universidad centroccidental - :: biblioteca de...
TRANSCRIPT
UNIVERSIDAD CENTROCCIDENTAL
“LISANDRO ALVARADO”
DECANATO DE INGENIERIA CIVIL
ELABORACIÓN E IMPLEMENTACIÓN DE UN ALGORITMO PARA
LA MODELACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE UN SISTEMA DE RIEGO EN
FORMA INTEGRADA
Por:
Br. Durán Jesús
Br. Pinto Floranny
TUTOR:
Ing. Wilmer Barreto
BARQUISIMETO, 2014
UNIVERSIDAD CENTROCCIDENTAL
“LISANDRO ALVARADO”
DECANATO DE INGENIERIA CIVIL
ELABORACIÓN E IMPLEMENTACIÓN DE UN ALGORITMO PARA
LA MODELACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE UN SISTEMA DE RIEGO EN
FORMA INTEGRADA
Trabajo presentado para optar al título de Ingeniero Civil
Por:
Br. Durán Jesús
Br. Pinto Floranny
BARQUISIMETO, 2014.
UNIVERSIDAD CENTROCCIDENTAL
“LISANDRO ALVARADO”
DECANATO DE INGENIERIA CIVIL
iii
“ELABORACIÓN E IMPLEMENTACIÓN DE UN ALGORITMO PARA
LA MODELACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE UN SISTEMA DE RIEGO EN
FORMA INTEGRADA”
Autores: Durán Jesús, Pinto Floranny.
Tutor(a): Ing. Wilmer Barreto
Departamento de Ingeniería Hidráulica
Decanato de Ingeniería Civil
Barquisimeto Edo- Lara 2014
RESUMEN
El siguiente trabajo de investigación, implementa un modelo de operación de
embalse, conducción y distribución de un sistema de riego de manera
integrada,diseñado con la finalidad de evaluar y optimizar el sistema de riego,
mediantelenguaje SciLab 5.5.0 integrado con EPANET para la conducción y
distribución en la red de riego. Para estructurar el modelo se estudia las teorías
básicas existentes sobre: Operación de embalse e hidráulica de tuberías o canales. El
modelo de optimización estáfundamentado en los principios fundamentales de los
algoritmos genéticos y además la solución al principio de Pareto.Basados en estudios
previos se determinó la disponibilidad y demanda de agua del proyecto
hidráulicoYacambú-Quíbor, con la finalidad de aplicar el modelo a un estudio de
caso. Con éste trabajo se verifica la versatilidad que tienen los algoritmos genéticos
en resolución de este tipo de problemas y como la integración favorece a dicha
optimización.
Palabras Claves:Algoritmo genético, optimización, riego, sistema hidráulico,
Yacambú, Quíbor.
iv
INDICE GENERAL
RESUMEN III
INDICE GENERAL IV
INTRODUCCIÓN - 1 -
CAPITULO I
EL PROBLEMA - 2 -
Planteamiento del Problema - 2 -
Objetivos - 6 -
Objetivo General - 6 -
Objetivos Específicos - 6 -
Justificación e Importancia - 7 -
CAPITULO II
MARCO TEORICO - 10 -
Antecedentes - 10 -
Bases Teóricas - 12 -
Algoritmos Genéticos - 13 -
Optimización Multi-Objetivo (Eficiencia De Pareto) - 20 -
Operación de Embalse - 22 -
Métodos para determinar la capacidad normal de operación en embalses
- 24 -
Sistemas de Riego - 27 -
Modelo de programación SciLab - 27 -
Modelo para la simulación del sistema de riego EPANET - 29 -
Bases Legales - 31 -
Definición de Términos Básicos - 33 -
v
CAPITULO III
MARCO METODOLÓGICO - 35 -
Naturaleza Del Estudio - 35 -
Metodología De La Investigación - 36 -
Fase I: Revisión Bibliográfica y Recolección de datos - 36 -
Fase II: Elaboración del Modelo Conceptual Integrado - 49 -
Fase III: Propuesta del Modelo Conceptual Integrado - 54 -
Fase IV: Validación del Programa - 64 -
CAPITULO IV
ANALISIS DE LOS RESULTADOS - 74 -
CAPITULO V
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES - 89 -
Conclusiones - 89 -
Recomendaciones - 91 -
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS - 92 -
ANEXOS (En formato digital) - 95-
ANEXO A.
Análisis de precios unitarios para las actividades de suministro, transporte y
colocación de tuberia de pead.
ANEXO B
Funciones en leguaje SciLab.
ANEXO C
Resultados de la Modelación.
ANEXO D
Modelo desarrollado.
vi
INDICE DE ILUSTRACIONES
Fig. 2.1 Diagrama Básico de Algoritmos Genéticos. - 15 -
Fig. 2.2 Ejemplo de Frontera de Pareto. - 22 -
Fig. 2.3 Típica Curva Altura-Área-Capacidad. - 23 -
Fig. 2.4 Estimación de capacidades de regulación, curva de masas, caso demanda
constante. - 24 -
Fig. 2.5 Curva masa o de Volúmenes Acumulados. - 25 -
Fig. 2.6 Algoritmo del Pico Mayor Siguiente. - 26 -
Fig. 3.1 Gráfico Costos vs. Diámetro. - 42 -
Fig. 3.2 Esquema del funcionamiento Proyecto Hidráulico Yacambú-Quíbor.
- 43 -
Fig. 3.3 Conexión Valle de Quíbor – Embalse Yacambú A Través De Túnel De
Trasvase. - 44 -
Fig. 3.4 Las Redes de conducción y distribución del agua para los sectores del
Valle de Quíbor. - 48 -
Fig. 3.5 Editando Variables De Entorno. - 55 -
Fig. 3.6 Ejemplo de red válida para modelar. - 56 -
Fig. 3.7 Ventana 1. - 57 -
Fig. 3.8 Ventana 2. - 58 -
Fig. 3.8.1 Ventana Auxiliar. - 59 -
Fig. 3.9 Ventana 3. - 61 -
Fig. 3.10 Ventana 4. - 62 -
Fig. 3.11.1 Ejemplo de la salida. - 63 -
Fig. 3.11.2 Continuación del ejemplo de la salida. - 63 -
Fig. 3.12 Imagen de la zona del valle de Quíbor, tomada de Google Earth.
- 65 -
Fig. 3.13 Configuración de la red de riego enAutocad. - 66 -
Fig. 3.14 Geometría de la red de riego del SHYQ. - 68-
vii
Fig. 3.15 Cac.dat. - 69 -
Fig. 3.16 Hidro1.dat. - 70 -
Fig. 4.1 Resultado de Pareto para la corrida 1. - 74 -
Fig. 4.2 Resultado de Pareto para Volumen. - 77 -
Fig. 4.3 Resultado de Pareto para Presión. - 79 -
Fig. 4.4.1 Comportamiento del individuo 2. - 81 -
Fig. 4.4.2 Continuación del comportamiento del individuo 2. - 81 -
Fig. 4.5.1 Comportamiento del individuo 16. - 84 -
Fig. 4.5.2 Continuación del comportamiento del individuo 16. - 84 -
Fig. 4.6.1 Resultado de la modelación con diámetros máximos. - 86 -
Fig. 4.6.2 Continuacióndel resultado de la modelación con diámetros máximos.
- 87 -
Fig. 4.7.1 Resultado de la modelación con diámetros mínimos. - 88 -
Fig. 4.7.2 Continuacióndel resultado de la modelación con diámetros mínimos.
- 89 -
viii
INDICE DE TABLA
Tabla 3.1 Resumen de análisis de precios. - 41 -
Tabla 3.2 Costos para diámetros mayores a 400mm. - 42 -
Tabla 3.3 Cotas de los difusores. - 66 -
Tabla 3.4 Longitudes de las tuberías. - 67 -
Tabla 3.5 Demandas por sectores, Del 1-5. - 71 -
Tabla 3.6 Demandas por sectores, Del 6 - 12. - 72 -
Tabla 4.1 Resultado de Pareto de la Corrida 2. - 76-
Tabla 4.2 Resultado del Individuo 2. - 80 -
Tabla 4.3 Resultado del Individuo 16. - 83 -
- 1 -
INTRODUCCIÓN
La agricultura es una de las actividades más importantes del ser humano, en el
mundo moderno, se hace imposible la subsistencia de una gran parte de la población
sin la agricultura. Gracias al desarrollo de la industria agrícola, las naciones pueden
desarrollar su autosuficiencia y aumentar sus riquezas, sin embargo si se practica con
técnicas inadecuadas el efecto puede ser muy perjudicial, llegando a esterilizar el
suelo y secar fuentes de agua dulce.
Es por esta razón que es de vital importancia planear el buen uso de todos los
recursos que se han de usar en la industria agrícola, con la finalidad de tener un
crecimiento y desarrollo próspero y en consonancia con las necesidades medio
ambientales.
Este trabajo de grado, se busca brindar una herramienta para planificar el uso de
uno de los recursos más importantes dentro de la agricultura, el agua, a través de la
optimización de un sistema de riego de manera integrada, aplicando una metodología
basada en algoritmos genéticos.
En Venezuela existen casos donde las extracciones no planificadas de agua con
fines agrícolas han llevado a reducir el nivel de agua en los acuíferos, aumentando así
la concentración de sales en el agua; y luego, al ser usadas para riego aumentan
también la salinidad de los suelos, haciendo que estos suelos sean menos productivos
y en algunos casos estériles.
Capítulo I
El Problema
- 2 -
CAPITULO I
EL PROBLEMA
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
En el mundo, una de cada 8 personas se va a dormir con hambre cada día.Esta
situación está cambiando con el pasar de los años, cada vez son más y más las
personas que tienen acceso a los alimentos (FAO, 2012)a.En gran parte, esto se debe a
un mayor rendimiento de las cosechas debido a la inclusión de sistemas de riego en
las áreas de cultivo. Las cosechas rinden entre 100% y 400% más en los campos que
cuentan con sistema de riego, sin embargo,en el mundo cerca de un 80% de los
cultivos son secanos.(FAO, 2012)b.
Esta situación se debe a diversos factores:uno de ellos,es que los sistemas de
riego son costosos y no siempre están al alcance de los pequeños productores, esto
conlleva a la necesidad de buscar sistemas de riego que sean lo más económicos
posible y garanticen el cumplimiento de las necesidades de agua para los cultivos.
Otra situación a considerar, es ladisponibilidad de agua;la agricultura es la
actividad que consume más recursos hídricos en el mundo, consumiendo cerca de un
70% de todas las extracciones de agua, llegando a un 95% en los países en vías de
desarrollo, esto debido en gran parte a técnicas de riego inapropiadas y aun así, con
técnicas de riego apropiadas se requieren entre 2000 y 5000 litros de agua para
producir la comida diaria de una persona, una cantidad muy grande si se compara con
los 2 a 4 litros diarios que bebe una persona diariamente.(FAO, 2012)b.
Capítulo I
El Problema
- 3 -
El planeta tierra contiene un estimado de 1400 millones de kilómetros cúbicos
de agua. Solo el 0,003% de esta vasta cantidad, aproximadamente 45000 km3 de agua
componen los llamados “recursos de agua dulce” (agua que en teoría podría usarse
para beber, higiene, agricultura y la industria). Pero no toda esta aguaes accesible,
tenemos las inundaciones estacionales y otros eventos meteorológicos que hacen
extremadamente difícil que esa agua se pueda captar y aprovechar.De hecho, se
estima que solo entre 9000 y 14000 km3 están económicamente disponibles para el
ser humano.(FAO, 2012)b.
Aparte de la disponibilidad, se le suma el factor de la calidad de agua. Los
últimos estudios relativos a la cuantificación de los recursos hídricos, muestran que la
cantidad de agua se mantiene constante, sin embargo, la calidad se deteriora, dando
lugar a una disminución en la oferta de los recursos hídricos. Por otro lado, las
poblaciones humanas siguen creciendo(UnitedEstatesCensus Bureau, 2012),
aumentando así la demanda de agua.
Las extracciones indiscriminadas de agua también representan un problema, ya
que han llevado a la reducción e incluso desaparición de lagos, mares y otros
acuíferos, ejemplo de esto es el Mar de Aral entre Kazajistán y Uzbekistán, que se ha
ido reduciendo desde la década de 1960, esto debido a que los ríos que lo alimentaban
fueran desviados por los soviéticos, a causa de los proyectos de riego, reduciéndolo a
menos del 10% de su tamaño original. Este hecho se ha calificado como uno de los
mayores desastres medioambientales ocurridos en la historia reciente.
(http://es.wikipedia.org/wiki/Mar_de_Aral).
A nivel local tenemos el caso del acuífero del valle de Quíbor, donde la tasa de
extracción de agua subterránea para actividades agrícolas excedió la recarga del
acuífero durante un periodo de casi 40 años, reduciendo las reservas acuíferas de350
millones de m3 a 42 millones de m
3, y se ha observado un descenso continuo en los
Capítulo I
El Problema
- 4 -
niveles de agua subterránea así como también un aumento en la salinidad de la
misma.(Garduño y Nanni, 2003).
En consecuencia se considera que solo con técnicas apropiadas y un manejo
responsable de los recursos hídricos, se podrá optimizar el abastecimiento de agua
requerido para el desarrollo y normal desenvolvimiento de las actividades del
hombre, además de garantizar su seguridad alimentaria; así como también, mantener
el equilibrio ecológico evitando o incluso revirtiendo cualquier daño ambiental.
En el caso del Sistema Hidráulico Yacambú-Quíbor, se espera que pueda
revertir el daño ecológico sobre el acuífero del valle de Quíbor, aportando los excesos
en épocas de crecientes a la recarga del acuífero.
Envista de todo lo expresado anteriormente, se plantea la necesidad de buscar
metodologías novedosas y de respuesta rápida que permitan realizar una eficaz
planificación de los recursos hídricos y obtener así los mejores resultados, a los
menores costos posibles,y de manera particular, en lo que respecta a este trabajo de
grado, a los sistemas destinadosal riego de diversos cultivos, lo que garantizará el
abastecimiento de alimentos a la población humana.
En los sistemas Embalse-Conducción-Red de riego, la cantidad de agua que se
pueda aportar a los cultivos, estará condicionada a las limitaciones propias de cada
componente del sistema, es decir, aunque el embalse tenga la capacidad de proveer un
gran caudal, si la conducción (por ejemplo, un túnel de trasvase) no tiene la capacidad
hidráulica de transportar un caudal tan grande, las capacidades de todo el sistema
estarán limitadas al agua que pueda transportar el sistema de conducción. Si por otro
lado la conducción es capaz de transportar grandes caudales pero el embalse no tiene
la capacidad de aportarlas o la red de riego no tiene la capacidad para distribuir estos
caudales, el sistema se vería limitado por estos componentes. Así pasa con cada uno
de los componentes del sistema. Así como una cadena es tan fuerte como el eslabón
Capítulo I
El Problema
- 5 -
más débil, el sistema solo podrá satisfacer las necesidades según su componente más
limitado.
Debido a esto la optimización deberá tratarse como un problema de forma
integrada, donde se evalúen las interrelaciones entre todos los componentes del
sistema, para dar una solución óptima.
Capítulo I
El Problema
- 6 -
OBJETIVOS
OBJETIVO GENERAL
Elaborar e implementar un algoritmo para la simulación y optimizaciónde un
sistema de riegode forma integrada.
OBJETIVOS ESPECIFICOS
Establecer una metodología basada en algoritmos genéticos que permita
evaluar un sistema de riego de manera integrada en función de sus costos
garantizando el cumplimiento de las demandas, calidad de servicio, presiones y
rendimiento.
Elaborar un modelo conceptual integrado de operación de embalse,
conducción y distribución de un sistema de riego.
Implementar en lenguaje SCILAB 5.5.0, el modelo de operación de
embalse integrado con EPANET para la conducción y distribución de la red de riego
para la optimización integrada de un sistema de riego.
Aplicar el modelo a un estudio de caso. Sistema de riego del proyecto
Yacambú-Quíbor.
Capítulo I
El Problema
- 7 -
JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA
La problemática de hambre ha generado una serie de investigaciones y debates
en torno a las técnicas, métodos y políticas agrarias en todo el mundo. A pesar deestas
inquietudes, de lo que si se está seguro es que los sistemas de riego aumentan de gran
manera el rendimiento de las tierras cultivadas, sin embargo, si se usan técnicas de
riego inapropiadas y pobres sistemas de drenaje, se pueden obtener resultados
negativos, tales como, inundaciones y salinización de suelo.
Además, las extracciones de agua sin ninguna planificación o sin tomar en
cuenta el daño ecológico, pueden llevar a dañar e incluso secar lagos, embalses u
otras fuentes de agua.
Un ejemplo de esto se encuentra en el valle de Quíbor, donde el acuífero
disminuyo sus niveles de manera drástica, debido a las extracciones de agua
subterránea no planificadas. Esto trajo como consecuencia un deterioro en la calidad
del agua. Estas aguas de baja calidad siguieron siendo usadas para el riego, esto
aunado al pobre drenaje del valle trajo como consecuencia una posterior salinización
de los suelos. El Sistema Hidráulico YacambúQuíbor, buscara entre otras cosas
revertir el daño ecológico en la zona y abastecer de agua para riego al valle de
Quíbor.
A esta problemática se suma la cuestión de costos, métodos de riego
tecnificados muchas veces están fuera del presupuesto de pequeños
productores.Debido a esto, es de gran importanciarealizar la planificación y
evaluación de los elementos que conformaran un sistema de riego, de manera tal que
se puedan cumplir los objetivos de irrigación, causando el menor daño ambiental
posible y obtener los costos más accesibles para su construcción y posterior
utilización.
Capítulo I
El Problema
- 8 -
Loselementosde un sistema de riego trabajan en conjunto, interactuando ente si
bajo objetivos comunes. Si alguno de los elementos de éste sistema y sus relaciones
estuvieran establecidas de una manera incorrecta, el sistema podría operar de una
manera poco eficiente, o lo que es peor, se podríangenerar una serie de problemas en
sus elementos y el sistemacolapsaríay no funcionaría en lo absoluto.
Por ejemplo, si tenemos un sistema Embalse-Túnel-Red de riego, debemos
garantizar que el túnel tenga la capacidad de transportar el caudal que nos pueda
suministrar el embalse y que la red de riego tenga la capacidad de distribuir ese
mismo caudal. Si por alguna razón uno de los elementos tiene una menor capacidad
quelos otros, este estaría limitando la capacidad de todo el sistema. En consecuencia,
no tendría sentido construir un componente de grandes dimensiones si los otros no
pueden cumplir con las capacidades del mismo. Por ello, que la planificación debe
realizarse en conjunto, de forma tal que se evalúe el comportamiento del sistema
como un todo, más allá del comportamiento de cada elemento por separado.
Debido a que el número de alternativas es igual a todas las combinaciones
posibles de los valores que puedan tomar todas las variables, se hace imposible
formular los problemas de decisión como problemas de optimización clásica usando
el cálculo diferencial para encontrar las respuestas. En consecuencia, este tipo de
problema se deberá tratar como problemas combinatoriales. Uno de los grandes
inconvenientes en este tipo de problemas es el fenómeno llamado explosión
combinatorial, que significa, que cuando crece el número de variables de decisión del
problema, el número de decisiones factibles y el esfuerzo computacional crecen en
forma exponencial.
Sin embargo, en las últimas décadas se ha desarrollado una gran cantidad de
métodos de optimización específicos para este tipo de problemas. La mayoría de ellos
son de naturaleza heurística y se diferencian de los métodos exactos por que no son
capaces de encontrar el óptimo global, pero tienen la ventaja de ser más flexibles y
Capítulo I
El Problema
- 9 -
eficientes frente a problemas de gran dimensión o no estructurados. Las soluciones
ofrecidas por este tipo de métodos son próximas al óptimo, no obstante esto es difícil
de demostrar matemáticamente.
De todas estas técnicas, la más estudiada hasta ahora ha sido la de algoritmos
genéticos;esos algoritmos son los más populares y usados dentro de los algoritmos
evolutivos, los mismos brindan una solución en forma de una cadena de caracteres
(tradicionalmente binarios, aunque las mejores representaciones son usualmente
aquellas que reflejan algo respecto al problema), aplicando operadores como la
mutación y la recombinación.
Es así como, los algoritmos genéticos tienen la capacidad de generar soluciones
para problemas no lineales, de gran dimensión, combinatorios, no diferenciables y
con otras características que se pueden encontrar en el problema planteado.
Por esta razón, en este trabajo de investigación se aplicará la metodología de
algoritmos genéticos, para lograr la creación de una herramienta que permita darle
solución a este tipo de problemas; así como, evaluar diferentes alternativas y varias
maneras de operar el sistema, con la finalidad de establecer cuál de ellas es la más
apropiada, de acuerdo con las necesidades de riego en la zona.
La expectativaque se tiene con este trabajo de grado, es beneficiar a los
organismos vinculados con la gestión del agua e institutos agrícolas. Así mismo, que
sea utilizado por la comunidad estudiantil como material de consulta, tanto en el
proceso de aprendizaje, como en el desarrollo de investigaciones vinculadas con el
tema.
Capítulo II
Marco Teórico
- 10 -
CAPITULO II
MARCO TEORICO
ANTECEDENTES
En años anteriores se han realizado estudios sobre el uso de las técnicas
de análisis de sistemas para definir las mejores reglas de operación en sistemas de
embalses, Loucks, Stedinger y Haith (1981) reconocen la Optimización y Simulación
como enfoques básicos en esta metodología.
En su estudio, CIDIAT (1999), “Optimización de Recursos Hídricos en el
Proyecto Yacambú-Quíbor”, recomienda realizar estudios donde se puedan ensayar
la distribución del agua y elaborar programas de riego acorde con los cultivos y el
método de riego propuesto en la zona.
Pulgarin Adriana J., (2001) realizó un estudio que está dirigido a cómo aplicar
las diferentes técnicas de inteligencia artificial, tales como algoritmos genéticos,
temple simulado y búsqueda tabú, en un problema de expansión de capacidad
(crecimiento del sistema en el futuro), el cual tituló, “Aplicación de herramientas
de inteligencia computacional en la planificación de recursos”. Donde expresó
que los algoritmos genéticos y la búsqueda tabú son herramientas de optimización
muy útiles para análisis de sistemas complejos. Además considera que estas
herramientas pueden emplearse de manera muy eficiente y satisfactoria en variados
problemas de planificación de recursos hidráulicos.
Capítulo II
Marco Teórico
- 11 -
Luego, Luz María Herrera, U.C.L.A (2005). “Desarrollo e implementación de
un algoritmo para el cálculo de la características de transporte de sedimentos en
canales abierto”; en su trabajo desarrolló un programa unidimensional (SEDCAB),
programado bajo la plataforma Visual Basic 6.0 y que permite calcular la velocidad
de caída, inicio de movimiento y suspensión, formas de lecho, coeficiente de fricción,
transporte de sedimentos y transporte en condiciones de no equilibrio.
Posteriormente, Rincón. Jean Carlos, (2005) en la “Aplicación de algoritmos
en la optimización del sistema de abastecimiento de agua de Barquisimeto”,
trabajo con algoritmos genéticos simples para proyecto de expansión, manifestando
mediante ensayos la eficacia de la utilización de algoritmos genéticos en problemas
complejos matemáticos y de recursos hídricos, señalando que para el mejor uso de
estos se debe realizar una buena elección de los parámetros.
Así mismo, Gil Londoño Natyhelem, (2006) realizó una publicación detallada
sobre “Algoritmos Genéticos” en el cual concluye que los AG están indicados para
resolver todo tipo de problemas que se puedan expresar como un problema de
optimización donde se define una representación adecuada para las soluciones y para
la función a optimizar.
En el mismo orden de ideas, Pineda J, Silva L, (2012), determinan en su
estudio, “Aplicación de un algoritmo genético multiobjetivo en la optimización
de sistemas de drenaje urbano” que los algoritmos genéticos Multiobjetivo
presentan un buen comportamiento ante la optimización de los sistemas de drenaje
Urbano presentado así diversidad de soluciones facilitando de esta manera la toma de
decisiones que beneficien de la mejor manera a la colectividad en general.
Capítulo II
Marco Teórico
- 12 -
BASES TEÓRICAS
En ciencias de la computación, se denomina Inteligencia Artificial (IA) a la
capacidad de simular el razonamiento en un agente no vivo. (McCarthy, 1971)c,
concibiendo que “un agente inteligente sea aquel que permite pensar, evaluar y actuar
conforme a ciertos principios de optimización y consistencia, para satisfacer algún
objetivo o finalidad”.
Así se establece, de manera más específica, que la inteligencia artificial es la
disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una
arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de
rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el
conocimiento almacenado en tal arquitectura.1
En consecuencia, el tipo de agente inteligente se determina a través de los
diferentes tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales. De lo más
simple a lo más complejo, los cinco principales tipos de procesos son:
(a) Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a
actos reflejos en seres vivos).
(b) Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos
por las acciones posibles.
(c) Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de
ADN).
Capítulo II
Marco Teórico
- 13 -
(d) Redes neuronales artificiales (análogas al funcionamiento físico del
cerebro de animales y humanos).
(e) Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento
abstrácto humano.
De igual forma, existen distintos tipos de percepciones y acciones que pueden
ser obtenidas y producidas por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas,
pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits
de un software y su entorno software.
ALGORITMOS GENÉTICOS
Son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de
búsqueda y optimización. Están basados en el proceso genético de los organismos
vivos.
Los algoritmos genéticos (AG) son una técnica inspirada en la teoría de
evolución de los procesos biológicos. A lo largo de las generaciones, las poblaciones
evolucionan en la naturaleza acorde con los principios de la selección natural y la
supervivencia de los más fuertes (Gil, 2006). Por imitación de este proceso, los AG
son capaces de ir creando soluciones para problemas del mundo real. La evolución de
dichas soluciones hacia valores óptimos del problema depende en buena medida de
una adecuada codificación de las mismas.
Se observa cómo, en la naturaleza los individuos de una población compiten
entre sí en la búsqueda de recursos tales como: comida, agua y refugio. Incluso los
Capítulo II
Marco Teórico
- 14 -
miembros de una misma especie, compiten a menudo en la búsqueda de un
compañero. Aquellos individuos que tienen más éxito en sobrevivir y en atraer
compañeros, tienen mayor probabilidad de generar un gran número de descendientes.
Por el contrario, individuos poco dotados producirán un menor número de
descendientes. Esto significa,que los genes de los individuos mejor adaptados se
propagaran en sucesivas generaciones hacia un número de individuos creciente. La
combinación de buenas características provenientes de diferentes ancestros, puede a
veces producir descendientes "superindividuos", cuya adaptación es mucho mayor
que la de cualquiera de sus ancestros. De esta manera, las especies evolucionan
logrando unas características cada vez mejor adaptadas al entorno en el que viven.
Similar a esto, los AG comienzan con la generación aleatoria de la serie de
cromosomas y luego la competición. Su proceder se da en primera instancia
evaluando la puntuación (fitness) de cada uno de los genes, de allí, permite a cada uno
de los individuos reproducirse de acuerdo con su puntuación, para luego emparejar
los individuos de la nueva población, haciendo que intercambien material genético y
que algunos de los bits de un gen sea alterado debido a una mutación espontanea. En
la figura 2.1, se muestra el diagrama básico de un algoritmo genético.
Capítulo II
Marco Teórico
- 15 -
Fig. 2.1. Diagrama básico de Algoritmos Genéticos. i: iniciación,
f(X): evaluación, ?: condición de término, Se: selección, Cr: cruzamiento, Mu:
mutación, Re: reemplazo, X*: mejor solución.
Fuente: Johann "nojhan" Dréo, wikimedia.org, 2005.
En la ejecución de dichos algoritmos se necesita fijar diferentes parámetros, los
cuales son:
Tamaño de la población
Debe ser suficiente para garantizar la diversidad de las soluciones. Parece
intuitivo que las poblaciones pequeñas corren el riesgo de no cubrir adecuadamente el
espacio de búsqueda, mientras que, el trabajar con poblaciones de gran tamaño puede
acarrear problemas relacionados con el excesivo costo computacional.
Capítulo II
Marco Teórico
- 16 -
Población Inicial
La población inicial de un AG puede ser creada de muy diversas formas, desde
generar aleatoriamente el valor de cada gen para cada individuo, utilizar una función
ávida o generar alguna parte de cada individuo y luego, aplicar una búsqueda local.
Habitualmente, la población inicial se escoge generando ristras al azar, pudiendo
contener cada gen uno de los posibles valores del alfabeto con probabilidad uniforme.
Algunas teorías confirman que la inicialización no aleatoria de la población
inicial, puede acelerar la convergencia del AG. Sin embargo, en algunos casos la
desventaja resulta ser la prematura convergencia del algoritmo, queriendo indicar con
esto la convergencia hacia óptimos locales.
Función Objetivo
Para la función objetivo, existen dos aspectos que resultan cruciales en el
comportamiento de los AG, los cuales son la determinación de una adecuada función
de adaptación o función objetivo, y la codificación utilizada.
Por ello, se establece como regla general para construir una buena función
objetivo, el que ésta debe reflejar el valor del individuo de una manera “real”; pero en
muchos problemas de optimización combinatoria, donde existe gran cantidad de
restricciones, buena parte de los puntos del espacio de búsqueda representan
individuos no válidos. A modo de resolver esto, la técnica que se ha venido utilizando
en el caso de que la computación de la función objetivo sea muy compleja, es la
denominada evaluación aproximada de la función objetivo. En algunos casos, la
obtención de n funciones objetivo aproximadas, puede resultar mejor que la
evaluación exacta de una única función objetivo (supuesto el caso de que la
Capítulo II
Marco Teórico
- 17 -
evaluación aproximada, resulta como mínimo n veces más rápida que la evaluación
exacta).
Se determina que, surge un problema habitual en las ejecuciones de los AG,
debido a la velocidad con la que el algoritmo converge. En algunos casos la
convergencia es muy rápida, lo que suele denominarse convergencia prematura, en la
cual el algoritmo converge hacia óptimos locales, mientras que en otros casos el
problema es justo el contrario, es decir, se produce una convergencia lenta del
algoritmo.
Operador de Selección
El operador de Selección, es el encargado de transmitir y conservar aquellas
características de las soluciones que se consideran valiosas a lo largo de las
generaciones.
El principal medio para que la información útil se transmita, es que aquellos
individuos mejor adaptados (mejor valor de función de evaluación) tengan más
probabilidades de reproducirse. Sin embargo, es necesario también incluir un factor
aleatorio que permita reproducirse a individuos que aunque no estén muy bien
adaptados, puedan contener alguna información útil para posteriores generaciones,
con el objeto de mantener así una cierta diversidad en cada población.
Operador de Cruce
El operador de cruce, es el que permite realizar una exploración de toda la
información almacenada hasta el momento en la población y combinarla para crear
mejores individuos.
Capítulo II
Marco Teórico
- 18 -
Se destacan dentro de los métodos habituales los siguientes:
a) Cruce de un punto: Es el método de cruce más sencillo. Se
selecciona una posición en las cadenas de los progenitores, y se intercambian
los genes a la izquierda de esta posición.
b) Cruce de n puntos: Es una generalización del método anterior. Se
seleccionan varias posiciones (n) en las cadenas de los progenitores y se
intercambian los genes a ambos lados de estas posiciones.
c) Cruce Uniforme: Se realiza un test aleatorio para decidir de cuál de
los progenitores se toma cada posición de la cadena.
d) Cruces para permutación: Existe una familia de cruces específicas
para los problemas de permutación, siendo algunos de ellos:
1. Cruce de mapeamiento parcial: Toma una subsecuencia del
genoma del padre y procura preservar el orden absoluto de los
fenotipos -es decir, orden y posición en el genoma- del resto del
genoma lo más parecido posible de la madre.
2. Cruce de orden: toma una subsecuencia del genoma del padre
y procura preservar el orden relativo de los fenotipos del resto del
genoma, lo más parecido posible de la madre.
3. Cruce de ciclo: Se selecciona el primer gen del genoma del
padre, poniéndolo en la primera posición del hijo, y el primer gen del
genoma de la madre, poniéndolo dentro del genoma del hijo en la
Capítulo II
Marco Teórico
- 19 -
posición que ocupe en el genoma del padre. El fenotipo que está en la
posición que ocupa el gen del genoma del padre igual al primer gen del
genoma de la madre se va a colocar en la posición que ocupe en el
genoma del padre, y así, hasta rellenar el genoma del hijo.
Operador de Mutación
La mutación se considera un operador básico, que proporciona un pequeño
elemento de aleatoriedad en el entorno de los individuos de la población.
El objetivo del operador de mutación es producir nuevas soluciones a partir de
la modificación de un cierto número de genes de una solución existente, con la
intención de fomentar la variabilidad dentro de la población.
Existen muy diversas formas de realizar la mutación, desde la más sencilla
(Puntual), donde cada gen muta aleatoriamente con independencia del resto de genes,
hasta configuraciones más complejas, donde se tiene en cuenta la estructura del
problema y la relación entre los distintos genes.
Reemplazo de la Población y Condición de Parada
Cada vez que se aplica el operador de cruce, se encuentra un número de nuevos
individuos (la descendencia) que se han de integrar en la población para formar la
siguiente generación. Esta operación se puede hacer de diversas formas, pero en
general existen tres métodos fundamentales para realizar el reemplazo:
Capítulo II
Marco Teórico
- 20 -
Cuando el número de individuos llega a un cierto número, se
elimina un subconjunto de la población conteniendo a los individuos peor
adaptados.
Cada vez que se crea un nuevo individuo en la población, se
elimina el peor adaptado para dejar su lugar a este nuevo individuo.
Cada vez que se crea un nuevo individuo en la población, se
elimina aleatoriamente una solución, independientemente de su adaptación.
En cuanto al criterio de parada, generalmente viene determinado por criterios a
priori sencillos, como un número máximo de generaciones o un tiempo máximo de
resolución, o más eficientemente por estrategias relacionadas con indicadores del
estado de evolución de la población, como por la pérdida de diversidad dentro de la
población o por no haber mejora en un cierto número de iteraciones, siendo, por lo
general, una condición mixta la más utilizada, es decir, limitar el tiempo de ejecución
a un número de iteraciones y tener en cuenta algún indicador del estado de la
población para considerar la convergencia antes de alcanzar tal limitación.
OPTIMIZACIÓN MULTI-OBJETIVO (EFICIENCIA DE PARETO)
La presencia de múltiples objetivos en un problema, en principio, da lugar a un
conjunto de soluciones óptimas, en lugar de una única solución óptima. También
conocida como la programación multiobjetivo, optimización de vectores, la
optimización multicriterio, optimización multiatributo o en gran parte como
soluciones de Pareto-óptimas.
Capítulo II
Marco Teórico
- 21 -
Métodos de optimización clásicos (incluyendo elmétodode toma de decisiones
multicriterio), proponen la conversión del problema de optimización multiobjetivo a
una optimización de un solo objetivo problema, haciendo hincapié en una
determinada solución a la vez. Cuando un método de este tipo es utilizado para
encontrar múltiples soluciones y tiene que ser aplicada muchas veces, es de esperar la
búsqueda de una solución diferente en cada ejecución de la simulación. Por tanto, es
un área de toma de decisiones de criterios múltiples, que se ocupa de los problemas
de optimización matemática que involucran más de una función objetivo a optimizar
simultáneamente.
Las soluciones Pareto-óptimas, no se puede decir que sea mejor una que otra.
Esto requiere un usuario para encontrar tantas soluciones Pareto-óptimas como sea
posible. La razón principal de esto, es su capacidad de encontrar múltiples soluciones
óptimas en una sola ejecución de la simulación.
Dado que los algoritmos evolutivos (AE) trabajan con una población de
soluciones, un simple EA se puede extender a mantener un diverso conjunto de
soluciones. Con un énfasis para avanzar hacia la verdadera Región de Pareto-óptima,
una EA se puede utilizar para encontrar múltiples Soluciones Pareto-óptimas en una
sola ejecución de la simulación.
La definición técnica podría ser la siguiente: sea P un problema de optimización
múlti-objetivo. Se dice entonces que una solución S1 es pareto-óptima cuandono
existe otra solución S2 tal que mejore en un objetivo sin empeorar en otro.
Capítulo II
Marco Teórico
- 22 -
Fig. 2.2. Ejemplo de Frontera de Pareto.
Los cuadrados representan posibles soluciones o decisiones (valores menores
son preferidos) La opción o solución C no está en la Frontera de Pareto dado que es
preferido (dominado) por A y B, esos, a su vez no son dominados por ningún otro,
consecuentemente están en la frontera. (2006)
OPERACIÓN DE EMBALSE
Un embalse es una estructura, donde se acumula el agua proveniente de la
obstrucción del escurrimiento de un río. La construcción de presas permiten la
creación de embalses con diferentes propósitos, control de inundaciones,
aprovechamiento hidroeléctrico, y el más común, almacenar agua en las épocas de
lluvia para su posterior aprovechamiento en las épocas de sequía.
Una incorrecta operación del embalse, podría significar que el embalse se
seque, y la prestación del servicio de agua para diversos fines sea suspendida de
manera drástica.
Capítulo II
Marco Teórico
- 23 -
Son componentes importantes a estudiar para planificar una correcta operación
de embalse:
Capacidad del Embalse: Es el volumen que puede almacenar el
embalse. Depende de la topografía del embalse, con la información topográfica
podrán determinarse las curvas altura-área-capacidad. (Fig. 2.3).
Fig. 2.3 Típica curva Altura-Área-Capacidad. Fuente: Propia.
Esta capacidad del embalse no es aprovechable en un 100%, una parte del
embalse está llena de sedimentos, también en muchos embalses se tiene un
volumen llamado “capacidad muerta adicional”, que sirve para aumentar el
nivel de las aguas, bien sea para generar mayor cantidad de energía
hidroeléctrica, lograr una conducción a presión con tuberías de menores
diámetros o la eliminación de sistemas de bombeo, preservar la vida animal y
vegetal del embalse o también mejorar la calidad del agua.
Capítulo II
Marco Teórico
- 24 -
MÉTODOS PARA DETERMINAR LA CAPACIDAD NORMAL DE
OPERACIÓN EN EMBALSES
Demanda Constante
Fig. 2.5 Estimación de capacidades de regulación, curva de masas, caso
demanda constante. Fuente: Juan José Bolinaga “Proyecto de Obras Hidráulicas”
Curva de masa
Conocida también como curva de gastos o volúmenes acumulados. Consiste en
la representación gráfica de la sumatoria de las disponibilidades en función del
tiempo.
Capítulo II
Marco Teórico
- 25 -
Fig. 2.4Curva masa o de Volúmenes Acumulados.
Donde:
AB: Caudal seguro.
A y Q: Caudal Natural > Caudal Regulado.
Q y P: Caudal Natural < Caudal Regulado. (Se hace uso del volumen QR)
QR: Volumen a almacenar durante el período.
P y T: Caudal Natural < Caudal Regulado.
T y B: Caudal Natural > Caudal Regulado.
ST: Volumen a almacenar antes que comience el período.
Entonces;
ST = AC = RU por lo tanto, QU = QR + RU = Capacidad mínima del embalse.
Capítulo II
Marco Teórico
- 26 -
Algoritmo del pico mayor siguiente
Consiste en calcular diferencias acumuladas entre aportes y demandas, puede
incluir en estos últimos valores de evaporación y pérdidas en general, y en los
primeros, aportes adicionales a la disponibilidad.
Fig. 2.6 Algoritmo del pico mayor siguiente. Fuente: Juan José Bolinaga
“Proyecto de Obras Hidráulicas”
Métodos Numéricos para la operación del Embalse
Estos métodos tienen su fundamento en la ecuación general de balance de un
embalse, que, a su vez, se basa en la ecuación de continuidad, esta ecuación puede
expresarse así:
Capítulo II
Marco Teórico
- 27 -
Dónde:
S= Almacenamiento en el vaso del embalse.
∑Qe= Caudales de entrada.
∑Qs= Caudales de salida.
t = tiempo.
La ecuación anterior no permite calcular directamente la capacidad útil
necesaria para cubrir la demanda. Este cálculo se realiza mediante aproximaciones
sucesivas; es decir, se fija una capacidad, se aplica la ecuación y se comprueba si la
capacidad es suficiente para cubrir la demanda; si lo es en exceso o por defecto, se
altera la capacidad y así sucesivamente, hasta lograr un ajuste razonable.
SISTEMAS DE RIEGO
Un sistema de riego, es un conjunto de estructuras que trae el agua desde los
lugares donde sea abundante hasta no es lo suficiente. El objetivo es suministrar la
cantidad justa de agua sin exagerar ni dañar el suelo o la vegetación. El sistema de
riego consta de una serie de componentes; sin embargo, debe notarse que no
necesariamente el sistema de riego debe constar de todas ellas, el conjunto de
componentes dependerá de la necesidad que se posea.
MODELO DE PROGRAMACIÓN SciLab
SciLab, es un programa desarrollado como forma de disponer en un sólo
ambiente herramientas de cálculo numérico, programación y gráficos. Es similar a
Capítulo II
Marco Teórico
- 28 -
MATLAB y otros programas de cálculo numérico. Puede ser utilizado en una
variedad de sistemas operativos, tales como: Windows, Linux.
Las principales características y prestaciones son:
- Programación con lenguaje simple y fácilmente asimilable.
- Posee capacidades de generación de gráficos en dos y tres dimensiones.
- Permite diversas operaciones matriciales.
- Permite operaciones con polinomios y funciones de transferencia.
- Permite la resolución de sistemas de ecuaciones lineales y ecuaciones
diferenciales.
- Posibilita al usuario la creación y definición de funciones propias.
- Soporta la creación y utilización de conjuntos de funciones destinadas a
aplicaciones específicas, denominados “Toolboxes”, por ejemplo: Control,
Optimización, Redes Neurales, NSGA-II,entre otras.
Además, presenta algunas ventajas desde el punto de vista del usuario, tales
como:
- Disponibilidad de actualizar a la última versión, vía Internet.
- El programa puede ser utilizado, copiado y distribuido en forma legal
(Software libre).
Capítulo II
Marco Teórico
- 29 -
- Los resultados obtenidos pueden ser divulgados sin restricción.
- Se tiene acceso al código fuente.
- La certeza de estar participando de una comunidad cuyo principal
objetivo es la difusión irrestricta del conocimiento.
MODELO PARA LA SIMULACIÓN DEL SISTEMA DE RIEGO
EPANET
EPANET, es un programa que realiza simulaciones en periodo extendido del
comportamiento hidráulico y de la calidad del agua en redes de distribución a presión.
En general, una red consta de tuberías, nudos (conexiones entre tuberías), bombas,
válvulas y tanques de almacenamiento o depósitos.
Puede calcular:
- El caudal que circula por cada una de las conducciones.
- La presión en cada uno de los nudos.
- El nivel de agua en cada tanque.
- La concentración de diferentes componentes químicos a través de la red.
- El tiempo de permanencia del agua en las tuberías.
Capítulo II
Marco Teórico
- 30 -
- La procedencia del agua en cada punto de la red.
- Estudios de la procedencia del agua en cada punto de la red.
Esta herramienta puede emplearse bajo sistemas operativos Windows, ofrece un
entorno de trabajo integrado para la edición de los datos de entrada de la red, para el
cálculo hidráulico y las simulaciones de la calidad del agua, y para poder visualizar
los resultados obtenidos en una amplia variedad de formatos. Esta variedad de
formatos incluye planos de la red con códigos de colores, tablas de datos, gráficos
con evoluciones temporales de diferentes variables, entre otras.
Al igual que SciLab, es un software libre de distribución gratuita y fácil acceso.
Capítulo II
Marco Teórico
- 31 -
BASES LEGALES
La Constitución Bolivariana de Venezuela, mediante el Decreto Presidencial
3.390, Gaceta Oficial No 38.095, 28-Dic-2004, establece:
De conformidad con lo dispuesto en los artículos 110 y 226 de la Constitución
de la República Bolivariana de Venezuela, 12 y 47 de la Ley Orgánica de la
Administración Pública y, 2º, 19 y 22 del Decreto con Rango y Fuerza de Ley
Orgánica de Ciencia, Tecnología e Innovación, en Consejo de Ministros,
CONSIDERANDO:
- Que es prioridad del Estado, incentivar y fomentar la producción de
bienes y servicios para satisfacer las necesidades de la población.
- Que el uso del Software Libre, desarrollado con Estándares
Abiertos fortalecerá la industria del software nacional, aumentando y
fortaleciendo sus capacidades.
- Que la reducción de la brecha social y tecnológica en el menor
tiempo y costo posibles, con calidad de servicio, se facilita con el uso de
Software Libre desarrollado con Estándares Abiertos.
- Que la adopción del Software Libre, desarrollado con Estándares
Abiertos en la Administración Pública y en los servicios públicos facilitará la
interoperabilidad de los sistemas de información del Estado, contribuyendo a
dar respuestas rápidas y oportunas a los ciudadanos, mejorando la
gobernabilidad.
Capítulo II
Marco Teórico
- 32 -
- Que el Software Libre desarrollado con Estándares Abiertos,
permite mayor participación de los usuarios en el mantenimiento de los niveles
de seguridad e interoperatividad.
DECRETA:
Artículo 1. La Administración Pública Nacional empleará
prioritariamente Software Libre desarrollado con Estándares Abiertos, en sus
sistemas, proyectos y servicios informáticos. A tales fines, todos los órganos y
entes de la Administración Pública Nacional, iniciarán los procesos de
migración gradual y progresiva de éstos hacia el Software Libre desarrollado
con Estándares Abiertos.
Artículo 5. El Ejecutivo Nacional, fomentará la investigación y
desarrollo de software bajo modelo Software Libre, desarrollado con Estándares
Abiertos, procurando incentivos especiales para desarrolladores.
Artículo 6. El Ejecutivo Nacional fortalecerá el desarrollo de la industria
nacional del software, mediante el establecimiento de una red de formación, de
servicios especializados en Software Libre, desarrollado con Estándares
Abiertos y desarrolladores.
Capítulo II
Marco Teórico
- 33 -
DEFINICION DE TÉRMINOS BÁSICOS
Algoritmo: es un conjunto prescrito de instrucciones o reglas bien definidas,
ordenadas y finitas que permite realizar una actividad mediante pasos sucesivos que
no generen dudas a quien deba realizar dicha actividad.
Compilador: es un programa informático que traduce un programa escrito en
un lenguaje de programación a otro lenguaje de programación, generando un
programa equivalente que la máquina será capaz de interpretar.
Estándares Abiertos: Especificaciones técnicas, publicadas y controladas por
alguna organización que se encarga de su desarrollo, las cuales han sido aceptadas
por la industria, estando a disposición de cualquier usuario para ser implementadas en
un software libre u otro, promoviendo la competitividad, interoperatividad o
flexibilidad.
Interfaz gráfica:facilita la comunicación entre un programa y el usuario de
este, diciéndolo de otra manera, la interfaz gráfica es la parte del programa que ves en
la pantalla (iconos, botones, etc).
Modelo integrado: es un conjunto de procesos que trata de agrupar, al mismo
tiempo, al individuo y a la familia en el diagnóstico y en el tratamiento.
Optimización Matemática:o, programación matemática, es la selección del
mejor elemento (con respecto a algún criterio) de un conjunto de elementos
disponibles.
Capítulo II
Marco Teórico
- 34 -
Software: es un conjunto de programas, instrucciones y reglas informáticas que
permiten ejecutar distintas tareas en una computadora.En otras palabras, abarca a
todas las aplicaciones informáticas, como los procesadores de textos, las planillas de
cálculo y los editores de imágenes.
Software Libre: Programa de computación cuya licencia garantiza al usuario
acceso al código fuente del programa y lo autoriza a ejecutarlo con cualquier
propósito, modificarlo y redistribuir tanto el programa original como sus
modificaciones en las mismas condiciones de licenciamiento acordadas al programa
original, sin tener que pagar regalías a los desarrolladores previos.
Toolkit:equipo de instrumentos, grupo de programas y rutinas que se utilizan
como base para la programación de un nuevo sistema.
ToolBoxes: equivalente aToolkit.
Variables de entorno: Forman un conjunto de valores dinámicos que
normalmente afectan el comportamiento de los procesos en una computadora.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 35 -
CAPITULO III
MARCO METODOLÓGICO
NATURALEZA DEL ESTUDIO
El presente trabajo de investigación se enmarca dentro de una “Investigación de
proyecto especial”. Conociendo como Investigación de Proyecto Especial, según el
Manual para la Elaboración y Presentación del Trabajo Especial de Grado, Trabajo de
Grado y Tesis Doctoral del Decanato de Ingeniería Civil, lo siguiente:
“Se enmarcan dentro de este tipo de investigación, las creaciones que
involucran desarrollo del ingenio y de la creatividad del investigador o
investigadora. El objetivo del proyecto especial, es básicamente la
creación de un producto tangible que permita solucionar problemas o
necesidades colectivas que transcienden el ámbito de las organizaciones e
instituciones. Se inscriben dentro de este tipo de investigación, las
producción de software, videos, libros, folletos, manuales educativos,
manuales de uso, documentación técnica.”
Para la realización de esta investigación, las condiciones y recursos
primordiales para su materialización están disponibles, y se apoya en investigaciones
de campo, ya que se usó ecuaciones y métodos que fueron deducidos por
investigadores a través de ensayos, los cuales han sido publicados y reconocidos por
la rama hidráulica a nivel mundial.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 36 -
METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN
Se ha desarrollado el presente estudio, correspondiente a “Elaboración e
implementación de un algoritmo para la modelación y optimización de un sistema de
riego integrado”,de la siguiente manera:
FASE I: REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA Y RECOLECCIÓN DE DATOS.
Corresponde al comienzo de la investigación, donde se recaudó la información
teórica necesaria, en los diferentes textos y referencias vinculadas existentes, tanto en
las distintas bibliotecas de la región, como en el Sistema Hidráulico YacambúQuíbor
C.A., Decanato de Ingeniería Civil de la Universidad Centroccidental Lisandro
Alvarado y FUDECO (actualmente CORPOLARA), como en el internet.
Continuamente se estudió y determinaronlos métodos y ecuaciones a usar en el
desarrollo de este estudio. Seleccionando los siguientes:
Ecuación de la Energía
Según la ecuación siguiente se estudiará el caudal del túnel trasvase (Qtunel):
Capítulo III
Marco Metodológico
- 37 -
Dónde:
Qtunel: Caudal de descarga máximo por el túnel.
D: Diámetro del túnel.
Htub: Energía de a la salida del túnel (Cota de salida +
Presión residual).
KL: Coeficientes de perdidas locales.
Cc: Coeficiente de contracción.
L: Longitud de túnel.
f: factor de fricción.
h: cota del embalse para un tiempo t.
Ecuación de Darcy-Weisbach
Permite la evaluación apropiada del efecto de cada uno de los factores que
inciden en la pérdida de energía, debido a la fricción en una tubería. La fórmula
puede ser escrita, en función del caudal Q, como:
Dónde:
hf= pérdida de carga debida a la fricción.
f= factor de fricción de Darcy.
L= longitud de la tubería.
D= diámetro de la tubería.
Q= velocidad media del fluido.
g = aceleración de la gravedad ≈ 9,80665 m/s2
Capítulo III
Marco Metodológico
- 38 -
Runge-Kutta
Estos métodos se derivan a partir de la serie de Taylor. La fórmula de 4° orden
es:
Dónde:
k0 (es la pendiente en el punto inicial) = f (xn, yn)
k1(es la pendiente en el punto medio del intervalo usando k0)
k2 (es otra vez la pendiente del punto medio, pero ahora usando k1)
k3(es la pendiente al final del intervalo, con el valor de y determinado por k2)
Ecuación de Torricelli
El caudal o volumen del fluido que pasa por el orificio en un tiempo, Q, puede
calcularse según la siguiente ecuación:
Capítulo III
Marco Metodológico
- 39 -
Donde:
A: área del orifico, en m2
C: coeficiente de descarga (adimensional)
g: aceleración de la gravedad, en m/s2
H: carga al centro del orificio, en m.
Q: Descarga, en m3/s.
Ecuación general para vertederos
Se usa para evacuar caudales de creciente, pues la forma especial de su cresta
permite la máxima descarga al compararlo con otra forma de vertedores para igual
altura de carga de agua.
La descarga se puede resumir con la ecuación general para vertederos:
Donde:
Q: es la tasa de flujo de fluido, m3/s.
C:coeficiente de descarga, una constante para la estructura.
L: es la anchura de la cresta, en metros.
H: es la altura de la columna de agua sobre la cresta, en metros.
n: varía con la estructura (3/2 para vertedero horizontal, 5/2 para v rebosadero).
Capítulo III
Marco Metodológico
- 40 -
Costos
La actividad de instalación del sistema de riego, acarrea una serie de
actividades que conllevan a un gasto, todo ello, depende del diámetro de las tuberías.
Se verificará que las dimensiones de las zanja se hagan en función del diámetro
de las tuberías, zonas de tránsito de las mismas, tipo de suelo, etc. El ancho de la
zanja debe permitir un montaje fácil y un adecuado relleno y compactación de la
tubería.
Por ser una tubería flexible, se recomienda que la zanja al nivel de la tubería,
sea lo más estrecha posible, dentro de los límites practicables. Un ancho adicional de
30 cm al diámetro exterior del tubo permite trabajar sin problemas durante la
instalación.
La altura mínima de relleno sobre la tubería debe ser de 0.80 a 1.0 mt, como
mínimo en zonas de tráfico corriente y de 1.2 mt en zonas de tráfico pesado, con
encamado y relleno de arena o material fino selecto compactado hasta por lo menos
30 cm sobre el tubo.
Si el fondo está constituido por material pedregoso o rocoso, es aconsejable
colocar una capa de material fino, escogido, exento de piedras o cuerpos extraños,
con un espesor mínimo de 15 cm.
Se realizó un análisis de precio para cada diámetro de tuberías, (Anexo A), en el
software APV OBRAS, el cual tiene la capacidad de realizar todas las actividades que
se relacionen con el Desarrollo y Control de las Obras, Presupuestos, Valuaciones,
Cuadros u otros, con actualización de mayo 2014, resultando:
Capítulo III
Marco Metodológico
- 41 -
Tabla 3.1 Resumen de Análisis de Precios
UNI: 1 M COMPUTOS (M3) COSTO
25 0.30 0.05 0.008 0.02 62.69 29.59 46.37 5.58 1.92 146.15
32 0.31 0.05 0.01 0.026 71.07 30.46 47.36 7.13 2.45 158.47
40 0.32 0.05 0.012 0.032 74.02 31.46 48.51 8.89 3.06 165.93
50 0.33 0.05 0.015 0.04 79.02 32.73 49.93 11.10 3.82 176.59
63 0.35 0.05 0.019 0.051 86.67 34.41 51.79 13.97 4.80 191.63
75 0.37 0.06 0.023 0.06 97.63 35.99 53.50 16.61 5.71 209.44
90 0.39 0.06 0.027 0.072 114.9 38.00 55.64 19.92 6.85 235.36
110 0.41 0.06 0.033 0.088 140 40.76 58.49 24.34 8.37 271.94
125 0.44 0.06 0.038 0.1 209.9 42.88 60.63 27.64 9.51 350.54
160 0.49 0.07 0.048 0.128 516.6 47.99 65.63 35.37 12.16 677.71
200 0.55 0.08 0.06 0.16 821.2 54.14 71.33 44.19 15.20 1006.05
250 0.63 0.08 0.075 0.2 1090 62.26 78.46 55.22 18.99 1305.35
315 0.75 0.09 0.095 0.252 1767 73.55 87.74 69.56 23.93 2021.99
355 0.82 0.10 0.107 0.284 2136 80.91 93.44 78.39 26.96 2415.90
400 0.91 0.11 0.12 0.32 2608 89.57 99.86 88.32 30.38 2916.22
Ø
mmEX
CAVACION
PIEDRA
P.
ARENA
FINAREL
LENO POLVILL
O
(M3)
RELLEN
O
TOTAL
BSTUBERIA
(ML)
EXCAVA
CION
(M3)
PIEDRA
P.
(M3)
En vista de que el software no goza de partidas para diámetros mayores a
400mm, se elaboró un grafica con función polinómica para relacionar los diámetros
restantes, obteniendo así:
Capítulo III
Marco Metodológico
- 42 -
Fig. 3.1 Gráfico Costos vs. Diámetro.
Tabla 3.2Costos para diámetros mayores a 400mm. Ø
(mm)
Total
(Bs./ml)
450.00 3690.04
500.00 4476.31
560 5521.02
630 6879.35
710 8615.69
800 10803.61
900 13525.91
1000 16554.81
1200 23532.41
1600 41166.81
146,15 191,63235,36 350,54
677,71
1006,05
1305,35
2021,99
2415,90
2916,22y = 3E+30x23E+30x3E+30
50
550
1050
1550
2050
2550
3050
3550
20 60 100 140 180 220 260 300 340 380 420
CO
STO
S (
BS.
/ML)
DIÁMETROS (M)
Costos vs. Diámetros
Series1 Polinómica (Series1)
Capítulo III
Marco Metodológico
- 43 -
Estudio De Caso: Proyecto Yacambú-Quíbor
El Proyecto tiene como objetivo principal aprovechar las aguas del río
Yacambú, ubicado al sur de la Sierra de Portuguesa, en una zona de altas
precipitaciones (más de 2.000 milímetros al año), perteneciente a la cuenca del río
Orinoco, y trasladar (mediante un trasvase), las aguas almacenadas hacia el norte de
la Sierra (Depresión Central de Lara), donde las precipitaciones son cinco veces
menores. El mismo, surge por necesidades de agua para consumo urbano e industrial
y para riego. (yacambu-quibor.com.ve, 2013).
Fig. 3.2 Esquema del Funcionamiento Proyecto Hidráulico Yacambú-Quíbor.
Fuente: sistemahidraulicoyacambu.blogspot.com, 2013.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 44 -
A comienzos de la década del 60, en algunos informes preliminares, el doctor
José María Ochoa Pile, planteó la posibilidad de traer agua desde el río Yacambú,
para abastecer Barquisimeto y regar el Valle de Quíbor. El área metropolitana de
Barquisimeto, ha registrado un crecimiento poblacional a una tasa interanual cercana
al 4%, durante los últimos 20 años. Por ello, los requerimientos de agua con fines
industriales y de servicios han crecido violentamente.
En el Valle de Quíbor, por su parte, se localizan unas 25.000 hectáreas de suelos
regables, donde se ha desarrollado una tradición agrícola de riego fortalecida a partir
de los años 60 a través de cultivos de alto valor económico como la cebolla, el tomate
y el pimentón y, más recientemente, la vid y otros frutales (naranja, aguacate, mango,
lechosa, parchita, etc.). En base a la importancia de esto, el Sistema Hidráulico
Yacambu-Quibor cuenta con estudios que estiman las exigencias de agua del
valle.(Lineamientos para el desarrollo del proyecto Yacambú-Quíbor, 1998).
Fig.3.3 Conexión Valle de Quíbor – Embalse Yacambú a través de túnel de
trasvase. Fuente: Sistema Hidráulico Yacambú-Quíbor, C.A. Lineamientos para el
desarrollo del proyecto Yacambú-Quíbor. Barquisimeto. 1991-1998.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 45 -
La propuesta del Ing. José María Ochoa Pile, relata la construcción de una presa
construida con el fin de contener las aguas del embalse y es la principal estructura de
las obras de Regulación del Proyecto, además, la estructura presenta su debido
sistemas de regulación como: el aliviadero y la descarga de fondo; que permitirán
controlar los efectos de un aumento del nivel de las aguas en el embalse.La descarga
de fondo de la presa, a su vez,puede ser utilizada para regar el Valle de Quíbor.
La obra de alivio del Proyecto YacambúQuíbor, es del tipo abanico modificado,
conformado por un canal de aproximación, un cimacio con cresta tipo creager para la
entrada del flujo, una zona de transición con paredes laterales, curvas convergentes,
un elemento de control al final de la zona de transición de 2,80 metros de alto
(garantizando un régimen subcrítico), un canal de descarga recto, llamado también
rápido, tres aireadores a lo largo de este último y finalmente un lanzador en ski
escalonado con radios de 9 y 12 metros, obteniendo así, dos flujos de agua con
ángulos de salida de 200 y 40 grados con respecto a la horizontal respectivamente.
Datos generales:
Longitud del cimacio: 50 m.
Ancho de la sección de control: 25 m.
Ancho del rápido: 22.60 m.
Longitud horizontal del rápido: 263m.
Caudal máximo afluente: 4437 m3/seg
Caudal máximo de tránsito: 1200 m3/seg.
Cimacio:Cota 751 msnm.
Canal de Derrame:Cota 611 msnm.
Esta obra está compuesta por 4 túneles:
Capítulo III
Marco Metodológico
- 46 -
1.- Túnel 1 y Túnel 2: son de desvío del río para la ejecución de las obras,
que serán cerrados al momento del inicio del llenado del embalse
2.- Túnel 3: Es el sitio donde se ubica la descarga de fondo y la cámara de
compuertas
3.- Túnel 4: Es el sitio por donde se accesa a la cámara de compuerta para
su control y mantenimiento. Tiene una longitud de 173 m con una sección en
herradura de 4.50 m e intersecta a la cámara de compuerta por la parte superior
del túnel 3.
El túnel de descarga tiene una longitud de 427,50 m, permitiendo una
descarga máxima de 257 m3/seg. y está conformado de la siguiente manera:
Toma: Entrada del túnel que tiene una sección cuadrada de 8,5 m de
lado y permitirá la colocación de una rejilla de protección seguida de una
zona convergente de transición a sección circular, en una longitud de 5 m.
Túnel sección circular: aguas abajo de la toma prosigue un túnel
circular de 4,90 m de diámetro y 132 m de longitud con una pendiente de
2,4% hasta la Cámara de Compuertas.
Cámara de Compuertas: En este tramo se ubican todos los
componentes mecánicos, hidráulicos y eléctricos que permitan operar 3
compuertas deslizantes que regularán las descargas y 2 válvulas Howell –
Bunger provistas a través de un by-pass, para mantener el gasto ecológico
requerido. En la parte superior de este tramo estará la conexión con el túnel
de acceso (Túnel 4).
Capítulo III
Marco Metodológico
- 47 -
Este tramo tiene una geometría variable, iniciando con una transición
blindada circular de 4,90 m de diámetro a rectangular de 2 x 3 metros,
donde estarán ubicadas las compuertas, para finalmente terminar en una
sección en herradura convergente de 6,60 m a 4,90 m, dando inicio a la zona
de flujo libre.
Canal: Esta es una sección de herradura de 4,90 m que conformará el
rápido con 2 pendientes de 2,4% y 14,35% que permiten ubicar la cota de
salida lo más cerca posible de la cota del río Yacambú, aguas debajo de la
presa.
Disipador: compuesto por un deflector tipo Ski con ángulo de salida
20°.
La planificación de las redes de conducción y distribución del agua para estos
sectores de riego, fue definida, teniendo en cuenta la posición topográfica de la
fuente primaria (embalse Yacambú, salida del túnel de trasvase y la posición de las
tierras a regar). La rasante en el portal de salida del túnel de trasvase tiene una cota de
642,09 msnm. La conducción y distribución del agua de riego se plantea por tuberías
a presión, esto permite mantener la red con carga hidráulica permanente, facilitando
la entrega automatizada durante 24 horas al día, los siete días de la semana y por lo
menos once meses del año, previéndose un mes para el mantenimiento del túnel de
trasvase.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 48 -
Fig.3.4Las redes de conducción y distribución del agua para los sectores del
Valle de Quíbor. Fuente: CIDIAT, 1999.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 49 -
FASE II: ELABORACIÓN DEL MODELO CONCEPTUAL INTEGRADO.
En esta etapa se desarrolló el modelo conceptualEmbalse-Conducción-Red de
riego, basándonos en las teorías básicas existentes de cada ítem: Operación de
Embalse e hidráulica de tuberías y canales, con las cuales mediante la información
recabados durante el arqueo bibliográfico, fórmulas, funciones, ecuaciones y
métodos, se elaboró un modelo integrado de la operación de embalse, conducción y
distribución de un sistema de riego.
PROCEDIMIENTO
El desarrollo del modelo integradoinvolucrala alianza de los programas SciLab
y Epanet para la modelación y optimización del embalse.
1.Creación de una biblioteca de enlace dinámico (.dll)
La creación de una biblioteca de enlace dinámico o más comúnmente llamado
DLL, es el término con el que se refiere a los archivos con código ejecutable que se
cargan bajo demanda de un programa por parte del sistema operativo. La creación de
esta biblioteca se hizo necesaria ya que SciLab 5.5.0 es incapaz de usar directamente
la biblioteca de EPANET.
Esta biblioteca se realiza mediante lenguaje C, el cual necesita de un editor y un
compilador, este es quien lo traduce a código máquina. Como editor se utilizó
Notepat++ y el compilador usado fue GCC.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 50 -
2. Bibliotecas SciLab-EPANET
La siguiente fase, se trató la creación de bibliotecas de enlace entre SciLab y
Epanet, en lenguaje SciLab y con la ayuda del toolkit de Epanet. Con esta vinculación
se pudo modelar en SciLab la operación y comportamiento de un sistema Embalse-
Túnel, desarrollando algoritmos para simular la operación de embalse, aliviadero y
descarga de fondo.Luego la conducción y distribución se modelaron de manera
similar, usando EPANET.
3.Creación de funciones
En esta etapa se desarrolló cada una de las funciones,para la vinculación con la
librería de EPANET, para asignar los datos requeridos para el análisis, para el realizar
las ordenes que se dicten, además se crea las ecuaciones para librerías de
estimaciones de caudales (el lenguaje de dichas funciones, se presenta en un anexo,
Anexo B, en digital).
Las librerías de estimaciones de caudales se definieron luego del estudio
elaborado en la fase anterior, en la cual se determinó la ecuación para cada cómputo
de caudal demandado.
Las ecuaciones con las cuales desenvuelve el modelo son:
1. Caudal de entrada (Qe): está regida por el Hidrograma de entrada.
2. Caudal del Aliviadero (QAliv): Se determinó las función mediante la
ecuación general para vertederos de canal recto, es decir, con n=3/2.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 51 -
3. Caudal para descarga de fondo de la presa (Qori): Esta función viene
dada por la ecuación de Torricelli.
4. Caudal túnel (Qtun): Esta función viene dada por la ecuación de la
energía.
5. Caudal de Salida total (Qsal): Qsal =Qori + QAliv + Qtun
6. Diferencia entre el caudal que sale y el caudal que entra, Qsum=Qe-
Qsal.
Para los gastos correspondientes a las exigencias de riego, se tomó las
referencias de los “Cálculos de los requerimientos de riego yacambu_quibor”,
estudio realizado por la Ing. YelitzaGarcia, los cuales corresponden a:
- Caudal de riego (Qrieg).
- Caudal urbano (Qurba).
- Caudal demandado (QDem).
- Caudal demandado por riego (QDemrieg).
4. Optimización usando NSGA-II
La optimización se realiza usando la función optim_nsga2 de SciLab, donde se
desarrollaron distintas opciones de optimización:
Capítulo III
Marco Metodológico
- 52 -
- Diámetros (Se buscan diámetros menores para los mayores Caudales
Posibles).
- Caudales y Presiones (Se buscan los mayores Caudales y las mayores
presiones Posibles).
Esta opción modela y optimiza el sistema de riego, dando como resultado
poblaciones que conforman una aproximación a la frontera de Pareto para colaborar
en la toma de decisiones.
En la ejecución de dichos algoritmos se precisa los diferentes parámetros a
utilizar, los cuales son:
(a) Tamaño de la población, es variable.
(b) Población Inicial, segeneró aleatoriamente el valor de cada gen para
cada individuo.
(c) Función Objetivo, está compuesta de 3 variables:
a. Costos (Mínimo).
b. Presión (Máximo).
c. Volumen (Máximo), en esta función, se cercioro la
reduccióndel volumen de salida en función de que tan grade
fue la diferencia.
(d) Operador de Selección, este operador es el de “por defecto” de
SciLab, que se basa en una selección vía torneo binario.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 53 -
(e) Operador de Cruce: El operador de cruce que se utilizó se basa en un
Cruce Uniforme, seleccionando al azar los genes a cruzar de cada
individuo.
(f) Operador de Mutación, la forma de realizar la mutación, fue la
Puntual.
(g) Reemplazo de la Población: Se remplazan los individuos peor
adaptados, manteniendo el tamaño de la población constante.
(h) Condición de Parada: Se utiliza un número máximo de iteraciones
como condición de parada.
5.Interfaz Gráfica
La interfaz gráfica se crea utilizando uicontrol, así se generan cada uno de los
marcos, botones, listas y demás objetos relacionados con la interfaz gráfica.
Simultáneamente se creó un código que definiera las acciones a ser tomadas cuando
se activaran los objetos.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 54 -
FASE III: PROPUESTA DEL MODELO CONCEPTUAL INTEGRADO.
DESCRIPCIÓN DEL MODELO
El algoritmo, se presenta como un software que busca simular la operación de
embalse, conducción y distribución de un sistema de riego de manera integrada. El
mismo,permite realizar análisis hidráulicos de redes de tuberías a partir de las
características físicas de un embalse,una presa y las correspondientes tuberías y
dinámicas de los nudos (consumos), para obtener la presión y los caudales máximos
en nodos.
Los elementos que puede simular el programa,sondiámetros de tuberías,
descargas (caudales) y presiones en nodos, exhibiendo los resultados, tanto
textualmente, como gráficamente.
Los requisitos necesarios para la implementación del modelo son:
- La geometría de la red en archivo .inp en EPANET.
- Archivos .txtó .dat que contengan la Curva Altura-Área-Capacidad, la
Curva Hidrograma de entrada y los datos de las demandas de riego,
respectivamente.
El modelo puede emplearse bajo sistemas operativos Windows ya que viene
presentado mediante una interfaz gráfica que guarda similitud a su entorno, para
hacerlo más amigable al usuario final, en unidades del sistemainternacional (SI) y en
versión disponible para procesadores de 32 bits y 64 bits.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 55 -
SOPORTE TÉCNICO
Posteriormente,se rememora un indicativo de uso del modelo.
Previo a usar el modelo, deben editarse las variables de entorno, para el archivo
.dll, de enlace entre SciLab y EPANET, donde se le asignara en PATH la ubicación
del archivo enlace .dll.
Panel de control > Sistema y seguridad > Sistema > Configuración del sistema>
Variables de entorno> PATH > al final de todas esas direcciones, colocar punto y
coma (;) e insertar la dirección en la que se encuentra el modelo.
Fig. 3.5 Editando Variables de Entorno. Fuente: Propia.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 56 -
1.- Crea un archivo, con la configuración del conjunto a simular .inp en EPANET, el
cual debe tener las siguientes características:
- Las tuberías deberán tener sus características en el sistema EPANET.
- Los nodos donde existirán demandas, deberán tener su correspondiente
coeficiente emisor.
- Debe tener un embalse, para la salida inicial del caudal.
- No se asignaran demandas el modelo EPANET, estas serán asignadas
posteriormente en SciLab.
Para generar el archivo .inp nos vamos a File >Export> Network, y guardamos
el archivo con el nombre deseado. (Ver Fig. 3.6).
Fig. 3.6 Ejemplo de Red válida para modelar.Fuente: Propia.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 57 -
2.- Proceda abrir el software, SciLab, y luego el modelo en el archivo Ventana1.sce,
(Fig. 3.7Ventana 1)
Fig. 3.7Ventana 1. Fuente: Propia.
3.- Inicie la inserción de los datos:
- Archivo Epanet:(archivo .inp):
Examinar:Darle click al botón para buscar la ubicación del archivo a ingresar.
Asignararchivo:dar click para que el programa tome los valores.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 58 -
- Curva Altura-Área-Capacidad:Funciona con archivos en formato .txtó .dat.
Examinar:click al botón,permite insertar la ubicación del archivo.
Asignar a CAC:presionar este botón para que el programa tome los valores.
- Curva Hidrograma de entrada: funciona con archivos en formato .txtó .dat.
Examinar:click al botón, permite insertar la ubicación del archivo.
Asignar Hidrograma: para que el programa tome los valores.
Luego de asignar todos los valores requeridos, hacemos click en el botón
siguiente, el cual abrirá la Ventana 2, (Fig. 3.8 Ventana 2).
Ventana 2:
Fig. 3.8Ventana 2. Fuente: Propia.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 59 -
- Condiciones de operación:
Nivel inicial: Es el nivel de operación en que se encuentra el embalse en metros.
Parada por mantenimiento: Se debe indicar la fecha de mantenimiento del embalse,
tanto mes y día de inicio, como de final.
- Demanda de riego:
Caudalecológico: Para este ítem se debe colocar el caudal ecológico en m3/seg.
AsignarRiego: Luego de click en el botón, éste presentara una Ventana Auxiliar (Fig.
3.8.1).
Fig. 3.8.1 Ventana Auxiliar. Fuente: Propia.
Ventana Auxiliar:
Examinar: para ubicar el archivo de la demanda del sector que desea estudiar.
SiguienteSector: Si desea continuar con otros sectores.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 60 -
Asignar demandas: dar click luego de establecer todos los sectores que se desean
estudiar.
- Parámetros del orificio:
Cd: introduzca el coeficiente de descarga de fondo.
Diámetro: el diámetro en metros, de la descarga de fondo del embalse.
Nivel: introduzca la altura o cota en metros, a la que se encuentra la descarga de
fondo.
- Parámetros del aliviadero:
Cd: introduzca el coeficiente de descarga del aliviadero.
Longitud: introduzca la longitud del aliviadero.
Nivel: introduzca la altura o cota a la que se encuentra el aliviadero.
- Parámetros de túnel trasvase:
Nivel: introduzca la altura o cota a la que se encuentra el túnel.
Presione Siguiente, para abrir la Ventana 3, (Fig. 3.9). En caso contrario,
Anterior, para regresar a la Ventana 1.
Ventana 3:
Pasohidráulico: selecciona el valor de su preferencia, tomando en cuenta que
mientras menor sea este, mejor son los resultados.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 61 -
Fig. 3.9Ventana 3. Fuente: Propia.
Opciones de optimización que desea ejecutar:
Tamaño de la población: coloque el valor de la población, que desea ejecutar.
(Recuerde, pequeñas corren el riesgo de no cubrir adecuadamente, mientras que, de
gran tamaño requiere de mucho tiempo).
Generaciones: coloque la cantidad de reproducciones que desea.
Número de parejas: coloque la cantidad de parejas que requiera.
Opciones de modelación que desea ejecutar:
OptimizacióndeDiámetros:el modelo busca los diámetros de tuberías más
beneficiosos, de acuerdo a las condiciones dadas y realizando un estudio Costo vs.
Diámetro.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 62 -
Solo Simulación: realiza la acción de simular todos los movimientos y muestra
presiones y caudales en los nodos.
4.- Culmine dando la instrucción de Ejecutar la acción pertinente. Al mismo tiempo
que el programa ejecuta,puede abrir una próxima Ventana, 4, (Fig. 3.10), en la que se
muestra la opción que le permite escoger el sector que desea graficar.
Ventana 4:
Seleccionesector: seleccione el sector de su agrado, luego presione graficar.
Fig. 3.10Ventana 4. Fuente: Propia.
Para finalizar, se ejemplifica la salida de forma gráfica, que mostrará como
respuesta. (Figs. 3.11).
Capítulo III
Marco Metodológico
- 63 -
Fig. 3.11.1Ejemplo de la Salida.
Muestra: Caudales de entrada y de salida (arriba izquierda), Caudales por el
orificio, túnel y aliviadero (abajo izquierda) y la altura del nivel del embalse, durante
el tiempo estimado (arriba derecha). Fuente: Propia.
Fig. 3.11.2Continuación del ejemplo de la Salida.
Muestra el caudal de riego demando y el suplido en el tiempo.
Fuente: Propia.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 64 -
FASE IV: VALIDACIÓN DEL PROGRAMA
Para la correspondiente certificación del software que se reseña, se analiza
como ejemplo el Sistema Hidráulico Yacambú-Quíbor, aún en construcción.Cabe
acotar, que los datos obtenidos fueron de documentación en fase de proyecto, por
ende, la veracidad de los valores podría verse afectado en caso de algún cambio desde
la fecha.
Seguidamente se expone, cada uno de los datos a utilizar:
- Archivo .inp:
Debido a la escases de los datos sobre la geometría de la red de riego, se
rediseño a través los softwares Google Earth y AutoCAD, esto con el objeto de
obtenerlas precisiones geométricas necesarias para desarrollar el croquis como
“Archivo .inp” en EPANET.
Se realiza dicha operación tomando las curvas de nivel y la imagen de la zona,
de Google Earth, exportando al AutoCAD y superponiendo con la imagen de la
configuración de la red de riego mostrada anteriormente, en la fase I, de modo que
pueda dibujarse para tomar de ella las longitudes de las tuberías.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 65 -
Fig. 3.12Imagen de la zona del Valle de Quíbor. Fuente: Google Earth, 2014.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 66 -
Fig. 3.13Configuración de la red de riego en AutoCAD. Fuente: Propia.
En seguida, la red se modela en Epanet, con las alturas de los puntos de
conexión de la red y de los puntos de descarga, las longitudes de las tuberías, cota del
embalse y tuberías de alta densidad para una rugosidad de PEAD, 0.009.
Tabla 3.3Cotas de los difusores.
DIFUSORES
Conexión Cota (msnm) 1b 670 2 670 3 670 4 670
23 670 24 654 25 670 26 670 27 639 28 624 29 620 30 613 31 635 32 670 33 660 34 670
Capítulo III
Marco Metodológico
- 67 -
Tabla 3.4Longitudes de las tuberías.
TUBERIAS
INDICE (SCILAB)
ID (EPANET)
Longitud
1 25 900.7 2 26 2998.5 3 27 1619.3 4 28 1827.6 5 29 2722.5 6 30 762.3 7 31 2736.0 8 32 24299.5 9 33 1869.3
10 34 7076.0 11 Tunel 427.5 12 37 1766.6 13 38 1629.1 14 39 5695.6 15 40 2035.5 16 41 3816.7 17 43 5087.1 18 44 3284.9 19 4 4313.6 20 5 1818.7 21 6 2700.0 22 7 3369.7 23 8 2488.3 24 9 3050.2 25 10 6453.3 26 11 4947.8 27 12 7113.3 28 13 7323.6 29 14 6820.5 30 15 8014.5 31 16 7853.0 32 17 6709.0 33 18 6064.1 34 19 2354.2
Capítulo III
Marco Metodológico
- 68 -
Fig. 3.14Geometría de la red de riego del SHYQ. Fuente: Propia.
- Curva Altura-Área-Capacidad:
Para este ítem se usó la información recabada mediante la fase I. El archivo se
presenta en formato .dat, llamado cac.dat, con los valores mostrados en la Fig. 3.13.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 69 -
Fig. 3.15cac.dat.
- Curva Hidrograma de entrada:
Al igual que el anterior ítem, se usó la información recabada mediante la fase I,
con formato .dat, llamado Hidro1.dat, con los valores mostrados en la Fig. 3.16.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 70 -
Fig. 3.16Hidro1.dat.
- Condiciones de operación:
Inicia: Mayo 1.
Finaliza: Mayo 31.
- Demanda de riego:
Caudal ecológico:0,85 m3/seg.
Demanda de riego: Análogo a los anteriores ítems, se usó la información consignada
mediante la fase I, dicha información data de un estudio realizado por la Ing. Yelitza,
llamado “Cálculos de los requerimientos de riego yacambu_quibor”.
Capítulo III
Marco Metodológico
- 71 -
Tabla 3.5 Demandas por sectores, del1-5.
Q (m3/seg)
Presión
(m.c.a)
Q (m3/seg)
Presión
(m.c.a)
Q (m3/seg)
Presión
(m.c.a)
Q (m3/seg)
Presión
(m.c.a)
Q (m3/seg)
Presión
(m.c.a)
Q (m3/seg)
Presión
(m.c.a)
Q (m3/seg)
Presión
(m.c.a)
Q (m3/seg)
Presión
(m.c.a)
Ene 0.84 2 0.84 2 0.84 2 1.43 2 1.43 2 1.68 2 4.10 2 2.98 2
Feb 1.30 2 1.30 2 1.30 2 2.53 2 2.53 2 2.59 2 6.68 2 4.57 2
Mar 1.49 2 1.49 2 1.49 2 3.17 2 3.17 2 2.93 2 8.03 2 4.98 2
Abr 0.93 2 0.93 2 0.93 2 1.76 2 1.76 2 1.84 2 4.78 2 3.17 2
May 0.38 2 0.38 2 0.38 2 0.65 2 0.65 2 0.76 2 1.96 2 1.24 2
Jun 0.76 2 0.76 2 0.76 2 1.10 2 1.10 2 1.44 2 3.68 2 2.47 2
Jul 0.96 2 0.96 2 0.96 2 1.45 2 1.45 2 1.84 2 4.65 2 3.11 2
Ago 1.09 2 1.09 2 1.09 2 1.66 2 1.66 2 2.04 2 5.25 2 3.44 2
Sep 0.95 2 0.95 2 0.95 2 1.26 2 1.26 2 1.85 2 4.28 2 3.43 2
Oct 0.56 2 0.56 2 0.56 2 0.72 2 0.72 2 1.18 2 2.32 2 2.20 2
Nov 0.59 2 0.59 2 0.59 2 0.78 2 0.78 2 1.24 2 2.44 2 2.39 2
Dic 0.45 2 0.45 2 0.45 2 0.68 2 0.68 2 0.92 2 2.03 2 1.64 2
Sector III Sector IV
mese
sSector Ia Sector Ib Sector Ic Sector IIa Sector IIb Sector V
Capítulo III
Marco Metodológico
- 72 -
Tabla 3.6 Demandas por sectores, del 6 - 12.
Q (m3/seg)
Presión
(m.c.a)Q
(m3/seg)
Presión
(m.c.a)Q
(m3/seg)
Presión
(m.c.a)Q
(m3/seg)
Presión
(m.c.a)Q
(m3/seg)
Presión
(m.c.a)Q
(m3/seg)
Presión
(m.c.a)Q
(m3/seg)
Presión
(m.c.a)
Ene 1.42 2 1.04 2 1.02 2 0.85 2 0.80 2 0.92 2 2.85 2
Feb 2.23 2 1.78 2 1.64 2 1.46 2 1.47 2 1.58 2 4.54 2
Mar 2.56 2 2.21 2 1.95 2 1.79 2 1.87 2 1.92 2 5.35 2
Abr 1.57 2 1.25 2 1.17 2 1.03 2 1.01 2 1.09 2 3.27 2
May 0.64 2 0.50 2 0.50 2 0.37 2 0.36 2 0.41 2 1.33 2
Jun 1.18 2 0.81 2 0.89 2 0.76 2 0.56 2 0.73 2 2.66 2
Jul 1.50 2 1.12 2 1.18 2 1.02 2 0.77 2 0.92 2 3.42 2
Ago 1.66 2 1.30 2 1.34 2 1.24 2 0.88 2 1.03 2 3.95 2
Sep 1.52 2 0.90 2 1.03 2 0.86 2 0.63 2 0.89 2 3.15 2
Oct 0.97 2 0.59 2 0.64 2 0.41 2 0.39 2 0.50 2 1.66 2
Nov 1.03 2 0.60 2 0.65 2 0.44 2 0.42 2 0.55 2 1.75 2
Dic 0.77 2 0.54 2 0.55 2 0.40 2 0.38 2 0.44 2 1.44 2
Sector XII
mese
sSector VI Sector VII Sector VIII Sector IX Sector X Sector XI
Capítulo III
Marco Metodológico
- 73 -
- Parámetros del orificio, (descarga de fondo):
Cd: 0,6.
Diámetro: 0,5 m.
Nivel: 642 msnm.
- Parámetros del aliviadero:
Cd: 1,6.
Longitud: 50 m.
Nivel: 752msnm.
- Parámetros de túnel trasvase:
Nivel: 642,09 msnm.
- Paso Hidráulico:1 día.
- Opciones de optimización:
Se escogieron distintos tamaños de población, generaciones y parejas, para
optimizar los diámetros.
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 74 -
CAPITULO IV
ANALISIS DE LOS RESULTADOS
Con el fin de encontrar un juego de diámetros que mantenga un equilibrio entre
economía y volumen aprovechado, se realizaronvarias corridas en busca del mejor
resultado Pareto-optimo, de las cuales mencionaremos:
Corrida 1:
Se realizó con un tamaño de la población de 100, con 5 generaciones y con 30
parejas.El mismo duro un tiempo de 4horas 40minutos 16.31seg.en una máquina de
64 Bits y mostró el siguiente resultado, (Ver resultados completos en Anexo C):
Fig. 4.1 Resultado de Pareto para la corrida 1. Fuente: Propia.
0
50
100
150
200
250
300
0 200 400 600 800 1000 1200 1400
Vo
lum
en
(Mm
3)
Costos (Millones de Bs.)
Volumen vs. Costos
Poblacion
Optimos
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 75 -
En el gráfico Fig. 4.1, se puede apreciar que los individuos (puntos) tratan de
agruparse para formar una línea, donde los puntos naranjas, dominan la población, lo
que señala la formación del Pareto-optimo.
Además se puede ver como el volumen aumenta a medida que invierto más,
aunque en algunos casos esto no se cumple, por ejemplo, ubicando el volumen de los
100 Mm3 se puede ver, como los individuos a pesar de tener este valor, tienen
diferentes costos.
El Pareto muestra variedad de soluciones, en cuanto al volumen a extraer y el
costo que esto conlleva. Sin embargo, hay algunos puntos bastantes dispersos, lo que
podría no dar los mejores resultados, por lo cual se descarta y se realiza otra corrida.
Corrida 2:
En este caso se aumentó el número de generaciones a 15, se dejó fijo el tamaño
de la población (100) y el número de parejas (30).
Este proceso de optimización duro un total de 13horas 22min 48.86seg, en una
máquina de 64 Bits, arrojando los siguientes resultados, (Verresultados completos en
Anexo C):
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 76 -
Tabla 4.1 Resultado de Pareto de la Corrida 2.
POBLACIÓN PARETO-OPTIMA
INDIVIDUO Costo (Millones de Bs.)
Volumen (Mm3)
Presión (mca)
1 197.11 11.46 0.26
2 293.59 60.98 3.65
3 369.08 158.87 3.41
4 619.21 304.53 4.41
5 510.58 306.63 3.81
6 541.26 272.97 4.44
7 600.85 311.71 3.00
8 504.80 294.38 3.74
9 286.27 105.70 3.63
10 349.47 141.81 3.10
11 837.83 252.44 4.84
12 450.34 175.34 4.67
13 216.19 65.12 1.98
14 247.02 40.41 2.28
15 494.11 179.41 4.78
16 490.46 284.46 2.08
17 447.88 160.20 4.74
18 346.27 125.15 3.90
19 398.14 178.63 4.62
20 438.32 281.42 4.25
21 200.39 11.03 1.29
22 281.96 36.48 3.17
23 392.96 267.88 3.57
24 434.27 187.53 3.60
25 389.41 177.04 3.04
26 323.33 140.22 0.66
27 365.11 149.47 4.63
28 357.32 147.57 2.29
29 261.76 69.54 0.77
30 530.81 196.80 4.75
31 343.86 123.96 3.81
32 573.96 326.54 2.61
33 236.00 36.42 3.15
34 389.18 159.45 2.63
35 343.92 124.02 3.65
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 77 -
Fig. 4.2 Resultado de Pareto para Volumen.Fuente: Propia.
Similar al gráfico de la corrida 1, se puede ver como los individuos siguen una
misma tendencia, particularmente en esta gráfica se observa como los puntos tienden
a acercarse más entre sí, buscando formar una línea de Pareto, esto quiere decir, que
cuantas más generaciones se realicen, mejores serán los resultados.
Al observar los resultados en la gráfica de Fig. 4.2, se puede notar, como la
relación costo-diámetro es proporcionalal diámetro, es decir, a mayor diámetro más
elevados son los gastos, esto nos hace concluir que diámetros grandes implican
grandes volúmenes. Sin embargo, señala otras soluciones que a simple vista, pueden
ser un buenresultadoen costo-ganancia.
0,00
50,00
100,00
150,00
200,00
250,00
300,00
350,00
0,00 200.000.000,00 400.000.000,00 600.000.000,00 800.000.000,00 1.000.000.000,00
Vo
lum
en E
xtra
ido
(Mm
^3)
Costos del Sistema (Bs.)
Volumen vs. Costos
Poblacion Final
Optimos
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 78 -
Salta a la vista, los individuos ubicados en la línea de los 400 Millones de Bs.,
ya que se puede notar como para una misma inversión puedo ganar hasta 150Mm3. Al
mismo tiempo que, si se observa el intervalo de 400 a 800 Millones de Bs., el
volumen es casi constantes con diferentes costos, se puede ver queexiste una ganancia
en volumen de tan solo 50 Mm3. Indicando así, que en algunos casos la inversión
suele ser más costosas que lo que se podría aprovechar.
Si se quiere, se puede decir que, la inversión después de los 400 Millones de
Bs. es exagerado para la cantidad de volumen que se puede ganar.
En cuanto a la presión, sabiendo que esta afecta al caudal, ya que las presiones
altas garantizan el buen funcionamiento de los emisores, este factor podría ayudar a la
solución esperada, buscando de ello lograr obtener presiones altas a bajos costos.
En la gráfica,Fig. 4.3, a continuación, se observa la conducta de este Pareto es
igual a la de volumen, es decir, los individuos tienden a agruparse dominados por una
serie que va formando una línea por encima del resto. El Pareto se ve algo disperso,
sin embargo, ostentan bastante similitud, con tan solo un aproximado de 4mca. de
diferencia entre las extremas.También muestra que las presiones altas suelen ser
costosas.
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 79 -
Fig. 4.3 Resultado de Pareto para Presión.Fuente: Propia.
Para ensayar el comportamiento del sistemahidráulico Yacambú-Quibor, se
escogieron los distintos individuos del Pareto-optimo, de los cuales señalaremos sus
características en cuanto a caudal de entrada y salida, nivel inicial y final del embalse,
descargas de fondo, alivio y túnel a continuación, además, se realizaron 2
modelaciones, una utilizando los máximos diámetros comerciales (1600mm) y otra
utilizando los mínimos diámetros comerciales en todo el sistema de riego (25mm)
con la finalidad de estimar como actúa el sistema en los casos extremos, además
permite verificar que la solución está dentro del Pareto, en algún punto intermedio de
él.
Considerando, los individuos que a criterio fueron más resaltantes, en los
resultados óptimos, se procedió a simular los mismos para una duración de
730diaspara obtener su conducta en el sistema hidráulico Yacambú-Quibor.
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
5,5
6
200,E+06 300,E+06 400,E+06 500,E+06 600,E+06 700,E+06 800,E+06
Pre
sió
n (m
)
Costos del Sistema (Bs.)
Presión vs. Costos
Poblacion Presión
Presión Optima
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 80 -
Individuo 2:
Tiene las siguientes características en el Pareto:
Costo (Millones Bs.) = 293.6
Volumen (Mm3) = 60.98
Presión (mca) = 3.65
Tabla 4.2 Resultado del Individuo 2.
INDICE (SCILAB) ID (EPANET) DIÁMETROS (MM)
1 25 450
2 26 710
3 27 1000
4 28 1200
5 29 90
6 30 355
7 31 400
8 32 250
9 33 40
10 34 110
11 Tunel 4900
12 37 800
13 38 200
14 39 125
15 40 160
16 41 50
17 43 160
18 44 140
19 4 90
20 5 450
21 6 355
22 7 800
23 8 50
24 9 50
25 10 250
26 11 180
27 12 125
28 13 160
29 14 160
30 15 110
31 16 630
32 17 160
33 18 40
34 19 450
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 81 -
Fig. 4.4.1 Comportamiento del individuo 2. Fuente: Propia.
Caudales de entrada y de salida (arriba izq.), Caudales por el orificio, túnel y
aliviadero (abajo izq) y la altura del nivel del embalse, durante 2 años (arriba derecha)
Fig. 4.4.2 Continuación del comportamiento del individuo 2.Fuente: Propia.
Caudal de riego demando Vs. Caudal de riego suplido, en el tiempo.
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 82 -
En la Fig. 4.4.1, arriba derecha, se aprecia que el nivel del embalse baja en los
primeros 100 días, indiciode descargas de agua, luego el nivel comienza a subir
indicando que el embalse se está llenando. Al mismo tiempo que en los caudales de
salida se puede notar como se está aliviando la mayor parte del caudal,comienza con
20 m3/seg.hasta llegar a cero en los primero 400 días y luego repite ese ciclo, por lo
que el aprovechamiento por el túnel es relativamente bajo. Esto hace inferir que los
diámetros proporcionados son muy pequeños, ya que es muy poco el caudal que sale
por los emisores y por ende la demanda de riego no es suplida, ni si quiera en un 20%
en ninguno de los meses, (ver Fig. 4.4.2).
Individuo 16:
Con las características:
Costo (Millones Bs.) = 490.5
Volumen (Mm3) = 284.46
Presión (mca) = 2.08
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 83 -
Tabla 4.3 Resultado del Individuo 16.
INDICE (SCILAB) ID (EPANET) DIÁMETROS (MM)
1 25 450
2 26 32
3 27 1200
4 28 1200
5 29 75
6 30 160
7 31 400
8 32 315
9 33 315
10 34 32
11 Tunel 4900
12 37 1200
13 38 200
14 39 75
15 40 90
16 41 500
17 43 250
18 44 250
19 4 225
20 5 560
21 6 225
22 7 50
23 8 50
24 9 180
25 10 1200
26 11 900
27 12 63
28 13 32
29 14 140
30 15 110
31 16 630
32 17 180
33 18 110
34 19 180
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 84 -
Fig. 4.5.1 Comportamiento del individuo 16.Fuente: Propia.
Caudales de entrada y de salida (arriba izq.), Caudales por el orificio, túnel y
aliviadero (abajo izq) y la altura del nivel del embalse, durante 2 años (arriba derecha)
Fig. 4.5.2 Continuación del comportamiento del individuo 16.Fuente: Propia.
Caudal de riego demando Vs. Caudal de riego suplido, en el tiempo.
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 85 -
Analizando el comportamiento de este individuo, (Fig. 4.5.1) se puede fijar que
el nivel del embalse tiene el comportamiento esperado, mantiene el nivel constante a
su nivel inicial, a excepción de algunos días, que resultarían los días de
mantenimiento de la presa, esto quiere decir que las presiones se mantendrán altas y
generaría más caudal.
Observando ambos individuos, se puede detallar que aunque en el individuo 16
ha bajado la cantidad de caudal que alivia, en comparación con el individuo 2,el
caudal del túnel aumento unos 3m3/seg respecto al otro individuo, elcaudal suplido
solo llega a ser el 20% del demandado.
Aunque esto es un mejor comportamiento del sistema no resulta un favorable.
Se continuó así, modelando más individuos, pero no se logró conseguir el
individuo adecuado. De esto, se podría decir que la mejora en comportamiento de los
caudales de salida, es apreciable, pero no sustentable, éstos apenas alcanzan a
suministrar un aproximado de 20% el caudal demandado.
Luego de esto, y en busca del mejor análisis, surgió la modelación utilizando,
los diámetros extremos, más pequeños y más grandes.
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 86 -
Diámetros Máximos en todo el sistema de riego.
Fig. 4.6.1 Resultado de la modelación con diámetros máximos.
Caudales de entrada y de salida (arriba izq.), Caudales por el orificio, túnel y
aliviadero (abajo izq) y la altura del nivel del embalse, durante 2 años (arriba
derecha)Fuente: Propia.
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 87 -
Fig. 4.6.2 Continuación del resultado de la modelación con diámetros máximos.
Caudal de riego demando Vs. Caudal de riego suplido, en el tiempo.
Fuente: Propia.
La Fig. 4.6.1, muestra que no existe caudal aliviado, se observa como casi todo
el caudal es aprovechado por el túnel, eso explica que el caudal suplido haya
aumentado considerablemente (Fig. 4.6.2), dicho caudal de riego suplido ha
alcanzando un 60% del caudal demandado. Sin embargo hay que destacar el nivel del
embalse desciende, no se mantiene constante durante el tiempo, esto refleja que el
embalse se está secando.
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 88 -
Diámetros mínimos en todo el sistema de riego
Fig. 4.7.1 Resultado de la modelación con diámetros mínimos.
Caudales de entrada y de salida (arriba izquierda), Caudales por el orificio, túnel y
aliviadero (abajo izquierda) y la altura del nivel del embalse, durante 2 años (arriba
derecha).Fuente: Propia.
Capítulo IV
Análisis de los resultados
- 89 -
Fig. 4.7.2Continuación del resultado de la modelación con diámetros mínimos.
Caudal de riego demando vs. Caudal de riego suplido, en el tiempo.
Fuente: Propia.
Estas gráficas muestran como todo o casi todo el caudal se está aliviando, por lo
que descarga muy poco por el orificio, por lo tanto se envía muy poco a los emisores,
quiere decir que,
no se puede dar lo demandado. A pesar que el nivel del embalse se mantiene
alto y podría darme grandes presiones y a su vez mayores velocidades,los diámetros
no permiten la extracción de mucho volumen.
De ello, se estimaun aprovechamiento de 902 millones de metros cúbicos y un
costo estimado de 5380 millones de Bolívares, para los diámetros máximos. En el
caso de los diámetros mínimos se obtuvo un aprovechamiento de 0.049 millones de
metros cúbicos, con un costo aproximado de 19 millones de Bolívares, reflejando
costos mucho menores, pero también un menor aprovechamiento del agua en el
embalse, este es un comportamiento lógico y consistente con lo que se esperaba de la
modelación.
Capítulo V
Conclusiones y Recomendaciones
- 90 -
CAPITULO V
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
CONCLUSIONES
El Programa de modelación integrada de un sistema de riego brinda al usuario
la posibilidad de realizar análisisde un sistema de riegoque esté integrado con un
embalse.El mismo posee una interfaz gráfica sencilla,con visualización de resultados
mediante gráficas, que permite al usuariofamiliarizarse de forma intuitiva con las
capacidades del programa.
Las diferentes funciones objetivos de optimización, permiten al usuario recrear
la situación que presente y con ello, las soluciones halladas permiten conocer cuánto
debe sacrificarse un objetivo para ganar algo en otro,midiendo las ventajas
comparativas de las diferentes alternativas.
Las reiteraciones de corridas realizadas con diferentes cantidades de la población,
generaciones y número de parejas, aseveran que mientras más grandes sean ellos,
mejor es el desarrollo del Pareto.
Para la validación del Programa, se realizó un ejemplo, tomando como caso el
Proyecto Hidráulico Yacambú-Quíbor, este nos permitió estudiar hidráulicamente los
componentes y el comportamiento que tendría su sistema de riego, en caso, de
emplearse con las diferentes soluciones obtenidas, con diámetros máximos o con
diámetros mínimos.Recalcando que, mucha de la información de entrada al modelo
Capítulo V
Conclusiones y Recomendaciones
- 91 -
fue obtenida de referencias preliminares por lo que no reflejan la red real a construir
en el sistema de riego Yacambú-Quíbor.
Debido a que los individuos arrojados no mostraron los resultados esperados,
el comportamiento que reflejó el sistema cuando se simuló para diámetros máximos y
mínimos, demuestra que en líneas generales el modelo logró el objetivo esperado. No
obstante, hay que considerar que el túnel de trasvase es una restricción importante,
por lo que, los resultados se ven afectados a su geometría, lo cual fue simulado por el
modelo en forma correcta.
Desde la perspectiva económica, es importante decidir la inversión que pueda
hacerse en el momento, ya que se debe recordar que el tamaño de los diámetros es
directamente proporcional al costo de los mismos.
Puede concluirse que la metodología propuesta, basada en algoritmos genéticos,
presenta unaforma sencillapara simular la operación de un embalse integrado a la
conducción y distribución de una red de riego para su optimización. De ello, puede
desglosarse las siguientes ventajas:
- Es posible aplicarla en problemas donde se efectúe una evaluación bajo
diversos objetivos en forma simultánea.
- Es posible incorporar los conceptos de la llamada evaluación económico-
social.
- Permite conocer la contribución de cada solución a cada objetivo del análisis.
- 92 -
RECOMENDACIONES
De forma general, se recomienda la utilización del modelo en el análisis del
comportamiento hidráulico de un sistema integrado Operación del embalse,
Conducción y Sistema de riego, pues permite estudiar los procesos en conjunto y
analizar de forma eficiente las respuestas a los problemas que se estudian y con ello
tomar decisiones al respecto.
Para obtener el mejor modelo optimizado, se invita a realizar las corridas con
un mayor número de generaciones.
Respectivamente, se invita al ente encargado del Sistema Hidráulico Yacambú-
Quíbor a facilitar una información más veraz y precisa, necesaria para realizar el
estudio más minucioso.
Aparte se exhorta, como línea futura, continuar desarrollando el programa hasta
lograr su aplicación en la optimización de la operación de embalse y de diámetros en
conjunto. Así mismo, sería ideal, adaptar el modelo a una optimización que incluya el
la geometría túnel de trasvase.
Finalmente, como el proceso de optimización tiende a ser largo y tedioso,
requiere de tiempo y computadoras de buenos procesadores, resultaría interesante el
desarrollo del diseño,en redes locales en paralelo, para la agilización del mismo.
- 93 -
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
Bolinaga y Colaboradores, 1999. Proyecto de Obras Hidráulicas vol 1. Fundación
Polar.
Bolinaga, 2007. Mecánica elemental de los fluidos. Publicación de la Universidad
Católica Andrés Bello.
CIDIAT, 1999. Optimización de Recursos Hídricos en el Proyecto Yacambú-Quíbor.
Cohon, J. y D. Marks, 1973.Multiobjetive screening models and waterresource
investment.Water Resources Research. Vol. 9-4
Food and Agriculture Organization.(FAO).infographic SOFI 2012.aHome page URL:
http://www.fao.org/. (Consulta Dic 2012).
Food and Agriculture Organization. (FAO). Water at a glance. 2012.bHome page
URL: http://www.fao.org/ (Consulta Dic 2012).
Garduño y Nanni, 2003. Venezuela: Yacambú, Quíbor – un Proyecto para Integrar
la Gestión del Agua Subterránea y el Agua Superficial.
Gil,N. 2006. Algoritmos Genéticos. Tesis de grado. Universidad Nacional de
Colombia.
McCarthy, 1971. Revista "Inteligencia Artificial" Revista Iberoamericana de
Inteligencia Artificial.2010.c
- 94 -
ManoloVenturin and Silvia Poles.Multiobjective optimization and
geneticAlgorithms.Multiobjectiveoptimizationwith NSGA-II. Publicación de:
www.openeering.com.
Oficina de tecnificación del riego, 2007. Manual de supervisión de obras para la
instalación de sistemas de riego tecnificado. Home page URL:
http://www.psi.gob.pe/docs/%5Cbiblioteca%5Cmanuales%5Cmanual_de_supervisio
n_sistemas_de_riego_tecnificado.pdf. (Consulta: Jun, 2014).
Poles Silvia.Multiobjective Optimization?Do It With Scilab.Publicación de:
www.openeering.com. ([email protected]).
Rivas, F. 1996. Análisis multiobjetivo económico-ambiental en el
proyectoYacambúQuíbor CIDIAT. Mérida Venezuela.
Sistema Hidráulico YacambúQuíbor, C.A. EL PROYECTOUNA REALIDAD. Home
page URL: http://www.yacambu-quibor.com.ve/ (Consulta Enero 2013).
Sistema Hidráulico YacambúQuíbor, C.A. Lineamientos para el desarrollo del
proyecto Yacambú-Quíbor.Barquisimeto. 1991-1998. Home page
URL: http://yacambu.galeon.com/aficiones779963.html. (Consulta Enero 2013).
Suárez Luis M. Ingeniería de presas. Ediciones Vega SRL.
Tirso, 2002. Homo Cybersapiens. La Inteligencia artificial y la humana. Home page
URL: http://www.csail.mit.edu/. (ConsultaDic 2012).
United States Census Bureau.Home page URL: http://www.census.gov/ (ConsultaDic
2012).
- 95 -
ANEXOS
(Formato Digital)
- 96 -
COMENTARIO:
ANEXO C. Resultados de la Modelación.
Carpeta 1: Resultado para 5 generaciones.
Carpeta 2:Resultado para 15 generaciones.
Carpeta 3: Resultado para 20 generaciones.
Carpeta 4: Resultado para 50 generaciones.
Pop_pareto:Muestra el juego de diámetro asignados a los individuos del Pareto.
Pop_opt: Muestra el juego de diámetro asignados a los individuos de la población.
ValReal: Resultados del volumen y presión de todos los individuos la población.
ValRealP:Resultados de la presión del Pareto.
ValRealV:Resultados del Volumendel Pareto.
Libro1: Gráfica del Pareto.