientes presiones extremas entregadas por el MDFI son levemente más conservadoras, para luego ajustarse a la solución exacta transcurridos 0.8 (s) del tiempo de simulación. Es del caso indicar que el MC se mostró inestable siempre que Cn > 1.0, registrando un efecto ficticio de separación de la columna de agua. Otra ventaja del MDFI es que puede ser tan rápido como el MC porque el incremento de ∆t al valor 0.007 (s) permitió reducir significativamente el tiempo de ejecución del programa a aproximadamente 1.0 (s).






En cambio, el MDFI pudo funcionar sin problemas frente a la disminución de la velocidad de la onda debido al contenido de aire en el fluido, sin que su desempeño numérico se haya visto afectado por la disminución del valor de 𝑪𝑪𝒏𝒏. El MDFI aporta varias ventajas respecto del MC: mayor estabilidad y precisión cuando 𝑪𝑪𝒏𝒏 es distinto de 1.0, con similar nivel de rapidez al permitir incrementos del paso de tiempo por sobre el valor óptimo. Además, puede mantener sus condiciones de estabilidad y relativa precisión sin necesidad de tener que modificar 𝒂𝒂 para cumplir con Courant. Por ejemplo, la Figura 4 muestra lo que sucede en la válvula cuando se modela el transitorio en la red ejemplo aplicando el MDFI con un paso de tiempo entre 3.9 y 5.7 veces mayor que el valor óptimo, es decir, con ∆𝒕𝒕 = 0.007 s (𝑪𝑪𝒏𝒏 = 2.20) y ∆𝒕𝒕 = 0.01 s (𝑪𝑪𝒏𝒏 = 3.12), respectivamente. En este caso se supone que el valor está dado por el MDFI aplicado con 𝒎𝒎 = 0.0027 (kg/m3). La Figura 4 muestra que el MDFI genera un primer pico de presión con un buen nivel de ajuste respecto de la solución exacta, siendo los valores +50.1 m (exacto) en 𝒕𝒕 = 0.06 (s), y +50.1 m (MDFI) en 𝒕𝒕 = 0.05 (s). Las siguientes presiones extremas entregadas por el MDFI son levemente más conservadoras, para luego ajustarse a la solución exacta transcurridos 0.8 (s) del tiempo de simulación. Es del caso indicar que el MC se mostró inestable siempre que 𝑪𝑪𝒏𝒏 > 1.0, registrando un efecto ficticio de separación de la columna de agua. Otra ventaja del MDFI es que puede ser tan rápido como el MC porque el incremento de ∆𝒕𝒕 al valor 0.007 (s) permitió reducir significativamente el tiempo de ejecución del programa a aproximadamente 1.0 (s).

Figura 4 | Presión en la válvula según el MDFI (FP = 0.60 cuando Courant = 2.20, FP = 0.65 cuando Courant = 3.12).

En general, el MDFI acepta mayores incrementos de ∆𝒕𝒕 reflejando fielmente el valor de la primera onda de presión, y puede mostrar atenuaciones crecientes en las presiones extremas pasados 0.8 (s) del tiempo de simulación (ver figura 4), siendo necesario seguir ajustando los FP a medida que sigue incrementándose el valor de 𝑪𝑪𝒏𝒏. Cabe mencionar que todos los ejemplos fueron corridos en un PC estándar de 32 bits con velocidad de procesamiento de 1.66 (GHz).

Comparación con otros esquemas numéricos.

Al analizar la red ejemplo resolviendo el flujo transitorio mediante los métodos de McCormack (2do. orden) y difusivo (1er. orden), también conocido como método de Lax (más detalles en Twyman, 2017b), y comparar los resultados con el resultado exacto obtenido según el MDFI en la válvula cuando 𝒎𝒎 = 0.0027 (kg/m3) y FP = 0.57, se observa que McCormack predice casi exactamente la evolución de la presión hasta antes de 0.1 (s) de tiempo de simulación, para luego mostrar las típicas oscilaciones numéricas que aparecen cuando se modelan transientes muy rápidos usando esquemas de 2do. orden. Como McCormack no dispone de factores de ponderación (como en el MDFI) cuyo ajuste le permita gestionar las oscilaciones espurias, la única forma de atenuarlas o eliminarlas es mediante la aplicación de filtros numéricos o viscosidades artificiales, cuyos valores óptimos requieren aplicar un procedimiento iterativo de prueba y error (Twyman, 2017a).

0 10 20 30 40 50 60 70

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

Pres

ión

(m)

Tiempo (s)

Exacto MDFI: Courant = 2.20 MDFI: Courant = 3.12

Figura 4 | Presión en la válvula según el MDFI (FP = 0.60 cuando Courant = 2.20, FP = 0.65 cuando Courant = 3.12).

En general, el MDFI acepta mayores incrementos de ∆t reflejando fielmente el valor de la primera onda de presión, y puede mostrar atenuaciones crecientes en las presiones extremas pasados 0.8 (s) del tiempo de simulación (ver Figura 4), siendo necesario seguir ajustando los FP a medida que sigue incrementándose el valor de Cn . Cabe mencionar que todos los ejemplos fueron corridos en un PC estándar de 32 bits con velocidad de procesamiento de 1.66 (GHz).

Comparación con otros esquemas numéricos

Al analizar la red ejemplo resolviendo el flujo transitorio mediante los métodos de McCormack (2do. orden) y difusivo (1er. orden), también conocido como método de Lax (más detalles en Twyman, 2017b), y comparar los resultados con el resultado exacto obtenido según el MDFI en la válvula cuando m = 0.0027 (kg/m3) y FP = 0.57, se observa que McCormack predice casi exactamente la evolución de la presión hasta antes de 0.1 (s) de tiempo de simulación, para luego mostrar las típicas oscilaciones numéricas que aparecen cuando se modelan transientes muy rápidos usando esquemas de 2do. orden. Como McCormack no dispone de factores de ponderación (como en el MDFI) cuyo ajuste le permita gestionar las oscilaciones espurias, la única forma de atenuarlas o eliminarlas es mediante la aplicación de filtros numéricos o viscosidades artificiales, cuyos valores óptimos requieren aplicar un procedimiento iterativo de prueba y error (Twyman, 2017a).



Figura 5 | Presión en la válvula (𝒎𝒎 = 0.0027 kg/m3). MDFI aplicado con FP = 0.57. Courant = 0.55.

Por otro lado, el método de Lax tuvo un desempeño aceptable hasta antes de 0.1 (s) de tiempo de simulación, para luego registrar las típicas atenuaciones numéricas que aparecen cuando se aplican esquemas explícitos de 1er. orden en sistemas donde 𝑪𝑪𝒏𝒏 < 1.0. Ambos esquemas mostraron inestabilidad numérica cuando fueron aplicados con 𝑪𝑪𝒏𝒏 > 1.0, lo cual es esperable tratándose de esquemas explícitos.

∆𝒙𝒙 variable.

Otro aspecto interesante del MDFI es que permite resolver el flujo transitorio usando valores de ∆𝒙𝒙 variables, es decir, distintos de 𝑳𝑳/𝑵𝑵. La variabilidad de ∆𝒙𝒙 puede conseguirse discretizando la tubería a partir de ∆𝒕𝒕, redefiniendo la longitud de los sub-tramos próximos a los nudos de borde (aguas arriba y aguas abajo) usando ∆𝒙𝒙 = 𝒂𝒂 ∙ ∆𝒕𝒕, asegurando con esto que el cálculo de las variables de estado en los nudos de borde sea siempre con 𝑪𝑪𝒏𝒏 = 1.0. Los restantes sub-tramos interiores son discretizados usando la relación ∆𝒙𝒙∗ = 𝑳𝑳 − 𝟐𝟐 ∙ ∆𝒙𝒙/(𝑵𝑵 − 𝟐𝟐), donde 𝑪𝑪𝒏𝒏 puede ser mayor o menor que 1.0 dependiendo de la relación que exista entre ∆𝒙𝒙 y ∆𝒕𝒕. Esta forma de discretizar el tramo no representa complicación alguna para el MDFI al momento de construir el sistema de ecuaciones necesario para determinar 𝑸𝑸 y 𝑯𝑯 en cada nudo de la red en cada paso de tiempo (más detalles de la forma y aplicación del sistema de ecuaciones en Twyman, 2017b, c, 2018). La Figura 6 muestra el resultado entregado por MDFI para la válvula cuando 𝒎𝒎 = 0.0027 (kg/m3) y ∆𝒙𝒙 = 𝑳𝑳/𝑵𝑵 = 37.23 / 16 = 2.327 (m) y ∆𝒙𝒙 ≠ 𝑳𝑳/𝑵𝑵, con ∆𝒙𝒙 = 𝒂𝒂 ∙ ∆𝒕𝒕 = 726.7 � 0.021 = 15.3 (m) en los dos sub-tramos de borde, y ∆𝒙𝒙∗ = 37.23 – 2 � 15.3 / (16 – 2) = 0.474 (m) en los restantes 14 sub-tramos interiores.

Figura 6 | Presión en la válvula según el MDFI (FP = 0.59). 𝑚𝑚 = 0.0027 (kg/m3).

0 10 20 30 40 50 60 70

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

Pres

ión

(m)

Tiempo (s)

McCormack MDFI Lax

0 10 20 30 40 50 60 70

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

Pres

ión

(m)

Tiempo (s)

MDFI: ∆x = L/N. Courant = 0.55

MDFI: ∆x ≠ L/N. Courant = 31.90

Figura 5 | Presión en la válvula (m = 0.0027 kg/m3). MDFI aplicado con FP = 0.57. Courant = 0.55.

Por otro lado, el método de Lax tuvo un desempeño aceptable hasta antes de 0.1 (s) de tiempo de simulación, para luego registrar las típicas atenuaciones numéricas que aparecen cuando se aplican esquemas explícitos de 1er. orden en sistemas donde Cn < 1.0. Ambos esquemas mostraron inestabilidad numérica cuando fueron aplicados con Cn > 1.0, lo cual es esperable tratándose de esquemas explícitos.




∆x variable

Otro aspecto interesante del MDFI es que permite resolver el flujo transitorio usando valores de ∆x variables, es decir, distintos de L/N. La variabilidad de ∆x puede conseguirse discretizando la tubería a partir de ∆t, redefiniendo la longitud de los sub-tramos próximos a los nodos de borde (aguas arriba y aguas abajo) usando ∆x=a·∆t, asegurando con esto que el cálculo de las variables de estado en los nodos de borde sea siempre con Cn = 1.0. Los restantes sub-tramos interiores son discretizados usando la relación ∆x*=L-2· ∆x/(N-2), donde Cn puede ser mayor o menor que 1.0 dependiendo de la relación que exista entre ∆x y ∆t. Esta forma de discretizar el tramo no representa complicación alguna para el MDFI al momento de construir el sistema de ecuaciones necesario para determinar Q y H en cada nodo de la red en cada paso de tiempo (más detalles de la forma y aplicación del sistema de ecuaciones en Twyman, 2017b, c, 2018). La Figura 6 muestra el resultado entregado por MDFI para la válvula cuando m = 0.0027 (kg/m3) y ∆x = L/N = 37.23/16 = 2.327 (m) y ∆x ≠ L/N, con ∆x = a·∆t = 726.7×0.021 = 15.3 (m) en los dos sub-tramos de borde, y ∆x*= 37.23 – 2×15.3/(16 – 2) = 0.474 (m) en los restantes 14 sub-tramos interiores.



Figura 5 | Presión en la válvula (𝒎𝒎 = 0.0027 kg/m3). MDFI aplicado con FP = 0.57. Courant = 0.55.

Por otro lado, el método de Lax tuvo un desempeño aceptable hasta antes de 0.1 (s) de tiempo de simulación, para luego registrar las típicas atenuaciones numéricas que aparecen cuando se aplican esquemas explícitos de 1er. orden en sistemas donde 𝑪𝑪𝒏𝒏 < 1.0. Ambos esquemas mostraron inestabilidad numérica cuando fueron aplicados con 𝑪𝑪𝒏𝒏 > 1.0, lo cual es esperable tratándose de esquemas explícitos.

∆𝒙𝒙 variable.

Otro aspecto interesante del MDFI es que permite resolver el flujo transitorio usando valores de ∆𝒙𝒙 variables, es decir, distintos de 𝑳𝑳/𝑵𝑵. La variabilidad de ∆𝒙𝒙 puede conseguirse discretizando la tubería a partir de ∆𝒕𝒕, redefiniendo la longitud de los sub-tramos próximos a los nudos de borde (aguas arriba y aguas abajo) usando ∆𝒙𝒙 = 𝒂𝒂 ∙ ∆𝒕𝒕, asegurando con esto que el cálculo de las variables de estado en los nudos de borde sea siempre con 𝑪𝑪𝒏𝒏 = 1.0. Los restantes sub-tramos interiores son discretizados usando la relación ∆𝒙𝒙∗ = 𝑳𝑳 − 𝟐𝟐 ∙ ∆𝒙𝒙/(𝑵𝑵 − 𝟐𝟐), donde 𝑪𝑪𝒏𝒏 puede ser mayor o menor que 1.0 dependiendo de la relación que exista entre ∆𝒙𝒙 y ∆𝒕𝒕. Esta forma de discretizar el tramo no representa complicación alguna para el MDFI al momento de construir el sistema de ecuaciones necesario para determinar 𝑸𝑸 y 𝑯𝑯 en cada nudo de la red en cada paso de tiempo (más detalles de la forma y aplicación del sistema de ecuaciones en Twyman, 2017b, c, 2018). La Figura 6 muestra el resultado entregado por MDFI para la válvula cuando 𝒎𝒎 = 0.0027 (kg/m3) y ∆𝒙𝒙 = 𝑳𝑳/𝑵𝑵 = 37.23 / 16 = 2.327 (m) y ∆𝒙𝒙 ≠ 𝑳𝑳/𝑵𝑵, con ∆𝒙𝒙 = 𝒂𝒂 ∙ ∆𝒕𝒕 = 726.7 � 0.021 = 15.3 (m) en los dos sub-tramos de borde, y ∆𝒙𝒙∗ = 37.23 – 2 � 15.3 / (16 – 2) = 0.474 (m) en los restantes 14 sub-tramos interiores.

Figura 6 | Presión en la válvula según el MDFI (FP = 0.59). 𝑚𝑚 = 0.0027 (kg/m3).

0 10 20 30 40 50 60 70

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

Pres

ión

(m)

Tiempo (s)

McCormack MDFI Lax

0 10 20 30 40 50 60 70

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

Pres

ión

(m)

Tiempo (s)

MDFI: ∆x = L/N. Courant = 0.55

MDFI: ∆x ≠ L/N. Courant = 31.90

Figura 6 | Presión en la válvula según el MDFI (FP = 0.59). m = 0.0027 (kg/m3).

El resultado entregado por la discretización flexible es bastante aceptable respecto del resultado obtenido con ∆x = L/N, con un leve corrimiento de la onda de presión que se manifiesta pasados 0.5 (s) del tiempo de simulación. En este caso hubo que ajustar los FP a 0.59 para eliminar las oscilaciones espurias (aunque leves) que aparecieron en los primeros instantes de la simulación. Otra ventaja de este tipo de discretización flexible es que permite incrementos de Cn importantes, igual a 31.90 en este caso, cuando ∆x* < 0.5 (m), con resultados cercanos al valor exacto y casi nula atenuación numérica. Este mejor desempeño del MDFI puede ser muy útil y ventajoso para analizar en forma rápida y preliminar las presiones extremas generadas por un transitorio antes de profundizar el análisis mediante un estudio más exhaustivo. El tiempo de ejecución del MDFI con discretización variable fue de 0.33 (s), siendo por tanto la opción más rápida de todas. Las desventajas de la discretización flexible son que obligatoriamente el N del tramo debe ser mayor o igual a 3, y que la forma que adopta la discretización impide hacer comparaciones de los valores de las variables de estado en los nodos internos de las tuberías debido a que su posición varía respecto del caso donde ∆x = L/N . Por último, en el ejemplo probado se verifica que el MC, McCormack y Lax no funcionan cuando ∆x ≠ L/N .

DISCUSIÓN

Se verifica que, para el caso de simulación del transitorio en una tubería que transporta agua con aire disuelto (m = 0.0027 kg/m3), el MDFI obtuvo mejores resultados en comparación con el MC, McCormack y Lax, mostrando un buen nivel de ajuste con los resultados del ejemplo clásico presentado por Bergant et al. (2008). El MDFI, pese a ser aplicado en una malla rectangular (fija: ∆x = L/N o variable: ∆x ≠ L/N) discretizada usando el método del paso de tiempo especificado, y usando una velocidad de onda variable (ecuación 1), pudo mantener su estabilidad y precisión numérica, situación que el MC, McCormack y Lax no pudieron replicar, mostrando siempre soluciones erróneas.




Esta mayor robustez del MDFI se explica por varias razones: al adoptar la discretización fija, sólo debe interpolar en las secciones próximas a los nodos de borde; en la opción con discretización variable, no requiere interpolar para determinar Q y H en cada ∆t. Ambas opciones (discretización fija y variable) reducen al mínimo o eliminan el efecto atenuador del MC en las secciones de borde de la tubería cuando Cn < 1.0, mejorando significativamente la estabilidad y precisión del MDFI. Además, la formulación del MDFI en base a diferencias finitas permite atenuar el efecto de inestabilidad no-lineal asociado a la velocidad de la onda, tal como es reconocido por Chaudhry (1979). El MDFI, a diferencia de otros métodos usualmente usados para resolver el transitorio en tuberías que transportan agua con aire disuelto, como el MC de malla escalonada (staggered grid), puede trabajar con cualquier valor razonable de N (par o impar) e incluso con un Cn distinto de 1.0, lo cual puede significar la adopción de un paso de tiempo distinto al originalmente planteado, sin que esto signifique un desmedro significativo en sus propiedades numéricas, tal como ha sido reconocido por Salgado et al. (1993) y Kim (2008). La mayor estabilidad del MDFI puede constituir una ventaja relevante cuando se busca resolver el problema de distribución de agua con aire disuelto en redes más grandes e intrincadas, compuestas por tuberías distintas en cuanto a sus dimensiones geométricas y materiales constituyentes, donde puede tornarse imposible cumplir con Courant sin antes modificar algunos parámetros iniciales como a o L.

De las Figuras 2 y 3 se puede inferir que la presencia de aire en el agua afecta la magnitud, frecuencia y forma del tren de ondas transitorias, por lo que al aumentar el valor de m disminuyen las presiones extremas junto con la frecuencia de las mismas (ver Tabla 1) en comparación con la solución clásica (MC con m = 0 kg/m3). Se observa en la Tabla 1 que la presión máxima, tanto en el nodo intermedio como en la válvula, disminuye aproximadamente un 14% cuando m pasa de 0 (kg/m3) a 0.0027 (kg/m3). En el caso de la presión mínima, las diferencias en uno y otro caso bordean el 158%. Analizando las Figuras 2 y 3 se corrobora que la frecuencia de las ondas disminuye, pasando de 9 (hercios/s) cuando m = 0 (kg/m3) a 6 (hercios/s) cuando m = 0.0027 (kg/m3), en ambos casos considerando un tiempo de simulación de 1 (s).

Tabla 1 | Presiones extremas según el MC y el MDFI. Presiones máximas (P. Máx.) y mínimas (P. Mín.) en metros. Masa m en (kg/m3).

Ubicación m= 0 (MC) m = 0.0027 (MDFI)

P. Máx. P. Mín. P. Máx. P. Mín.

Nodo intermedio 58.7 5.5 50.5 14.1

Válvula 58.7 5.4 50.1 14.0

Dentro de ese rango de m, las ondas tienden a suavizarse a medida que disminuye la frecuencia. En este tipo de simulación se pudo verificar la importancia que adquieren los FP al momento de tener que estabilizar al MDFI. Por ejemplo, en los casos donde fue aplicado con m > 0 y FP = 0.50, el MDFI mostró un comportamiento similar al del MC, en el sentido que tendía a fallar o mostrar inestabilidad, llevando a un resultado ficticio de separación de la columna de agua. Se realizaron procedimientos iterativos de prueba y error para determinar el valor óptimo de los FP y así eliminar las oscilaciones espurias (no-físicas) típicas del MDFI cuando es utilizado para modelar flujos transitorios muy rápidos, siendo el valor escogido FP = 0.57 (Cn = 1.0) y FP = 0.59, 0.60 y 0.65 (Cn > 1.0), sin que esto haya representado un aumento en el uso de memoria computacional o un incremento del tiempo de ejecución del programa. La tarea de ejecutar el programa computacional tantas veces como sea necesario en orden a hallar el valor óptimo de los FP constituye la principal desventaja del MDFI, ya que el procedimiento de prueba y error demora más o menos tiempo dependiendo de las características de cada problema. No existen valores de FP que sean universalmente aplicables, y cada caso debe ser tratado separadamente.

En el ejemplo analizado el MDFI necesitó construir y resolver un sistema de ecuaciones de tamaño 16 (N+2) en cada ∆t, conformado por dos ecuaciones por cada subtramo de la discretización más dos ecuaciones adicionales correspondientes a las condiciones de borde aguas arriba y aguas abajo del sistema, siendo resuelto mediante el algoritmo de Thomas o algoritmo de la matriz tri-diagonal (Salih, 2010; Ginestar, 2016; Twyman, 2017a,b,c).




CONCLUSIONES

Se muestra la aplicabilidad del MDFI para resolver el transitorio de un sistema que transporta un flujo con aire disuelto utilizando una malla espacio-tiempo rectangular (fija o variable) discretizada según el método del paso de tiempo especificado. La mayor fortaleza numérica del MDFI permite calcular las presiones a partir de la magnitud de a calculada según distintos valores de m, en este caso con valores extremos de 0 y 0.0027 (kg/m3), sin mostrar señales de inestabilidad o atenuación numérica una vez determinados los valores más adecuados para los FP. Basta una pequeña porción de aire disuelto en el agua para afectar en forma significativa la magnitud, frecuencia y forma del tren de ondas transitorias, reduciendo el nivel de impacto respecto de la solución clásica. Esto podría significar que, en el mundo real, el sistema podría estar menos solicitado de lo pensado, ya que el fenómeno tiende a reducir la magnitud de las presiones y su frecuencia, esto obviando otros problemas asociados al transporte o distribución de agua con aire disuelto, como la corrosión en tuberías metálicas que podría adelgazar la pared de la tubería dejándola susceptible a daños con sobrepresiones de baja magnitud relativa. Con esto la correcta modelación del flujo de agua con aire disuelto adquiere una importancia significativa toda vez que permitiría reducir el tamaño de los artefactos mitigadores de ondas (cámaras hidroneumáticas, estanques unidireccionales, chimeneas de equilibrio, etc.), ayudando incluso a mejorar o perfeccionar las actividades operacionales en las redes existentes, como el cierre de válvulas importantes, todo lo cual significaría una mayor eficiencia y por tanto, un ahorro en los costes asociados a daños o fallas en la infraestructura.

Como trabajo futuro se recomienda resolver el ejemplo analizado utilizando otros esquemas de 2do. orden, como el esquema tipo-Godunov (en volúmenes finitos) planteado por León et al. (2007), lo cual permitiría reducir el tiempo de ejecución, manteniendo el nivel de precisión numérica y la concordancia con el fenómeno físico.

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García et al. | Plan de seguridad del agua en los Campos de Refugiados Saharauis en Tindouf (Argelia) 37Ingeniería del Agua | 22.1 | 2018

Plan de seguridad del agua en los Campos de Refugiados Saharauis en Tindouf (Argelia)

Water safety plan at the Saharawi refugee camps in Tindouf (Algeria)

García, R.a, Blanco, R.b, Anta, J.c, Naves, A.d, Molinero, J.e

aSolidaridad Internacional Andalucía (SIA), Programa CRS. Actualmente consultor independiente. C/ Marqués de San Esteban, 26 5ºA 33206 Gijón (España). Email: [email protected]

bSolidaridad Internacional Andalucía (SIA), Programa CRS. Actualmente en Tragsatec. Avda. La Paz, 8, 7D, Burgos, 09004 (España). Email: [email protected]

cUniversidade da Coruña, Grupo de Ingeniería del Agua y del Medio Ambiente, ETS de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos Campus de Elviña s/n, 15192-A Coruña. (España). E-mail: [email protected]

d Universidade da Coruña, Centro de Investigaciones Científicas Avanzadas (CICA), ETS de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos, Campus de Elviña s/n, 15192-A Coruña. (España). E-mail: [email protected]

eAMPHOS 21 Consulting S.L., Passeig de Garcia i Faria, 49-51, 08019 Barcelona (España). E-mail: [email protected]


Citar como: García, R., Blanco, R., Anta, J., Naves, A., Molinero, J. 2018. Water safety plan at the Saharawi refugee camps in Tindouf (Algeria). Ingeniería del agua, 22(1), 37-52. https://doi.org/10.4995/Ia.2018.7998

RESUMEN

Desde 1975, unos 165 000 saharauis viven como refugiados en el desierto del Sahara cerca de Tindouf (Argelia). El agua disponible proviene de pozos profundos ubicados en algunos casos a decenas de kilómetros de distancia de los asentamientos de población, es tratada en plantas de ósmosis inversa y mediante cloración y, posteriormente, se distribuye mediante una red de grifos y camiones cisterna. La complejidad del sistema de abastecimiento y las condiciones extremas han obligado a la elaboración de un Plan de Seguridad del Agua con objeto de asegurar que el suministro ofrece una dotación suficiente y una calidad del agua adecuada. El plan sigue una metodología de evaluación de riesgos y establece mecanismos de control para minimizar su impacto, que se recogen en seis protocolos de actuación para las infraestructuras y el control de la calidad de agua. Como aportación novedosa la metodología desarrollada en los campamentos incorpora además de los tradicionales conceptos de calidad de agua, el análisis del volumen de agua suministrada, muy relacionada con algunas enfermedades hídricas. Desde finales de 2014, estos protocolos han comenzado a ser aplicados obteniéndose resultados que repercuten en la mejora de la calidad de vida de las personas refugiadas.

Palabras clave | sahara; refugiados; plan de seguridad del agua; gestión de sistemas de abastecimiento; calidad de agua; sistema de información geográfica.

ABSTRACT

Since 1975, about 165,000 people from Western Sahara are living as refugees in the Sahara Desert near Tindouf (Algeria). Available water resources come from deep boreholes located up to tens of kilometers away from the settlements of the population, bulk water is treated in reverse osmosis plants and by chlorination systems and, after, distributed through a network of taps and water tankers. Water supply system complexity and extreme conditions force the elaboration of a Water Safety Plan, aiming to guarantee appropriate provision and quality of water. The plan follows a risk assessment methodology and establishes control mechanisms to minimize risk impacts, which are compiled in six action protocols for infrastructures and water quality monitoring. As a novel contribution, the

e ISSN: 1886-4996 ISSN: 1134-2196



38 García et al. | Plan de seguridad del agua en los Campos de Refugiados Saharauis en Tindouf (Argelia) Ingeniería del Agua | 22.1 | 2018


proposed methodology developed in the refugee camps incorporates besides the conventional water quality assessment concepts, the analysis of the volume of supplied water, linked with some water-washed diseases. Since the end of 2014, those protocols have begun to be applied obtaining results that have a positive effect on the life quality of refugees.

Key words | sahara; refugees; water safety plan; water supply system management; water quality; geographic information system.

INTRODUCCIÓN

En 2002, el Comité de Derechos Económicos, Sociales y Culturales de las Naciones Unidas aprobó su Observación general N.º 15 sobre el Derecho al Agua (ONU, 2002b) en la que se establece el derecho de todas las personas “a disponer de agua suficiente, salubre, aceptable, accesible y asequible para el uso personal y doméstico”. El 28 de julio de 2010, a través de la Resolución 64/292, la Asamblea General de las Naciones Unidas reconoció explícitamente el derecho humano al agua y al saneamiento. En dicha resolución se exhorta a los Estados y organizaciones internacionales a aportar recursos que permitan a los países en vías de desarrollo proporcionar servicios de agua y saneamiento saludables, accesibles y asequibles a la población (ONU, 2010). El 25 de septiembre de 2015 los 193 Estados Miembros de las Naciones Unidas adoptaron la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible: un plan de acción compuesto por 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible y 169 metas, cuyo propósito es poner fin a la pobreza, luchar contra la desigualdad y hacer frente al cambio climático para el 2030. El objetivo 6 busca garantizar la disponibilidad de agua y su gestión sostenible y el saneamiento para todos (ONU, 2017). Sin embargo, según el informe del año 2015 de la Organización Mundial de la Salud, todavía existen 667 millones de personas sin acceso a fuentes de agua mejorada (WHO, 2015). Esta situación es especialmente grave cuando se trata de poblaciones refugiadas afectadas por largos conflictos en lugares donde los recursos son escasos, como Palestina (UNRWA, 2016) o el Sáhara Occidental (ECHO, 2015).

El caso de los refugiados saharauis asentados en el noroeste del desierto del Sáhara (Tindouf, Argelia) desde hace 40 años es paradigmático. El acceso al agua de las 165 000 personas que habitan allí, según las autoridades saharauis, ha constituido un reto debido a la escasez de recursos hídricos, la baja calidad del agua, la falta crónica de inversiones y las extremas condiciones climáticas. Así, desde los inicios del exilio en torno a 1975, cuando se explotaban pozos someros excavados manualmente en la cercanía de los hogares, el abastecimiento de agua ha ido evolucionando lentamente hacia a un complejo sistema de pozos profundos y plantas de tratamiento con el fin de proteger la salud de la población.

En la actualidad, los agentes implicados en la gestión del sistema de abastecimiento son el Ministerio de Agua y Medio Ambiente (MIAMA) de la República Árabe Saharaui Democrática (RASD), como responsable de garantizar el abastecimiento de agua en cantidad y calidad en los Campamentos de Refugiados Saharauis (CRS), y Solidaridad Internacional Andalucía (SIA), que cuenta con el asesoramiento de Aguas del Huesna (Sevilla, España) y actúa en asociación con el Alto Comisionado para el Refugiado de Naciones Unidas (ACNUR). La Dirección General de Protección Civil y Operaciones de Ayuda Humanitaria Europeas (ECHO) es uno de los principales financiadores de las operaciones.

En el año 2010, dadas las demandas crecientes, se elaboró la Estrategia de Agua y Saneamiento en los CRS para el período 2011-2016 en lo referente a operación y mantenimiento del sistema (MIAMA, 2011), cuyo objetivo fue servir de guía para las distintas intervenciones a realizar en el sector del agua. Uno de los aspectos cruciales de la estrategia es en la mejora de la gestión y especialmente en la necesidad de la puesta en marcha de unos protocolos de actuación que permitan gestionar y supervisar la calidad de agua y las infraestructuras de manera eficiente. Estos protocolos de actuación han sido elaborados por el personal técnico de SIA y MIAMA, que se apoyó en las metodologías de gestión de los riesgos de los Planes de Seguridad de Agua (PSA) promovidas por la Organización Mundial de la Salud (Bartham et al., 2009).

Existen multitud de experiencias (String et al., 2016) en las que se han aplicado la metodología de los PSA, aunque no en asentamientos de refugiados donde habitualmente se adopta un enfoque de emergencia. En este sentido el sistema de agua de los CRS, debido a las cuatro décadas de desarrollo y a su paulatina mejora, se aleja de este enfoque de emergencia y se asemeja más a sistemas de abastecimiento de agua de países en desarrollo. Estas experiencias se centran en los aspectos relacionados con la calidad de agua y se muestran prometedoras no solo como una herramienta de mitigación de riesgos, sino también como una


http://www.un.org/ga/search/view_doc.asp?symbol=A/RES/64/292&Lang=S

http://www.un.org/ga/search/view_doc.asp?symbol=A/RES/64/292&Lang=S

https://es.wikipedia.org/wiki/Desierto_del_S%C3%A1hara



iniciativa rentable para los proveedores de agua siempre y cuando se dé suficiente apoyo a los responsables de suministro para su implementación y se haga una adaptación local de esta metodología (String et al., 2016).

En este artículo se presenta la metodología aplicada para el desarrollo del Plan de Seguridad del Agua en los CRS, y los primeros resultados obtenidos. Como aportación novedosa, la metodología desarrollada incorpora además de los tradicionales conceptos de calidad de agua, el análisis del volumen de agua suministrada, muy relacionada con algunas enfermedades hídricas.

LOS CAMPAMENTOS DE REFUGIADOS SAHARAUIS EN TINDOUF

Contexto

El asentamiento de la población en los CRS tiene su origen en el llamado conflicto del Sahara Occidental, antigua colonia y provincia española declarada territorio no autónomo en la resolución 1542 (XV) de la Asamblea General de las Naciones Unidas (ONU,1960). Se trata de una región desértica de 266 000 km2 limitada al oeste por el Océano Atlántico, por Marruecos al norte, Argelia al noreste, y Mauritania al este y al sur (Figura 1).

Figura 1 | Mapa de situación de los campamentos de refugiados saharauis en Tindouf (adaptado de ACNUR).

La salida de España como potencia colonizadora del Sahara Occidental, en 1976, después de haber firmado la Declaración de principios entre España, Marruecos y Mauritania sobre el Sahara Occidental (Acuerdo Tripartito de Madrid) provocó la ocupación del territorio saharaui por parte de Mauritania y Marruecos. Este acuerdo, que se compone de una declaración política y varios anexos secretos, ignora el derecho a la libre determinación del pueblo saharaui y, posteriormente, fue declarado no válido según un dictamen del Secretario General Adjunto de Asuntos Jurídicos de las Naciones Unidas (ONU, 2002a). Por lo tanto, el territorio se encuentra oficialmente en proceso de descolonización.




En 1976, el Frente Popular de Liberación de Saguía el Hamra y Río de Oro (Frente Polisario), que desde 1979 es considerado por las Naciones Unidas como el legítimo representante del pueblo saharaui (ONU, 1979), proclamó la independencia del territorio y la fundación la República Árabe Saharaui Democrática (RASD). En ese momento se inicia un conflicto armado con Mauritania y Marruecos que provoca la llegada masiva de refugiados a Argelia. En el año 1979, Mauritania se retira de la contienda cediendo los territorios al Frente Polisario. La guerra con Marruecos continua varios años más, durante los cuales éste ocupa la mayor parte de la región. En 1991 se firmó un alto el fuego en el contexto de un plan de paz mediado por la ONU y la OUA (Organización para la Unidad Africana). Este plan preveía la celebración de un referéndum de autodeterminación para el pueblo saharaui. La Misión de Naciones Unidas para el referéndum en el Sahara Occidental (MINURSO) es la entidad encargada de organizar dicho referéndum con base en el censo español de 1974. Desde entonces, la falta de entendimiento en lo referente al censo de votantes y muchos otros inconvenientes expresados por el Reino de Marruecos han retrasado el proceso hasta llevarlo a una situación de estancamiento. Se estima que la población refugiada actualmente alcanza las 165.000 personas, según fuentes locales y del gobierno de Argelia. Esta crisis humanitaria es la única crisis que alcanzó en 2014 la máxima puntuación (11/11) en la lista de crisis olvidadas que elabora ECHO (ECHO, 2015).

Aunque la gestión de los CRS es responsabilidad del gobierno saharaui a través de sus estructuras administrativas, ha sido imprescindible la ayuda internacional para mantener con vida a la población saharaui refugiada durante casi cuatro décadas de exilio. La coordinación de esta ayuda recae en el Alto Comisionado para el Refugiado de Naciones Unidas (ACNUR). Otras agencias con gran presencia en la zona son el Programa de Mundial de Alimentos (PMA) y UNICEF. España, donante fundamental en esta crisis, se ha focalizado en los sectores de seguridad alimentaria, nutrición y salud (AECID, 2015)

Los refugiados saharauis se distribuyen en cinco campamentos o wilayas: Auserd, Bojador, Dajla, El Aaiún y Smara (Figura 1). A estas cinco entidades se une Rabuni, la capital político-administrativa, donde se encuentran las distintas instituciones y autoridades de la RASD. Las wilayas se dividen administrativamente en 29 dairas o ayuntamientos y en 116 barrios.

El sector del agua en los Campamentos de Refugiados Saharauis de Tindouf

En un inicio, en el que se preveía una rápida vuelta al Sahara Occidental, los sistemas de abastecimiento adoptaron un enfoque de emergencia. Estaban basados en la explotación de las aguas subterráneas más someras mediante pozos excavados manualmente en el entorno de los hogares, pozos familiares. En 1994, las fuertes lluvias causaron importantes inundaciones que, debido a la falta de sistemas adecuados de saneamiento, provocaron una epidemia de cólera en el Aaiun. Esto obligó al cierre de los pozos familiares y a un cambio de planteamiento que incluyó la excavación de pozos profundos, la puesta en marcha de sistemas de cloración, el control bacteriológico y un sistema de suministro por camiones (Vivar et al., 2016).

Con el tiempo se produjo un aumento de la población refugiada y se constató el hecho de que la solución del conflicto estaba enquistada. A finales de la década de los 90, las autoridades saharauis y el ACNUR decidieron avanzar en la mejora del sistema, siempre teniendo en cuenta que cualquier tipo de infraestructura debía ser portátil para poder ser transportada al Sahara Occidental una vez se solucione el conflicto.

A partir del año 2001 se elaboró el Plan Director de Abastecimiento, con el apoyo de SIA y el Consorcio de Aguas del Huesna, que fue financiado por ECHO (SIA, 2001). Su objetivo era abastecer a la población en cantidad y calidad suficientes. El plan incluyó la excavación de nuevos pozos profundos (~100 m de profundidad), la instalación de plantas de osmosis y la sustitución paulatina de sistema de distribución en camiones por una red general de canalización mediante tuberías. La primera red de abastecimiento por grifos se instaló en Dajla en el año 2002. Posteriormente, en el año 2010 se elaboró la Estrategia de Agua y Saneamiento en los CRS (2011-2016) como guía para las distintas intervenciones a realizar en los CRS, según las prioridades establecidas por los diversos actores involucrados: beneficiarios/as, MIAMA, distintos financiadores y ONGDs en la zona.

Actualmente, el abastecimiento de agua potable se basa en pozos profundos situados en el entorno de los campamentos. El agua se extrae mediante bombas sumergibles y se conduce hasta depósitos metálicos de regulación de 240 m3 de capacidad. El agua bruta almacenada es tratada en función de su calidad. El sistema de abastecimiento se divide en 3 zonas autónomas, cada una con diferente problemática:


https://es.wikipedia.org/wiki/Sagu%C3%ADa_el_Hamra

https://es.wikipedia.org/wiki/R%C3%ADo_de_Oro

https://es.wikipedia.org/wiki/Refer%C3%A9ndum

https://es.wikipedia.org/wiki/1974



• La Zona 1, que comprende las wilayas de El Aaiun y Ausserd, se abastece de 7 pozos profundos situados al norte del Aaiun. Estos pozos se alimentan de un acuífero detrítico terciario y son de productividad moderada. La calidad microbiológica del agua es buena. Se trata de un agua salina, con una conductividad eléctrica de 2200 microS/cm, y que contiene concentraciones de flúor y nitrato por encima del límite máximo de referencia establecido por la Organización Mundial de la Salud (WHO, 2011) y la normativa argelina (Argelia, 2011). Desde el año 2014 funciona una planta de ósmosis que suministra agua tratada de manera alternativa al Aaiun y Ausserd. Los periodos de alternancia son de unos 20 días.

• La Zona 2 cuenta con 2 pozos en las cercanías de la wilaya de Bojador para el abastecimiento de las wilayas de Smara, Bojador y el centro institucional de Rabuni (Figura 2). Los pozos, más productivos que en la Zona 1, se alimentan de un acuífero kárstico del Carbonífero que contiene agua de muy elevada conductividad eléctrica (~ 4000 mS/cm) y, al igual que en la Zona 1, con concentraciones de nitratos y flúor que superan los límites establecidos por la normativa. El agua bruta es tratada mediante una planta de ósmosis inversa desde el año 2006.

• La Zona 3, que corresponde a la wilaya de Dajla y está situada a 120 km de Rabouni, cuenta con 2 pozos profundos que se alimentan de un acuífero formado por areniscas del Devónico. La calidad fisicoquímica y bacteriológica es buena, por lo que no ha sido necesario la instalación de tratamiento.

En las tres zonas funcionan sistemas de cloración previos a la distribución. Las aguas tratadas se transportan y distribuyen mediante una red que conecta las captaciones y las zonas de consumo, que en algunos lugares se encuentran a 25 km de distancia. El abastecimiento a los hogares se lleva a cabo a través de grifos comunitarios provistos de dos salidas. A una de las salidas se conecta una manguera flexible de ~150 m que permite llenar cisternas familiares de 1 a 2 m3. A la otra salida se conecta un pequeño tubo flexible para llenar garrafas de 20 L. A pesar de que existen más de 450 grifos, la cobertura de la red en baja presión no es completa en todas las wilayas, alcanzando el 50% de la población total. El resto de la población se abastece mediante camiones cisterna que se alimentan en una serie de puntos de la red denominados jirafas (Figura 2). El objetivo estratégico es lograr una dotación de 20 L/hab·d.

Figura 2 | Esquema del sistema de abastecimiento de la Zona II que abastece las wilayas de Smara, Bojador y el centro institucional de Rabuni (fuente: SIA).




UN ENFOQUE INTEGRAL: ELABORACIÓN DEL PLAN DE SEGURIDAD DEL AGUA Y PROTOCOLOS DE ACTUACIÓN

Introducción

El asegurar una dotación adecuada y con calidad suficiente en un abastecimiento de agua para consumo humano requiere de una serie de acciones y controles coordinados que deben formar parte de un plan integral de actuación. Según la OMS (WHO, 2004): «La forma más eficaz de garantizar sistemáticamente la seguridad de un sistema de abastecimiento de agua de consumo es aplicando un planteamiento integral de evaluación y gestión de los riesgos que abarque todas las etapas del sistema de abastecimiento, desde la cuenca de captación hasta su distribución al consumidor. Este tipo de planteamientos se denominan planes de seguridad del agua». Los Planes de Seguridad del Agua (PSA) deben considerarse una estrategia de gestión de riesgos con una finalidad clara: garantizar sistemáticamente la seguridad y aceptabilidad del agua de consumo suministrada por un sistema de abastecimiento (Davinson, 2002).

En el caso del PSA para el sistema de agua de los campamentos de refugiados saharauis (PSA-CRS) y como aspecto novedoso de la metodología propuesta, se decidió ampliar el concepto de seguridad y aceptabilidad incluyendo, no solo aspectos relacionados con la calidad del agua, sino también con la cantidad de agua disponible o dotación. Se considera que esta mejora es muy conveniente para analizar la situación de los campamentos de refugiados saharauis en la que los problemas de calidad de agua no son tan relevantes, porque el agua es tratada (osmotizada) y clorada, pero sí que se pueden plantear problemas de enfermedades hídricas ligadas a una baja accesibilidad al agua, como las enfermedades relacionadas con una higiene deficiente por no disponer de suficiente volumen de agua. En este caso, se ha considerado que el procedimiento incluido en los planes de seguridad es muy adecuado para realizar la evaluación de riesgos y proponer las medidas y controles adecuados. La idea principal es que las conclusiones de la evaluación de riesgos, resumidas la matriz de riesgos del PSA-CRS, deben ocupar un lugar central como elemento de análisis y reflexión y ser, por consiguiente, la herramienta fundamental para la priorización de las acciones necesarias para mitigar los riesgos que pongan en peligro el suministro en cantidad y calidad adecuada. A partir de la matriz de riesgos se generan los protocolos o planes de gestión de las instalaciones, los protocolos o planes de gestión de la calidad de agua y se prevén acciones de sensibilización a la población y técnicos, formativas y de I+D+i (programas complementarios).

Figura 3 | Metodología del Plan de Seguridad del Agua de los Campamentos de Refugiados Saharauis (PSA-CRS). Adaptación de la metodología OMS para los PSA.




Metodología

La metodología (Figura 3) consta de tres partes fundamentales. En primer lugar, se ha realizado una evaluación de los factores de peligro y una caracterización de los riesgos, para determinar y comprender cómo pueden afectar los factores de peligro al sistema de abastecimiento. A continuación, se han determinado las medidas que controlan los riesgos identificados en el sistema y garantizan el cumplimiento de las metas. Se trata de establecer un monitoreo operativo que garantice la detección rápida y oportuna de cualquier desviación con respecto al funcionamiento requerido. Finalmente, se han elaborado los protocolos o planes de gestión que describen: (1) Las medidas a adoptar durante el funcionamiento normal; (2) Las medidas a adoptar tras posibles incidentes; (3) Aspectos relacionados con el monitoreo y el flujo de información en el sistema y (4) Los programas complementarios.

Evaluación de los riesgos

La primera etapa del PSA consistió en reunir a un equipo de personas implicadas en el sistema de abastecimiento para determinar los peligros que pueden afectar a la calidad y seguridad del agua a lo largo de la cadena de suministro. Se formó un equipo experimentado y multidisciplinar con miembros del Ministerio de Agua y Medioambiente de la RASD y Solidaridad Internacional Andalucía, que contaba con el asesoramiento técnico de Aguas del Huesna.

El siguiente paso fue una completa revisión de la información disponible sobre el sistema de abastecimiento de agua en los CRS. Existe una amplia documentación histórica del sistema (SIA, 2010) que incluye información sobre: (1) Las fuentes de suministro y su emplazamiento; (2) Los cálculos hidráulicos de los sistemas; (3) Las normas de calidad del agua pertinentes (Argelia, 2011); (4) Los procesos de tratamiento y potabilización del agua; (5) Los pormenores sobre el sistema de distribución del agua, incluidos los relativos a la red de distribución y el transporte en camiones cisterna y, por último, (6) La determinación de usos y usuarios del sistema. La información recopilada se depuró y se completó mediante la obtención de datos adicionales en terreno, para lo que se realizaron evaluaciones rápidas (WHO, 2012), se revisó la documentación de referencia (Ainsworth, 2004) y se compararon los datos con informes de años anteriores (Docampo y Molinero, 2006). Simultáneamente, se desarrolló un sistema de información que permite controlar el ciclo de vida de la información desde su obtención hasta su disposición final. Este sistema de información consiste en: (1) Un sistema de información geográfica (SIG) del sistema de abastecimiento; (2) Un sistema de navegación off-line basado en OruxMaps, que permite situar sobre el terreno el emplazamiento de todas las infraestructuras del sistema; y (3) La puesta en servicio de un servidor de datos on-line que ha permitido compartir la información con los agentes implicados.

A continuación se procedió a realizar el análisis de riesgos, que consiste en definir los puntos más débiles del sistema de abastecimiento de agua para determinar y comprender cómo le pueden afectar los factores de peligro. El procedimiento consta de dos pasos, la evaluación de peligros y la caracterización de riesgos. La evaluación de peligros se realizó en función del tipo de infraestructura de la red: captaciones, tratamientos, depósitos, red y puntos de consumo. Así, para cada tipo de infraestructura, los eventos peligrosos se definen como eventos que introducen peligros en el sistema de abastecimiento de agua o impiden su eliminación. Por ejemplo, las lluvias torrenciales (evento peligroso) pueden facilitar la introducción de microorganismos patógenos (peligro) en la fuente de agua. Para el sistema de abastecimiento de agua en los CRS se han identificado eventos peligros y peligros agrupados según los cinco tipos de infraestructura. De entre todos los eventos peligrosos definidos se disgregaron los más significativos de los menos significativos, limitando a 42 como los más relevantes (Tabla 1).

Tabla 1 | Número de peligros y eventos peligrosos más relevantes por infraestructura.

Emplazamiento Captaciones Tratamiento Depósitos Redes Punto de ConsumoNº de eventos y peligros asociados 14 8 4 12 4

En relación con la caracterización de los riesgos, se aplicó un método semi-cuantitativo basado en la matriz de riesgos (Deere et al., 2001), que comprende la estimación de la probabilidad o frecuencia de un peligro y la gravedad o consecuencia del evento asociado a dicho peligro. Para definir la probabilidad del riesgo, se empleó la siguiente jerarquía de sucesos, a la que se le asignó un peso variable entre 1 y 3:




• Evento poco probable: Se produce alguna vez cada 5 años. Se le asignó un peso de 1.• Evento probable: Se produce varias veces al año. Se le asignó un peso de 2.• Evento muy probable: Se produce varias veces al mes. Se le asignó un peso de 3.

La vulnerabilidad se definió a partir de la evaluación de la gravedad de las consecuencias en caso de producirse el evento. En este caso han establecido tres niveles, con un peso variable entre 1 y 5:

• Muy alta: Producen un efecto catastrófico para la salud pública y/o generan un gran impacto en la dotación mensual. Se le asignó el mayor peso, de valor 5.

• Alta: Producen un efecto grave para la salud a largo plazo, un efecto reglamentario grave y/o un impacto en la dotación semanal. Se ponderó con un peso de 3.

• Moderada: Producen un efecto leve para la salud, un cambio organoléptico moderado y/o un impacto en la dotación diaria. En este caso se ponderó la vulnerabilidad con un peso de 1.

Finalmente, se definió la importancia del riesgo como el producto de la probabilidad de desencadenamiento de un evento peligroso y de la vulnerabilidad del sistema frente a dicho evento. La evaluación de riesgos en este primer tramo de la vida del PSA-CRS fue realizada con la opinión de los técnicos de SIA y del MIAMA con experiencia de varios años en el terreno. En la Tabla 2 se pueden ver 4 ejemplos de 4 riesgos analizados en el sistema.

Tabla 2 | Ejemplos de clasificación de riesgos en el PSA-CRS.

Emplazamiento Peligro EventoClasificación del riesgo(probabilidad×gravedad)

Captaciones Desecho de cadáveres de animales Sacrifico de animales en proximidades de la captación Poco probable (1)×Muy alto (5) = 5Captaciones Interrupción del suministro Fallo en el suministro eléctrico Probable (2)×Muy alto (5) = 10Tratamiento Interrupción del tratamiento /Agua no desinfectada Avería en dosificadora de cloración Probable (2)×Muy alto (5) = 10Redes Disminución de los caudales circulantes Presencia de aire en tuberías Probable (2)×Alto (3) = 6

Determinación de las medidas de control

Una vez establecidos los riesgos que afectan a cada tipo de infraestructura, se procedió a establecer los mecanismos de control para cada uno de ellos a fin de minimizar la amenaza que representan. Dichos mecanismos deben ser medidas con objetivos claros (límites críticos objetivos), con valores umbral o alarmas que desencadenan la acción correctiva (límite crítico desencadenante de la adopción de medida). Hay que tener en cuenta que la determinación y aplicación de las medidas de control se debe basar en el principio de las barreras múltiples. La ventaja de este sistema es que el fallo de una barrera puede compensarse mediante el funcionamiento eficaz de las barreras restantes.

En el caso del sistema de abastecimiento agua de los CRS, se han tenido en cuenta diversos aspectos para determinar las medidas de control atendiendo a cada tipo de infraestructura, como las que se reflejan a modo de ejemplo en la Tabla 3 para captaciones, redes y puntos de consumo. El sistema de información geográfica y su potencial como herramienta de análisis ha sido de gran ayuda para la definición de las medidas de control.

Tabla 3 | Aspectos considerados para la determinación de las medidas de control en captaciones, redes y puntos de consumo.

Captaciones • Construcción correcta de pozos, incluido su revestimiento, impermeabilizado y protección de la boca• Barreras para impedir el acceso de animales• Barreras para impedir el acceso y la manipulación no autorizados• Medidas de control, mantenimiento preventivo y correctivo definido en los protocolos de la instalación

Redes y puntos de consumo

• Medidas de control, mantenimiento preventivo y correctivo definido en los protocolos de la instalación• Disponibilidad de sistemas de reserva• Uso de válvulas • Sistema de distribución y medios de almacenamiento completamente protegidos• Mantenimiento de una presión suficiente en el sistema• Protección necesaria para evitar el sabotaje, las conexiones ilegales y la manipulación• Almacenamiento en los hogares




Una vez definidas las medidas de control para cada riesgo, se procedió a definir para cada una de ellas unos límites de aceptabilidad de la eficacia de las operaciones, llamados límites críticos, que pueden aplicarse a los parámetros de monitoreo operativo. De esta forma, si el monitoreo determina que se ha superado un límite crítico deberán desencadenarse acciones correctivas en caso de incidencia. La detección de la desviación y la aplicación de la medida o medidas correctoras deben poder realizarse en un plazo suficiente para mantener la eficacia del sistema y la calidad del agua. En la Tabla 4 se presentan ejemplos de medidas de control relativas a los riesgos presentados en la Tabla 2, los límites críticos establecidos y las acciones correctivas que desencadenan. En el PSA-CRS elaborado se plantearon medidas de control para la mayoría de los peligros determinados en la etapa de evaluación de riesgos. Será misión de las siguientes versiones del plan el establecimiento de nuevas medidas de control y la revisión de los peligros y los eventos peligrosos asociados.

Tabla 4 | Ejemplo de matriz de riesgos con sus medidas de control, límites críticos y acciones correctivas.

Instalación EventoMedidas de Control Limite crítico objetivo

Límite crítico desencadenante de la adopción de medidas Acción Correctiva

Captaciones Sacrifico de animales en proximidades de la captación

Perímetro de protección

Se controla este tipo de actividades en las proximidades del abastecimiento

No se controla este tipo de actividades en las proximidades del abastecimiento

Vigilancia

Captaciones Fallo de suministro eléctrico

Generadores de reserva/Carburante

Funcionan los equipos de emergencia

No funcionanNo existenNo hay carburante

Generadores en funcionamiento

Tratamiento Avería de la dosificadora de cloración

Monitoreo de cloro en la red

Se controlan y mantienen los equipos en funcionamiento

No funcionan los equipos. No hay cloro en la red

Reparación, sustitución y/o calibración de los equipos de cloración

Redes Disminución de los caudales circulantes

Revisión de las ventosas

Se detectan una disminución del caudal circulante en la red

Disminución >20% del caudal medio

Revisión del funcionamiento o sustitución de las ventosas

Planes de gestión y mejora. Definición de los Protocolos de actuación

El programa de mejoras que se plantea en el PSA de los CRS está contenido en los protocolos de operación y mantenimiento de instalaciones y calidad de agua, que SIA y el MIAMA han desarrollado durante los años 2015 y 2016. El objetivo del programa es definir las tareas necesarias para el control y mantenimiento de las instalaciones y los controles y tareas relativas al trabajo del equipo de la Unidad de Calidad de Agua (UCA), de cara a asegurar una dotación suficiente de agua de calidad. Estos protocolos esta dirigidos a todas las entidades que intervienen en el proceso de abastecimiento y control de la calidad de las aguas de consumo humano. De los seis protocolos redactados, cinco son relativos a instalaciones –pozos, depósitos, redes, estaciones de ósmosis y estaciones de bombeo– y el otro a la calidad de agua. El esquema desarrollado para los protocolos de todas las instalaciones es idéntico y se muestra en la Tabla 5.

Tabla 5 | Esquema del protocolo de instalaciones en el PSA de los CRS.

Capítulo Descripción 1. Estrategia de control y mantenimiento

Recoge los tipos de control y el tipo de mantenimiento correctivo y preventivo a realizar por el personal del MIAMA, así como el monitoreo que debe ser realizado por SIA Para su correcta implementación se define: (i) Tipo de actuación; (ii) Persona responsable; (iii) Frecuencia de actuación y horas de trabajo estimadas y (iv) Material necesario para llevarlo a cabo

2. Organigrama Presenta el organigrama por zona de actuación en el que se establecen los puestos de trabajo y sus responsabilidades3. Descripción de las instalaciones existentes

Incluye, fichas descriptivas de las instalaciones, planos de zonificación y planos de equipamiento hidráulico y eléctrico

4. Fichas de Control Formularios para el control y mantenimiento que deben ser utilizadas en la implementación del protocolo5. Piezas de Repuesto Listado de piezas de repuesto a disponer en los almacenes para garantizar el correcto funcionamiento anual de las instalaciones6. Cronograma Define un cronograma anual de las diferentes instalaciones definidas anteriormente con el fin de permitir la planificación de los

trabajos a llevar a cabo en cada una de las zonas7. Estudio Económico Valoración económica de las diferentes partidas en que se divide el control y mantenimiento de las instalaciones para garantizar

su correcto funcionamiento anual incluyendo piezas de repuesto, medios humanos, medios materiales auxiliares y trabajos a subcontratar




Por otro lado, el protocolo de calidad de agua busca implementar medidas de autocontrol para la gestión de la calidad de agua en abastecimientos de agua, fija la normativa a emplear (Argelia, 2011) y las estrategias a seguir para asegurar la calidad fisicoquímica (seguimiento y tratamiento) y bacteriológica (prevención, tratamiento, análisis y acciones correctivas) del agua de consumo humano. En la Tabla 6 se recoge el índice de anexos del protocolo que sirven de guía a la actividad de la Unidad de Calidad de Agua (UCA).

Tabla 6 | Anexos del protocolo de Calidad del Agua del PSA de los CRS.

Anexos Descripción

1. Estrategia de muestreo Define qué, cuándo y dónde muestrear estableciéndose varios niveles de control en el sistema

2. Riesgos: prevención y corrección Define las pautas de la prevención, basada en el análisis de riesgos y la respuesta a incidencias ilustrando varios casos posibles con ejemplos

3. Inspecciones Sanitarias Guía básica para la vigilancia de las infraestructuras

4. Manual de cloración Define el sistema de cloración propuesto en cada una de las zonas del sistema de agua, así como las tareas de funcionamiento y procedimientos a seguir

5. Manual de Técnicas Laboratorio Detalla los métodos y técnicas analíticas para los parámetros determinados en el Anexo 1

6. Manual Seguridad Manual básico de seguridad en el laboratorio

7. Recursos Humanos Define un organigrama por zona de actuación en el que se establecen los puestos de trabajo y las responsabilidades

8. Recursos Materiales Define los medios materiales necesarios en base a garantizar la puesta en marcha del protocolo en el periodo de un año

9. Presupuesto Valoración económica de las acciones propuestas

Definición del monitoreo

El monitoreo del sistema es fundamental para apoyar la gestión de los riesgos que demuestra que la medida de control es eficaz y que, si se detecta una desviación, permite adoptar nuevas medidas con tiempo suficiente para evitar poner en peligro la cantidad y calidad del suministro. Por este motivo, las estrategias de monitoreo del sistema están indicadas explícitamente en los protocolos de instalaciones y calidad de agua (Tablas 5 y 6).

El monitoreo constituye, junto con las medidas correctoras, el sistema de control para garantizar sistemáticamente la seguridad y aceptabilidad del agua de consumo suministrada por un sistema de abastecimiento. Una parte importante del proceso de monitoreo son los procedimientos de documentación y comunicación. A este respecto, los resultados de la aplicación de los protocolos se recogen en un informe mensual elaborado por el MIAMA y SIA desde el año 2015. Este informe incluye los aspectos relacionados con la producción de los pozos, tratamiento de las plantas, suministro diario, calidad de agua, averías, nuevas infraestructuras, etc. Además, este informe permite la realización de una evaluación continua del estado del sistema, determinar en qué casos se necesitan controles nuevos o mejorados y, finalmente, mantener registros fidedignos para ofrecer transparencia y justificar los resultados.

RESULTADOS INICIALES OBTENIDOS

La aplicación de los protocolos de actuación está siendo un proceso paulatino, debido a los condicionantes de un campo de refugiados que se sitúa en uno de los desiertos más áridos del planeta y donde el personal técnico realiza su labor de manera semi-voluntaria. En la primera etapa de aplicación del PSA-CRS, iniciada a finales de 2014, se priorizó la aplicación del protocolo de calidad de agua y la puesta en marcha del sistema de toma de los datos para la elaboración del informe mensual del abastecimiento. Este informe se ha convertido en una herramienta de control, evaluación y seguimiento de los aspectos más importes que afectan al sistema.

En el año 2015 se creó la Oficina de Mantenimiento y Logística (OML) con el fin de impulsar la aplicación de los protocolos de actuación. Esta oficina es la encargada de la planificación y registro mensual de los trabajos de mantenimiento y del control logístico del stock de piezas. Simultáneamente, se han realizado sesiones de formación a todos los niveles del MIAMA sobre el PSA




y los protocolos de actuación incidiendo en las medidas de mitigación de riesgos. Se ha hecho un esfuerzo especial a nivel de grifo y cubas familiares, implementando medidas que involucran a las mujeres y apoyan la asunción por su parte de roles de liderazgo (COSUDE, 2005).

A continuación, se presentarán los resultados más relevantes de la aplicación del PSA-CRS en los ámbitos prioritarios: la producción de agua bruta y el seguimiento de los acuíferos, la producción de agua tratada en las plantas de ósmosis, la distribución del agua, el control de la calidad de agua y el mantenimiento de las infraestructuras.

Control de la producción de agua bruta, tratamiento y distribución

En la aplicación del PSA-CRS se ha desarrollado un seguimiento sistemático de la producción de agua en los pozos de las tres zonas de abastecimiento de los campamentos (11 pozos) determinando: los caudales y volúmenes bombeados, las horas de operación del sistema, la evolución de los niveles freáticos y la calidad del agua bruta. De este modo, se ha podido monitorizar el nivel de producción de agua para ajustarlo a las demandas, anticipar posibles averías y evitar posibles efectos de sobreexplotación de los acuíferos. Como ejemplos, la disminución de caudales permite prever la necesidad de una limpieza del pozo y la realización e interpretación de ensayos hidráulicos permite optimizar los caudales bombeados.

Con la incorporación en 2014 de una planta de ósmosis al sistema de abastecimiento de la zona I y la puesta en marcha de los protocolos de dichas plantas, se ha logrado que el 75% del agua en las zonas I y II sea osmotizada. En los procesos de ósmosis entre un 30% y 40% del agua es rechazada originando una pérdida importante de recursos en un contexto de escasez de agua, por lo que muchas veces es necesario lograr un compromiso entre la mejora de la calidad del agua y que la dotación no se vea comprometida. El agua de la zona III no necesita tratamiento por ósmosis, ya que sus características fisicoquímicas son aceptables de acuerdo con la normativa. Toda el agua es clorada en estaciones de cloración situadas en puntos estratégicos del sistema.

A efectos de cálculos de dotación, para el consumo humano, la distribución mensual media de agua asciende a unos 80 000 m3 y varía según la estación y la zona geográfica. La Figura 4 presenta la evolución temporal de los datos de distribución de agua en términos de variación con respecto al valor medio para cada zona y para la totalidad de los CRS. Se puede observar que existe una clara variación estacional entre los meses de verano e invierno.

Figura 4 | Variación de la dotación mensual en las distintas zonas del sistema.

No todo el agua producida llega a los habitantes de los campamentos para su consumo. Así, se ha establecido un protocolo conjunto entre los técnicos locales, los técnicos de ACNUR y los de SIA que permite estimar las pérdidas del sistema y la cantidad de agua necesaria para otros usos como escuelas, hospitales, administraciones, la cabaña ganadera y la fabricación de ladrillos para la construcción de viviendas y cierres (SIA, 2016).




A modo de resumen, los pérdidas por fugas representan aproximadamente entre un 3% y un 6% del total de la producción, las dotaciones de servicios representan entre un 6% y 8% de la producción, las necesidades de la cabaña ganadera entre un 5% y 10% y las necesidades para la fabricación de ladrillos entre un 5% y un 12%. De este modo, se puede considerar que entre un 19% y un 33% del volumen de agua suministrada no llega a las familias debido a las pérdidas en la red y al agua destinada al resto de usos mencionados. Teniendo en cuenta todo esto, se estima una dotación media de 18 L/hab·d en 2016 con variaciones según la zona y el censo de población utilizado para el cálculo. Hay que señalar que la población residente en los campamentos es un dato extremadamente sensible ya que tiene fuertes implicaciones políticas en el conflicto. En cualquier caso, si se emplean las estimaciones consensuadas de ACNUR y el gobierno saharaui, la dotación obtenida para el consumo humano no varía sustancialmente y el valor presentado refleja la situación actual de un modo bastante fiel.

Tomando como bueno el valor de 18 L/hab·d, se puede señalar que la dotación para el consumo humano no alcanza el valor fijado en los objetivos estratégicos para la dotación, entre 20 y 40 L/hab·d. Este rango se considera el mínimo adecuado teniendo en cuenta las características socio-culturales del desierto y el contexto de los campos de refugiados saharauis (MIAMA, 2011). Hay que remarcar además que estos valores están dentro de la horquilla de dotaciones conocida como umbral de la pobreza hídrica, establecida entre 20 y 50 L/hab·d (ONU, 2006)

Calidad de agua

Las acciones llevadas a cabo por la Unidad de Calidad de Agua (UCA) en el marco de la implementación del PSA-CRS son: (1) Acciones de carácter preventivo para reducir los riesgos por contaminación patógena, mediante el control de la calidad bacteriológica de agua en origen y en el sistema de suministro y distribución; (2) Control del tratamiento para asegurar que el agua llega suficientemente clorada a los consumidores, a través del análisis del cloro residual en grifos, cubas unifamiliares y camiones; (3) Análisis y monitoreo de la calidad físico-química del agua y (4) Acciones de carácter correctivo en respuesta a cualquier incumplimiento de los valores paramétricos. Para ello, se ha diseñado un calendario de inspecciones sanitarias, se han instalado sistemas de cloración en puntos estratégicos, se ha desarrollado un sistema de control del nivel de cloro en la red y existe un plan de monitoreo de la calidad microbiológica (estreptococos y E. Coli) en toda la red y fisicoquímica en pozos y plantas. La Figura 5 presenta, a modo de ejemplo, los resultados de un estudio de cloro residual realizado por la UCA en Dajla (Zona III) en los que se representan sobre una foto aérea las concentraciones de cloro residual medidas en puntos significativos de la red definidos en el protocolo de calidad. Cabe señalar que los análisis microbiológicos se realizan en el Laboratorio Central del MIAMA (más de 900 análisis en 2016), así como las determinaciones de control de las plantas de ósmosis (conductividad, sales disueltas) y el control de la calidad de la red de abastecimiento (cloro residual). Los análisis del resto de parámetros físico-químicos se realizan en laboratorios certificados de España, tras un adecuado proceso de conservación y transporte de las muestras (Rice et al., 2012)

Como resultado de estos trabajos, se puede concluir que la calidad fisicoquímica de los pozos de abastecimiento no ha variado apenas en los últimos años con respecto a los valores base recogidos en trabajos previos (Docampo y Molinero, 2006). Los análisis realizados a la salida de las plantas de ósmosis muestran concentraciones de nitratos y fluoruros en el agua tratada dentro de los rangos recomendados en la normativa argelina y por la OMS. Por otro lado, el sistema de cloración funciona aceptablemente bien (SIA, 2016) y no se han reportado episodios epidemiológicos graves relacionados con enfermedades de origen hídrico desde el Ministerio de Salud Pública de la RASD ni desde el Ministère de la Santé, de la Population et de la Réforme Hospitaliére argelino.




Figura 5 | Estudio control de la cloración red de agua en Dajla (Zona III). Se presentan, sobre una imagen satélite de la zona, las concentraciones medidas de cloro residual (en ppm×10) en puntos significativos de la red de abastecimiento previamente definidos en el protocolo de calidad del agua del PSA-CRS. Se muestran también los elementos principales de la red - el pozo (círculo amarillo), depósitos, grifos y tuberías de diferente tamaño (líneas de colores)- y los diferentes sectores en que se divide la red de distribución, que se corresponde con divisiones administrativas lla-madas Dairas (delimitados con polígonos rosas).

Control de las incidencias

El trabajo de mantenimiento relativo a la aplicación de los protocolos se centraliza en la Oficina de Mantenimiento y Logística (OML), que es la entidad que se encarga de la programación mensual de actividades, de las incidencias y de la gestión del stock de los almacenes. Así, desde el año 2015, se han llevado a cabo importantes intervenciones orientadas a aumentar la fiabilidad del sistema incluyendo un pormenorizado registro de sus actividades mensuales. En la Figura 5 se cuantifican las intervenciones más importantes realizadas en 2016 por tipo de infraestructura. Como se puede observar la mayor parte de las incidencias tuvieron lugar en las plantas de ósmosis y en los pozos, al tratarse de infraestructuras complejas con sistemas eléctricos e hidráulicos que se ven afectadas por los rigores del clima desértico.

Figura 6 | Intervenciones significativas reportadas por la OML en 2016 clasificadas por tipo de infraestructura.




CONCLUSIONES

Con objeto de asegurar el abastecimiento de agua a la población refugiada de los CRS en el sur de Argelia con una dotación suficiente y una calidad del agua adecuada, se ha elaborado un Plan de Seguridad de Agua. Como aportación novedosa, la metodología desarrollada en los campamentos incorpora, además de los tradicionales conceptos de calidad de agua, el análisis del volumen de agua suministrada. Se considera que esta mejora es muy conveniente para analizar la situación del agua en los campamentos, ya que no existen problemas graves de calidad de agua (el agua es tratada y clorada) y si pueden aparecer brotes de enfermedades hídricas, vinculadas con una higiene personal deficiente ocasionada por no disponer de suficiente agua.

Para la aplicación del Plan de Seguridad del Agua, se ha seguido una metodología de evaluación de riesgos, identificando y priorizando los más importantes, y se han establecido una serie de mecanismos de control, tratando de minimizar las amenazas que representan para el sistema. Estos controles se han traducido en la elaboración de cinco protocolos de actuación para las infraestructuras y uno para la calidad de agua.

Desde finales de 2014, estos protocolos han comenzado a ser aplicados por parte de la Unidad de Calidad de Agua y la Oficina de Mantenimiento y Logística, dependientes del gobierno de la RASD, obteniéndose resultados que repercuten en la mejora del suministro. Antes de la implantación del Plan de Seguridad del Agua, no se realizaba un control sistemático de la producción de agua ni de las incidencias del sistema, lo cual repercutía directamente en la calidad y cantidad de agua suministrada, por lo que la implantación y seguimiento del plan se puede considerar un avance significativo.

Por otra parte, el seguimiento sistemático de la producción del agua en los pozos, de acuerdo con dichos protocolos, ha permitido ajustar el nivel de producción a las demandas, prever y evitar posibles averías y evitar la sobreexplotación de los acuíferos. Se estima que se ha alcanzado una dotación media de 18 L/hab·d en 2016 con variaciones según la zona y estación. Se ha logrado que el 75% del agua en las zonas I y II, que requieren dicho tratamiento, sea osmotizada y que toda el agua sea adecuadamente clorada. Además, se han implantado un sistema de control del nivel de cloro en la red y un plan de monitoreo de la calidad microbiológica en toda la red y fisicoquímica en pozos y plantas definidas en los protocolos. Como resultado, se ha mantenido la calidad fisicoquímica del agua bombeada en los pozos, la calidad del agua distribuida es adecuada respecto a los rangos de los parámetros establecidos en la normativa argelina y no se han reportado episodios epidemiológicos graves relacionados con enfermedades de origen hídrico. La aplicación de los protocolos ha supuesto también la organización de las tareas de mantenimiento, el registro de actividades y la adecuada gestión de los almacenes que han aumentado la fiabilidad del sistema. Las mejoras en la gestión del sistema presentadas repercuten de manera muy significativa en la mejora de la calidad de vida de las personas refugiadas.

No obstante, este PSA-CRS deberá ser sometido a revisión y optimización incorporando mejoras basadas en las lecciones aprendidas durante su aplicación. Los siguientes pasos en la implementación del plan pasan por implicar a la población a través de realización de programas complementarios de sensibilización y de formación. También se debe prestar especial atención al personal técnico del MIAMA en relación a la revisión de sus necesidades formativas y condiciones laborales e impulsar la incorporación de mujeres a puestos técnicos y directivos.

Finalmente, cabe destacar que la experiencia del MIAMA en la gestión de agua en un entorno tan sumamente complejo será de gran utilidad cuando la población refugiada pueda volver a su tierra, y hacerse cargo de la gestión de sus propios recursos.

AGRADECIMIENTOS

La redacción del PSA de los CRS se enmarca en el proyecto “Potable water supply for Sahrawi Refugees in the Tindouf Camps” perteneciente a la operación DZA ABC de ACNUR y financiado parcialmente por la Humanitarian aid and civil protection (ECHO) de la Unión Europea.

Los autores quieren extender el agradecimiento a todos los miembros del MIAMA, al señor Ministro y a su Director de Cooperación Salem Buchraya, pionero del proyecto de abastecimiento, a los responsables de plantas de ósmosis y calidad de agua, Abdelfata Mohamed Salem y Chej Hamdi, y todos los técnicos del MIAMA, especialmente a nuestras compañeras de la Unidad de




Calidad de Agua. También queremos agradecer el trabajo realizado por el equipo local de Solidaridad Internacional Andalucía en terreno, especialmente a Medhi Hamudi y Embarek Bachir verdaderas columnas vertebrales del proyecto.

Por último, nos gustaría mencionar a Jaime Morell como Director Técnico del Proyecto de Abastecimiento en los CRS, emprendedor, impulsor y alma mater del mismo desde 2001 y a Javier Fernández, como el técnico responsable del diseño del sistema desde sus inicios y siempre disponible para echar una mano. Gracias al Consorcio de Aguas del Huesna, al Consorcio Municipal de Aguas de Sevilla y a Ingeniería Sin Fronteras por su compromiso continuado. Finalmente agradecer a Solidaridad Internacional Andalucía, impulsores del Proyecto Internacional para los Abastecimientos en los Campamentos de Refugiados Saharauis, el apoyo que nos han proporcionado y las facilidades que nos han dado durante estos años de duro trabajo.

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