hidráulica – El blog de Víctor Yepes

Investigación reciente muestra cómo la inteligencia artificial optimiza la gestión del agua

En un estudio pionero, investigadores de la Universitat Politècnica de València y la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (Chile) han revelado el enorme potencial del aprendizaje automático (Machine Learning, ML) en la mejora de la integridad y calidad de las infraestructuras hídricas.

Publicado en la Applied Sciences, revista del primer cuartil del JCR, el estudio analiza en profundidad la literatura científica reciente sobre el tema, para lo cual revisa 1087 artículos con el fin de identificar las áreas más prometedoras en la aplicación de estas tecnologías a la gestión del agua. Esta revisión va más allá de lo convencional al aplicar modelos avanzados de procesamiento del lenguaje natural (NLP), específicamente BERTopic, que permiten comprender el contexto y los temas emergentes en esta área de investigación.

Contexto y relevancia del estudio

El mantenimiento de infraestructuras de agua seguras y eficientes es un desafío global, especialmente en un contexto de cambio climático, urbanización creciente y escasez de recursos hídricos. A medida que aumentan los eventos climáticos extremos, las infraestructuras se ven sometidas a un estrés adicional. Estas condiciones afectan al acceso y a la distribución de agua de calidad, clave para la salud pública, el medio ambiente y sectores estratégicos como la agricultura, la industria y la energía.

En este contexto, el aprendizaje automático se presenta como una herramienta potente para gestionar y optimizar la calidad y el suministro del agua. Los algoritmos de ML pueden procesar grandes volúmenes de datos de sensores y otras fuentes para mejorar las predicciones y la toma de decisiones en tiempo real. Además, permiten diseñar protocolos de tratamiento del agua más eficientes, reducir las pérdidas en las redes de distribución y anticiparse a los problemas antes de que se conviertan en fallos significativos.

Metodología y clasificación de temas

Para explorar el uso del ML en la gestión de infraestructuras hídricas, el equipo realizó una búsqueda sistemática en la base de datos Scopus, centrada en artículos en inglés publicados desde 2015. Los investigadores aplicaron el modelo BERTopic, una técnica de NLP que utiliza redes neuronales (transformers) entrenadas para identificar y organizar los principales temas en la literatura. Esto permitió clasificar con precisión los estudios en cuatro grandes áreas de aplicación:

Detección de contaminantes y erosión del suelo: El uso de ML en esta área permite la detección avanzada de contaminantes como los nitratos y los metales pesados en las aguas subterráneas. Mediante imágenes satelitales y sensores en campo, estos modelos analizan factores ambientales y condiciones del suelo para predecir y mapear zonas de riesgo de contaminación y erosión.
Predicción de niveles de agua: El estudio destaca cómo las técnicas de aprendizaje automático, incluidas las redes neuronales y los modelos de series temporales, pueden prever las fluctuaciones en los niveles de agua de ríos, lagos y acuíferos. Esto resulta crucial para la gestión de los recursos hídricos en situaciones climáticas extremas, como las inundaciones y las sequías, y también para optimizar el uso del agua en la agricultura y la industria.
Detección de fugas en redes de agua: Las pérdidas de agua suponen un problema significativo en las redes de distribución, especialmente en las zonas urbanas. El estudio descubrió que el ML, junto con tecnologías de sensores IoT, permite la detección precisa de fugas mediante el análisis de patrones de flujo y presión en las tuberías. Los algoritmos pueden identificar y localizar fugas, lo que reduce el desperdicio y mejora la eficiencia de la distribución.
Evaluación de la potabilidad y calidad del agua: Garantizar el acceso a agua potable es fundamental para la salud pública, y el estudio subraya la utilidad del aprendizaje profundo en el control de la calidad del agua. Los algoritmos analizan parámetros de calidad como la turbidez, el pH y la presencia de sustancias químicas nocivas, con el fin de asegurar la potabilidad. Estos modelos también permiten automatizar los sistemas de alerta temprana en zonas con infraestructuras hídricas vulnerables.

Implicaciones y futuros pasos

Este estudio concluye que el uso de aprendizaje automático en la gestión del agua permite una mayor eficiencia y sostenibilidad, y supone un paso adelante en la administración de los recursos hídricos frente a los desafíos ambientales en aumento. Los autores señalan que la combinación de ML con sistemas de monitoreo avanzado puede transformar la forma en que gestionamos las infraestructuras hídricas, permitiendo predicciones precisas y decisiones basadas en datos en tiempo real.

En el futuro, se centrarán en mejorar la precisión de los modelos para áreas específicas, así como en implementar estos sistemas a gran escala. Además, se abren nuevas oportunidades para optimizar las redes de distribución mediante sistemas automatizados, algo vital en un contexto donde el agua es un recurso cada vez más valioso y escaso.

Este estudio no solo aporta conocimiento a la comunidad científica, sino que también proporciona una base sólida para que gestores y responsables de políticas públicas integren el aprendizaje automático en sus prácticas de gestión del agua, avanzando así hacia una gestión hídrica más sostenible y resiliente.

Referencia:

GARCÍA, J.; LEIVA-ARAOS, A.; DÍAZ-SAAVEDRA, E.; MORAGA, P.; PINTO, H.; YEPES, V. (2023). Relevance of Machine Learning Techniques in Water Infrastructure Integrity and Quality: A Review Powered by Natural Language Processing. Applied Sciences, 13(22):12497. DOI:10.3390/app132212497

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Introducción a las crecidas en ingeniería hidráulica

Las crecidas son fenómenos hidrológicos complejos que tienen un impacto significativo en las áreas naturales y urbanas. Comprender los factores que influyen en las crecidas y saber cómo predecirlas es crucial para el diseño de infraestructuras hidráulicas y para la planificación de la gestión de los recursos hídricos. En este artículo se explica en detalle qué son las crecidas, cómo se caracterizan mediante el hidrograma de crecida, las fases del proceso y los métodos avanzados de cálculo y modelización.

1. Definición y clasificación de las crecidas

Una crecida es el aumento brusco del caudal de un río o arroyo, generalmente debido a una gran cantidad de agua que llega al cauce en un periodo de tiempo corto, provocada por lluvias intensas o el deshielo de grandes acumulaciones de nieve. Este incremento del caudal puede provocar el desbordamiento del río y causar inundaciones en las áreas aledañas.

Clasificación de las crecidas

Las crecidas se pueden clasificar según diversos criterios:

Crecidas fluviales: Son aquellas que se producen en grandes ríos y se deben a la acumulación de agua de precipitación en toda la cuenca. Suelen ser eventos de larga duración.
Crecidas urbanas: Son más comunes en áreas urbanizadas, donde la impermeabilización del suelo limita la infiltración y aumenta la escorrentía superficial. Las crecidas urbanas tienden a ocurrir con rapidez y pueden provocar graves inundaciones.
Crecidas repentinas: Conocidas también como flash floods, ocurren con rapidez en zonas de cuencas pequeñas y de gran pendiente. Se producen cuando una lluvia intensa y breve genera una escorrentía rápida hacia el cauce.
Crecidas por deshielo: Frecuentes en zonas montañosas y frías, son causadas por el derretimiento acelerado de la nieve y el hielo, que aportan grandes volúmenes de agua a los ríos.

2. Factores que determinan una crecida

Las crecidas dependen de una combinación de factores físicos y meteorológicos que determinan el volumen y la velocidad del flujo de agua. Los factores más importantes son los siguientes:

Intensidad y duración de la precipitación: La cantidad de agua caída y su duración son determinantes. Una precipitación de alta intensidad y corta duración puede ser suficiente para causar una crecida repentina.
Área de la cuenca: Las cuencas grandes tienden a acumular agua lentamente, mientras que en las cuencas pequeñas el tiempo de respuesta es más rápido y las crecidas ocurren con mayor rapidez.
Pendiente de la cuenca: La pendiente influye en la velocidad de desplazamiento del agua. Las cuencas de alta pendiente generan crecidas rápidas, mientras que en las pendientes suaves el agua fluye más despacio.
Cobertura del suelo y tipo de vegetación: La vegetación ayuda a interceptar la lluvia, lo que aumenta la infiltración y reduce la escorrentía. En zonas deforestadas o urbanizadas, la escorrentía es mayor, lo que incrementa la posibilidad de crecidas.

3. El hidrograma de crecida: análisis y componentes

El hidrograma de crecida es una representación gráfica que muestra la variación del caudal de un río o corriente a lo largo del tiempo durante una crecida. Este gráfico permite analizar el comportamiento de la crecida desde el inicio de la precipitación hasta el retorno del caudal a niveles normales.

Componentes del hidrograma

Crecida: La fase de ascenso en el hidrograma, en la que el caudal aumenta rápidamente debido al aporte de la escorrentía superficial.
Caudal pico: El punto máximo de caudal en el hidrograma, que indica el momento de mayor flujo de agua en el cauce.
Descenso: La fase de reducción del caudal después de alcanzar el pico, en la que el flujo disminuye gradualmente.
Tiempo al pico (t_p): El tiempo que transcurre desde el inicio de la crecida hasta alcanzar el caudal máximo. Este parámetro es clave para dimensionar estructuras de protección y prever los tiempos de reacción.

De FerranTatachan – Trabajo propio, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=4480943

Parámetros característicos del hidrograma

Además de los componentes, existen parámetros característicos que ayudan a comprender mejor el comportamiento de la crecida:

Tiempo de concentración (t_c): Es el tiempo máximo que tarda el agua en llegar desde el punto más lejano de la cuenca hasta el cauce principal. Este tiempo es esencial para estimar el caudal máximo.
Tiempo de base (t_b): Es el intervalo total que dura la crecida, desde el inicio de la subida del caudal hasta que regresa a su nivel base.

4. Fases de la crecida: procesos hidrológicos

Las crecidas pasan por varias fases, cada una con características hidrológicas distintas.

Producción de escorrentía: La fase inicial de una crecida se produce cuando la precipitación supera la capacidad de infiltración del suelo, lo que genera escorrentía superficial. Las abstracciones iniciales son mínimas en eventos extremos, por lo que casi toda la lluvia contribuye al flujo hacia el cauce.
Traslación y propagación en laderas: Una vez generada, el agua se desplaza por las laderas hasta alcanzar los canales de drenaje o el río. Este proceso de traslado es más importante en cuencas pequeñas, donde el agua fluye directamente por el terreno inclinado y puede llegar con rapidez al cauce.
Fase fluvial y almacenamiento: En la fase fluvial, el agua se desplaza por el cauce del río. En esta fase, el caudal puede atenuarse al encontrar embalses o zonas de almacenamiento temporal. Este amortiguamiento suaviza el hidrograma, reduciendo el pico de caudal y extendiendo la duración de la crecida.

5. Modelos de propagación de crecidas

Los modelos de propagación de crecidas permiten predecir cómo se desplazará el caudal de un río o cuenca después de una lluvia intensa. Existen diferentes tipos de modelos en función del nivel de detalle en la simulación:

Modelos agregados: Consideran la cuenca como una sola unidad y simplifican los procesos hidrológicos, aplicando valores promedio para la infiltración, la escorrentía y otros factores.
Modelos pseudo-distribuidos: Dividen la cuenca en subcuencas y simulan cada una de ellas de manera independiente, lo que permite una mejor aproximación de la variabilidad espacial.
Modelos distribuidos: Dividen la cuenca en celdas de análisis que representan zonas pequeñas. Este tipo de modelo simula los procesos hidrológicos en cada celda, lo que resulta en una mayor precisión.

Fuente: Eduardo Albentosa, Departamento de Ingeniería Hidráulica y Medioambiente, UPV.

Modelos matemáticos de propagación

Los modelos matemáticos se utilizan para resolver ecuaciones que describen el movimiento del flujo de agua en la cuenca. Algunos de los modelos más comunes son:

Ecuaciones de Saint-Venant: Se emplean en la fase fluvial de la propagación y son aplicables en cauces con flujo permanente. Estas ecuaciones describen la variación del caudal y de la altura del agua en función del tiempo y de la distancia en el cauce.
Teoría de la Onda Cinética: Se utiliza en la fase de escorrentía superficial en laderas inclinadas. Este modelo calcula la velocidad del flujo en función de la pendiente y la intensidad de la lluvia.

6. Métodos de cálculo de caudales en crecidas

Para el cálculo del caudal máximo en crecidas, se emplean métodos específicos que simplifican el comportamiento de la escorrentía en cuencas pequeñas o medianas. Los métodos más comunes son:

6.1. Método Racional

El Método Racional es uno de los métodos más usados en ingeniería para estimar el caudal máximo de crecida en cuencas pequeñas. Este método utiliza la siguiente ecuación:

Q = C · I · A

donde:

: Caudal pico (m³/s),
: Coeficiente de escorrentía, que depende del tipo de suelo y la cobertura vegetal,
: Intensidad de la lluvia (mm/h) obtenida de curvas IDF,
: Área de la cuenca (km²).

6.2. Método de Témez

El Método de Témez es una adaptación del método racional que incluye factores adicionales, como el coeficiente de reducción areal y el tiempo de concentración de la cuenca. Este método se usa en cuencas pequeñas y medianas, y su aplicación es especialmente frecuente en España.

El Método de Témez incluye correcciones en la intensidad de la lluvia y en el coeficiente de escorrentía, lo que mejora la precisión en cuencas donde la variabilidad espacial es moderada. Además, permite incorporar el coeficiente de uniformidad temporal, que ajusta la intensidad de la lluvia para reflejar mejor la distribución temporal de la precipitación.

Las limitaciones del método racional (MR) incluyen una simplificación en la consideración de la variabilidad temporal y espacial de la lluvia, lo que puede afectar a la precisión en ciertas aplicaciones. Este método no permite la desagregación espacial de la cuenca, por lo que es adecuado para cuencas pequeñas. Además, solo proporciona el caudal pico, por lo que es útil únicamente cuando no se requiere un hidrograma completo de crecida. También utiliza la curva IDF de Témez, aplicable exclusivamente a cuencas con tiempos de concentración entre 15 minutos y 24 horas.

7. Aplicaciones prácticas del análisis de crecidas

El análisis de crecidas es fundamental para el diseño y construcción de infraestructuras hidráulicas, como:

Presas y embalses: Dimensionadas para contener caudales de crecida sin desbordar.
Sistemas de drenaje urbano: Para evacuar el agua de lluvia y evitar inundaciones.
Caminos y puentes: Diseñados para resistir la presión y el volumen de agua en eventos de crecida.

Conclusión

La gestión de crecidas es crucial en ingeniería hidráulica para prevenir daños y proteger vidas y bienes. La labor de los ingenieros pasa por comprender los procesos hidrológicos que provocan las crecidas y aplicar modelos de propagación y métodos de cálculo adecuados para diseñar infraestructuras seguras y resistentes a eventos extremos.

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Precipitación en ingeniería hidráulica: conceptos, medición y análisis

El cambio climático está transformando los patrones de precipitación en todo el mundo, y está aumentando tanto la frecuencia como la intensidad de los eventos extremos. Esto supone un gran desafío para la ingeniería y la gestión de los recursos hídricos, ya que las estructuras e infraestructuras se diseñan, por lo general, en función de periodos de retorno determinados, que son intervalos estimados de recurrencia de eventos como tormentas intensas o inundaciones. Estos periodos de retorno se calculan a partir de registros históricos, asumiendo que el clima permanece constante. Sin embargo, el cambio climático altera esa estabilidad histórica, lo que implica que las proyecciones de precipitaciones basadas en periodos de retorno tradicionales podrían ser insuficientes o imprecisas.

Es importante recordar que el periodo de retorno no es una predicción exacta de cuándo ocurrirá un evento, sino una probabilidad de ocurrencia. Un evento con un periodo de retorno de 100 años no significa que ocurrirá exactamente cada 100 años, sino que tiene una probabilidad del 1 % de suceder en cualquier año dado. En el contexto de un clima cambiante, esta probabilidad podría aumentar si los eventos extremos se vuelven más frecuentes y desafían los márgenes de seguridad para los que están diseñadas muchas infraestructuras.

Todo esto nos plantea la necesidad de adaptar los métodos de cálculo y planificación de periodos de retorno, incorporando datos actualizados y modelos que contemplen escenarios futuros, en vez de depender únicamente de registros pasados. Veamos, a continuación, qué es la precipitación en ingeniería hidráulica: conceptos, medición y análisis.

La precipitación es un fenómeno meteorológico esencial que alimenta los recursos hídricos y afecta directamente al diseño de obras civiles, especialmente a las relacionadas con el drenaje y el control de inundaciones. El objetivo de este artículo es explicar detalladamente qué es la precipitación, cómo se mide y analiza, y cómo se utiliza el concepto de periodo de retorno para planificar y mitigar los riesgos en las infraestructuras.

1. ¿Qué es la precipitación?

La precipitación se define como cualquier tipo de agua que cae desde la atmósfera a la superficie terrestre, incluyendo la lluvia, la nieve, el granizo y la llovizna. La medida de precipitación se suele expresar en milímetros (mm), lo que indica la altura de agua que se acumularía si no hubiese escorrentía ni infiltración en el suelo. Un valor de 1 mm de precipitación equivale a un litro de agua sobre un metro cuadrado de superficie.

La precipitación es crucial para el ciclo hidrológico y afecta a numerosos sistemas naturales y humanos, incluido el abastecimiento de agua potable, la agricultura y el diseño de infraestructuras de transporte y drenaje.

2. Métodos de medición de la precipitación

2.1. Pluviómetros

El pluviómetro es un dispositivo común para medir la cantidad de lluvia en un lugar específico. Se instala en el exterior y captura el agua de lluvia, midiendo la cantidad en milímetros. Los pluviómetros son esenciales para generar registros continuos de precipitación y permiten estimar los patrones anuales y mensuales, entre otros datos útiles para el análisis de lluvias extremas.

2.2. Pluviogramas y hietogramas

Pluviograma: Es un gráfico que muestra la acumulación de precipitaciones en función del tiempo. El eje vertical representa la altura de la precipitación acumulada, mientras que el horizontal muestra el tiempo. Esto permite visualizar cómo se acumula la lluvia durante un evento particular, como una tormenta.

Hietograma: Es un gráfico que representa la intensidad de la precipitación en un intervalo de tiempo determinado. A diferencia del pluviograma, el hietograma se centra en la tasa de precipitación (en mm/h). Esta información es crucial en ingeniería para analizar eventos de precipitación intensos y de corta duración, como las tormentas, que pueden provocar inundaciones y desbordes.

2.3. Redes de pluviometría y densidad de medición

Una red de estaciones pluviométricas permite recoger datos de precipitación en múltiples puntos de una región. La densidad de esta red es importante para obtener una representación precisa de la distribución espacial de la precipitación. Cuantas más estaciones pluviométricas haya, mayor será la precisión en la interpolación de datos y en el análisis de la variabilidad de la precipitación en áreas amplias.

3. Análisis de la distribución temporal de la precipitación

La distribución temporal de la precipitación se refiere a cómo cambia la intensidad de la lluvia a lo largo del tiempo. Para comprender estos cambios, en ingeniería se utilizan herramientas y modelos que ayudan a prever el comportamiento de la lluvia y su potencial impacto en las infraestructuras.

3.1. Curvas IDF: Intensidad-Duración-Frecuencia

Las curvas IDF (Intensidad-Duración-Frecuencia) son representaciones estadísticas que relacionan tres factores clave de la precipitación:

Intensidad (I): Cantidad de lluvia por unidad de tiempo (mm/h).
Duración (D): Tiempo durante el cual se mide la precipitación.
Frecuencia (F): Probabilidad de que se repita un evento similar en un periodo determinado.

Estas curvas se desarrollan a partir del análisis estadístico de eventos pasados de lluvia. En general, la probabilidad de que ocurra un evento de alta intensidad disminuye conforme aumenta la duración y el intervalo de retorno. Por ejemplo, una lluvia de alta intensidad en un periodo de retorno de 100 años es mucho menos frecuente que una lluvia moderada en el mismo intervalo.

3.2. Hietogramas de diseño

Los hietogramas de diseño son modelos simplificados que representan cómo se distribuye la intensidad de la precipitación durante un evento de diseño. En ingeniería, estos diagramas permiten estimar el volumen total de precipitación en un evento y prever el comportamiento de los sistemas de drenaje y almacenamiento de agua.

Algunos tipos de hietogramas de diseño son:

Hietograma rectangular: Representa una intensidad de precipitación constante durante toda la duración del evento.
Hietograma triangular: Muestra una distribución con un pico de intensidad en un momento específico, lo cual es más realista para muchas tormentas naturales.
Hietograma de bloques alternos: Descompone el evento en bloques de intensidad variable, alternando entre períodos de intensidad alta y baja, proporcionando una representación más detallada.

3.3. Importancia de las curvas IDF en el diseño de infraestructuras

Las curvas IDF son fundamentales para el diseño de infraestructuras de drenaje, canales y presas. Permiten calcular la capacidad de estas obras para gestionar caudales generados por eventos de lluvia extremos. Si no se realiza un análisis adecuado de estas curvas, las infraestructuras pueden ser vulnerables a desbordes y fallos durante eventos de precipitación intensa.

4. Análisis de la distribución espacial de la precipitación

La precipitación varía de un lugar a otro, especialmente en regiones con condiciones topográficas complejas, como montañas y valles. Para representar adecuadamente esta variabilidad en proyectos de ingeniería, se utilizan métodos de interpolación espacial para estimar la precipitación en puntos donde no hay mediciones directas.

4.1. Métodos de interpolación y promediación

Método de Thiessen: Divide el área de estudio en polígonos de influencia basados en la proximidad de las estaciones pluviométricas. Este método permite asignar una estimación de la precipitación a cualquier punto dentro de un polígono en función de los valores registrados en la estación más cercana.
Inverso de la Distancia: Calcula la precipitación en puntos no medidos al asignar mayor peso a las estaciones más cercanas. Este método es especialmente útil cuando la densidad de estaciones es baja, aunque no considera variaciones topográficas.

4.2. Factor de reducción areal

Para grandes áreas, como cuencas hidrográficas, es improbable que las precipitaciones se distribuyan uniformemente en toda la región. Por esta razón, se emplea un factor de reducción areal que disminuye la intensidad de la precipitación puntual al extrapolarla a áreas mayores. Este factor depende del tamaño de la cuenca y de las características meteorológicas de la región.

5. El periodo de retorno y su importancia en hidrología e ingeniería

El periodo de retorno es un concepto estadístico que define el tiempo promedio entre eventos extremos de una magnitud específica. En hidrología, este concepto es fundamental para evaluar la frecuencia y probabilidad de eventos como tormentas intensas o inundaciones.

5.1. Definición y cálculo del periodo de retorno

El periodo de retorno $T$ se define como:

donde P[X>x] es la probabilidad anual de que un evento de precipitación exceda un valor umbral x. Por ejemplo, si una tormenta tiene un periodo de retorno de 50 años, esto significa que hay un 2% de probabilidad de que ocurra en cualquier año específico.

5.2. Uso del periodo de retorno en el diseño de infraestructuras

En la práctica, los ingenieros diseñan infraestructuras de drenaje y almacenamiento de agua basándose en periodos de retorno específicos. Por ejemplo, una presa de retención puede construirse para soportar eventos de 100 años, lo que implica una probabilidad de fallo del 1 % cada año.

Este cálculo se ajusta a los requisitos de seguridad y tolerancia al riesgo de cada infraestructura, con el fin de minimizar las probabilidades de fallo, especialmente en áreas densamente pobladas o con activos económicos significativos.

5.3. Riesgo a largo plazo y el periodo de retorno

Aunque un periodo de retorno largo (como 100 años) sugiere una baja probabilidad de ocurrencia anual, es importante entender que, en periodos de tiempo prolongados, la probabilidad acumulada de que el evento ocurra aumenta. Para calcular el riesgo acumulado durante un periodo de N años, se usa la siguiente fórmula:

donde p=1/T es la probabilidad anual del evento y $N$ es el periodo en años. Esto permite estimar la probabilidad de que un evento supere la capacidad de una infraestructura en un número de años especificado. Por ejemplo, el riesgo de que una estructura diseñada para un periodo de retorno de 100 años falle al menos una vez en un periodo de 50 años es de aproximadamente un 40 %. En la gráfica que dejo a continuación tenéis la probabilidad de que ocurra un evento en función del número de años y del periodo de retorno.

Riesgo y periodo de retorno. Elaboración propia.

Nota importante: Una infraestructura no falla exactamente a los 100 años si está diseñada para un periodo de retorno de 100 años. De hecho, su probabilidad es del 63 %. Incluso existe una probabilidad del 10 % de que falle a los 10 años de su construcción. Que te toque la Lotería de Navidad tiene una probabilidad del 0,001 %, pero de hecho, hay gente que le ha tocado la lotería varias veces seguidas. Por tanto, hay que ser cautos con la estadística.

6. Aplicación de la precipitación en el contexto del cambio climático

El cambio climático está afectando a los patrones de precipitación en todo el mundo, incrementando la frecuencia e intensidad de los eventos extremos. Este fenómeno plantea nuevos retos a los ingenieros, ya que las estructuras diseñadas en condiciones climáticas históricas pueden no ser adecuadas para las condiciones futuras.

Adaptar las infraestructuras al cambio climático implica revisar los periodos de retorno y los valores de las curvas IDF para tener en cuenta eventos más intensos o frecuentes. En este contexto, es fundamental contar con bases de datos a largo plazo y modelos predictivos que ayuden a simular condiciones futuras.

Conclusión

El análisis de la precipitación es crucial en la ingeniería hidráulica para prevenir y mitigar riesgos. Desde los métodos de medición y los análisis temporal y espacial, hasta el uso del periodo de retorno, estos conceptos permiten a los ingenieros diseñar infraestructuras resilientes. Dado el impacto creciente del cambio climático, la actualización y adaptación de estos métodos será cada vez más importante para garantizar la seguridad y la sostenibilidad de las infraestructuras.

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Códigos abiertos para la elaboración de nomogramas en el ámbito de la ingeniería civil y minera

En este artículo se hace una introducción sobre los códigos abiertos, PyNomo y Nomogen, para la elaboración de nomogramas o ábacos de útil aplicación en el ámbito de la ingeniería civil y minera, resolviendo de forma gráfica y eficiente ecuaciones comúnmente utilizadas y sin necesidad de realizar cálculos manuales exhaustivos. Se presentan varios ejemplos de nomogramas realizados con PyNomo y Nomogen que servirán para mostrar la utilidad de estos códigos abiertos en el campo de la ingeniería hidráulica. Se trata de una colaboración internacional con profesores de Finlandia, Canadá y Australia, cuyo resultado se ha publicado en la revista inGEOpress, en su número de abril del 2023.

La nomografía se puede definir como aquella rama de las matemáticas que se encarga de la representación gráfica de ecuaciones a través de nomogramas (también conocidos como ábacos) que permiten poner en relación tres o más variables resolviendo una de ellas cuando se conocen el resto. Esta área de las matemáticas fue implantada en 1880, y posteriormente desarrollada por Maurice d’Ocagne. El empleo de la nomografía tuvo su mayor desarrollo en el siglo pasado como una forma de resolver de forma rápida y precisa complejas expresiones matemáticas en sectores tan diversos como medicina, aeronáutica, hidráulica, química, física, matemáticas, electrónica, radio, balística, alimentación, etc. Por ello, son innumerables los ejemplos que han llegado hasta nuestros días y que aún aparecen en libros especializados de ingeniería, especialmente hidráulica, ingeniería civil, minería, etc. . Además, en la actualidad, todavía es común que un gran volumen de documentación técnica, folletos de especificaciones técnicas y catálogos de equipos faciliten el cálculo de numerosas expresiones a través de nomogramas.

Referencia:

MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; YEPES, V.; ROSCHIER, L.; BOULET, D.; BLIGHT, T. (2023). Introducción de los códigos abiertos PyNomo y Nomogen para la elaboración de nomogramas en el ámbito de la ingeniería civil y minera. Ingeopres, 302:66-70.

Os paso a continuación el artículo entero por si os resulta de interés.

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Tipología de las estaciones de bombeo

Las estaciones de bombeo son un elemento fundamental en el conjunto de los sistemas hidráulicos. El conjunto de elementos que, junto con las bombas, sirven para dar y controlar la presión en las instalaciones así como suministrar caudal, se encuentran en la estación de bombeo. Los tipos de estaciones dependen del papel que la misma juegue en el conjunto del sistema, desde las más amplias trayendo agua potable hasta las de pozo o de instalaciones de aguas residuales. En el presente objeto se realiza una panorámica de todas ellas. Veamos la explicación de la profesora: Petra Amparo López Jiménez, de la Universitat Politècnica de València. Espero que os sea de interés.

Referencias:

YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2017). Máquinas, cables y grúas empleados en la construcción. Editorial de la Universitat Politècnica de València. Ref. 814. Valencia, 210 pp.

Pinceladas acerca de la ingeniería en la antigua China

Quin Shi Huang, fundador de la Dínastia Quin.

En entradas anteriores ya hemos hecho mención a la ingeniería primitiva, la desarrollada en Mesopotamia o en la Grecia Clásica. Mención especial merecen los desarrollos alcanzados en la Antigua China, que en el siglo I ya tenía 57 millones de habitantes, superando a Roma, aunque ambos imperios apenas llegaran a conocerse entre ellos. Por tanto, hoy vamos a dar dos pinceladas a las realizaciones de la milenaria China, sabiendo que dejamos muchísima información por el camino. Los cuatro grandes inventos chinos fueron el papel, la brújula, la pólvora y la imprenta.

Una de las más grandes realizaciones de todos los tiempos fue la Gran Muralla China, con más de 4 km de muro en total. Esta muralla tiene unos 10 m de altura, 8 m de espesor en la base y 5 m en la parte superior, por donde discurre un camino pavimentado. Su construcción requirió un elevado número de personas. Los bloques de piedra se traían con rodillos a las zonas previamente excavadas para su colocación. Su construcción se complicaba en zonas con fuertes vientos o en otras de clima desértico. Los materiales empleados fueron los disponibles en cada sitio: piedra caliza, granito o ladrillo cocido. Especialmente eficaz a los impactos de armas de asedio fueron las tapias de arcilla y arena cubiertas con varias paredes de ladrillo. Para hacerse una idea, en el reinado de Qin Shi Huang, que empezó a gobernar en el 221 a.C., se construyeron caminos y vías. Nada menos que 6.800 km durante sus 20 años de imperio, lo cual es muy llamativo si tenemos en cuenta que los romanos, 300 años después, tuvieron un total de 5.984 km, casi mil menos.

Vista parcial del sistema de irrigación de Dujiangyan.

También China tuvo canales desde hace miles de años. El sistema de irrigación de Dujiangyan comenzó en el siglo III a.C., basándose su construcción en un canal que tuvo que atravesar una montaña, lo cual no fue una tarea fácil teniendo en cuenta los procedimientos constructivos de la época. Para salvar dicho problema, se recurrió al calentamiento y enfriamiento repetido de la roca, lo cual fractura la roca y permitía su excavación. Para evitar la acumulación de limo en el sistema de irrigación, se construyó un dique en el centro del río, cimentados en unos enormes gaviones hechos de bambú. Además, fueron los primeros constructores de puentes, con características únicas. Algunos de sus puentes más antiguos fueron de suspensión, con cables hechos de fibra de bambú. Aunque sin basarse en teorías científicas, los antiguos constructores chinos empleaban un método que está relacionado con los “drenes de arena”. En sus suelos aluviales blandos hincaban pilotes de madera que extraían, a continuación, por rotación. Los agujeros eran rellenados con cal viva bien compactada. Estos pozos de cal absorbían el agua que los rodeaba, produciendo, de este modo, una consolidación acelerada del suelo, siendo estos los principios del empleo de las técnicas de mejora del terreno.

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Artificio de Juanelo Turriano

Juanelo Turriano o Giovanni Torriani (1501 — 1585) fue un ingeniero e inventor italo-español. Turriano se había forjado como maestro relojero en el taller de su padre y adquirida cierta reputación como ingeniero e inventor, por haber fabricado, entre otros, una grúa mecánica para elevar cañones o una dragadora para la laguna de Venecia.

Pero quizás lo más conocido de este inventor sea una máquina hidráulica diseñada en el siglo XVI para llevar agua del río Tajo a la ciudad de Toledo salvando un desnivel de más de 100 metros . La primera subida de agua tuvo lugar el 23 de febrero de 1569 y suministraba a la ciudad 14 100 litros de agua al día, que era una vez y media lo pactado. Fue uno de los grandes inventos del Renacimiento y alcanzó gran popularidad nacional e internacional y fue mencionado por muchos escritores del Siglo de Oro en sus obras. Baste decir que, hasta aquella obra sólo se había conseguido subir agua a 40 metros con un tornillo de Arquímedes en Habsburgo.

Artificio de Juanelo Turriano. Wikipedia

Pero creo que lo mejor será que veáis este vídeo donde se explica el funcionamiento del artificio.