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8 parámetros diferentes. Sin embargo, en este trabajo se demuestra una mejora en la
modelación utilizando la ecuación clásica con valores de la dispersividad local efectiva.
11) Finalmente se realizaron dos simulaciones numéricas del experimento de flujo y
transporte seleccionado y se compararon las curvas de llegada en puntos seleccionados,
y los mapas de concentraciones para varios instantes, obtenidos con los resultados del
experimento en el tanque de laboratorio. Para una de las simulaciones numéricas se
utilizó el valor máximo de la dispersividad global para todos los elementos del dominio,
mientras que para cada uno de los elementos discretizados de la otra simulación se
utilizó el valor máximo de la dispersividad local instantánea de cada elemento. Los
resultados de los modelos numéricos muestran un mayor ajuste temporal con la curva
real cuando se utiliza el valor máximo de la dispersividad local efectiva instantánea que
utilizando el valor máximo de la dispersividad global. Sin embargo, al contrario de lo
observado por Fernández-García et al. (2007), estos modelos tienden a sobreestimar las
colas de las curvas de llegada, especialmente en zonas cercanas al punto de inyección de
masas. Esto puede ser debido al hecho de que los modelos numéricos más utilizados
para estudiar el transporte de solutos, como el MT3D o el MOC3D, no permitan incluir
un valor de dispersividad diferente en cada instante de tiempo, por lo que al utilizar los
valores máximos de ésta, el valor de dispersividad aplicado en los momentos iniciales
de la evolución del penacho sea excesivo. Del mismo modo, queda abierta la vía de
investigación relativa a cómo se comportan los valores de dispersividad al modificar el
tamaño de discretización.
6.1 Conclusiones
Para la realización del presente trabajo se ha tenido una idea fundamental en
mente: que una adecuada modelación del flujo y transporte de solutos en medios
porosos saturados, pasa por una adecuada comprensión de los procesos fundamentales
que rigen este fenómeno. Esta comprensión, por sí sola no basta si no se traduce
adecuadamente a un modelo matemático para modelar la evolución de un soluto de
manera realista y adecuada a los objetivos propuestos. Actualmente, la mayoría de
modelos utilizados no tratan el efecto de la dispersividad de manera localizada, sino, en
muchos casos, utilizando un parámetro efectivo que recoge de manera agregada la
contribución de todos los materiales presentes en la zona de estudio. Debido a ello,
muchas de las características observadas en las curvas de llegada reales no quedan
representadas en los modelos numéricos actuales.
En el presente trabajo se ha demostrado, basándose en un experimento
controlado de laboratorio, que una modelación utilizando el valor local efectivo del
parámetro de dispersividad logra una mejor predicción del comportamiento de las
curvas de llegada y distribuciones de concentraciones de los ensayos realizados en
laboratorio. Esta mejora se observa tanto en la mejor predicción del tiempo de llegada,
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