Rediseño óptimo de la red presurizada de la sección 01, del distrito de riego 001 Pabellón de Arteaga, Aguascalientes

Abstract

El recurso agua es cada día más limitado, siendo la agricultura el sector que mayor demanda tiene, por lo que es necesario contar con infraestructura de riego capaz de optimizar y suministrar el agua que recibe la planta. El presente trabajo tuvo como objetivo rediseñar y optimizar la sección 01 del distrito de riego 001 (DR 001) Pabellón de Arteaga, Aguascalientes para que la red pueda satisfacer los requerimientos de agua de los cultivos con el sistema de suministro del riego a la demanda. Se aplicó la primera fórmula de Clément para la capacidad hidráulica de los tramos de la red y programación lineal para el determinar los diámetros óptimos de la red presurizada, minimizando el costo de la tubería que es uno de los componentes de mayor presupuesto en un sistema de riego, se utilizó como restricciones la velocidad mínima y máxima, longitud de cada tramo, presión mínima en los nodos y un caudal mínimo a circular de 20 L s-1. Los resultados sugieren modificaciones importantes con respecto a lo instalado, actualmente los tramos de la red son clase 5 y el rediseño asignó en su mayoría clase 7 y 10, un 61% de los tramos incrementaron su diámetro, con un costo total mínimo de $ 6 968 266 en cuanto a tubería de policloruro de vinilo (PVC), también se eliminó la restricción de las 4 válvulas reguladoras de presión (VRP) existentes dentro de la sección 01 para que opere con la totalidad de la presión que recibe a la entrada de la sección.

Artificial Intelligence Techniques Applied to the Optimization of Micro-Irrigation Systems by the Zimmermann-Werner Method

“…Several studies have reported the use of classical optimization techniques in choosing the most feasible and least costly sizing, such as linear programming (Galván-Cano & Exebio-García, 2020;Soler et al, 2016). This method presents an optimal solution that depends entirely on the input parameters, which are fixed, but resource availability constraints present some inaccuracies under actual situations (Zhang & Guo, 2018a).…”