Modelamiento numérico para la remediación ambiental en agua subterránea y suelo del sector de la avenida Eloy Alfaro y Amazonas

Actualmente, Quito explota más de 2000 m3/h de agua subterránea y conforme aumente la población incrementará la demanda hídrica, por lo que resulta clave estudiar alternativas para protección, remediación, y gestión de este recurso, para garantizar su disponibilidad futura. Los acuíferos representan...

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Detaylı Bibliyografya
Yazar: Torres Estupiñan, Christian Alexey (author)
Materyal Türü: bachelorThesis
Dil:spa
Baskı/Yayın Bilgisi: 2020
Konular:
Online Erişim:http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/22571
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Özet:Actualmente, Quito explota más de 2000 m3/h de agua subterránea y conforme aumente la población incrementará la demanda hídrica, por lo que resulta clave estudiar alternativas para protección, remediación, y gestión de este recurso, para garantizar su disponibilidad futura. Los acuíferos representan formaciones hidrogeológicas de gran vulnerabilidad y dificultad en su tratamiento, por esto se planteó el objetivo de realizar un modelamiento numérico para la remediación ambiental en agua subterránea y suelo del sector de la avenida Eloy Alfaro y Amazonas, utilizando la metodología RBCA, para determinar los procedimientos a seguir y la necesidad de remediación. Para esto, se recopiló información meteorológica para la determinación de la recarga del acuífero en la zona de estudio a través del balance hídrico, se recolectó y sistematizó información de los piezómetros y las mediciones de COV’s en la zona de estudio y sus alrededores, obteniendo un modelo de flujo multianual del acuífero y plumas de transporte de contaminantes en agua subterránea a distintos intervalos de tiempo, lo cual permitió conocer la velocidad y dirección del flujo, la tabla de agua y el volumen de suelo y agua teóricos a remediar. Con esto se diseñó un sistema de tratamiento para agua y suelo subterráneo que consta de dos etapas: Bombeo y tratamiento y, extracción de vapores del suelo. El modelo se lo validó a través de pruebas estadísticas chi-cuadrado y t-student, demostrando que no existen diferencias significativas entre los valores simulados y los medidos en campo, con una significancia del 99,5% y 95% respectivamente.