Utilización de modelos de dispersión atmosférica para la estimación de dosis de exposición

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(1)Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO. PO. SG. RA DO. ESCUELA DE POSTGRADO PROGRAMA DE MAESTRIA. G IT AL. DE. UTILIZACION DE MODELOS DE DISPERSION ATMOSFERICA PARA LA ESTIMACION DE DOSIS DE EXPOSICION PROYECTO DE TESIS. CA. DI. Para Optar el Grado de Maestro En Ingeniería Ambiental. BI. BL I. O. TE. Autor: Mendoza Huertas Martín Antonio. Asesor: Dr. Luis Moncada Albitres. TRUJILLO – PERU 2012 No de Registro______. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(2) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO. PO. SG. RA DO. ESCUELA DE POSTGRADO PROGRAMA DE MAESTRIA. G IT AL. DE. UTILIZACION DE MODELOS DE DISPERSION ATMOSFERICA PARA LA ESTIMACION DE DOSIS DE EXPOSICION PROYECTO DE TESIS. CA. DI. Para Optar el Grado de Maestro En Ingeniería Ambiental. BI. BL I. O. TE. Autor: Mendoza Huertas Martín Antonio. Asesor: Dr. Luis Moncada Albitres. TRUJILLO – PERU 2012 No de Registro______. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(3) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. RA DO. JURADO CALIFICADOR. G IT AL. DE. PO. SG. --------------------------------------------Dr. xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Presidente. BI. BL I. O. TE. CA. DI. --------------------------------------------Dr. xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Miembro. --------------------------------------------Dr. Luis Moncada Albitres Miembro. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(4) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. SG. RA DO. DEDICATORIA. BI. BL I. O. TE. CA. DI. G IT AL. DE. PO. A xxxxxxxxxx. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(5) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. RA DO. AGRADECIMIENTO. Esta tesis de maestría, si bien ha requerido de esfuerzo y mucha dedicación por parte del autor y su asesor de tesis, no hubiese sido posible su finalización sin la cooperación desinteresada de todas y cada una de las personas que a continuación. SG. citaré y muchas de las cuales han sido un soporte muy fuerte en momentos difíciles.. PO. Primero y antes que nada, dar gracias a Dios, por estar conmigo en cada paso que doy, por fortalecer mi corazón e iluminar mi mente y por haber puesto en mi camino a. DE. aquellas personas que han sido mi soporte y compañía durante todo el periodo de. G IT AL. estudio.. Agradecer hoy y siempre a mi familia porque se que procuran mi bienestar, y me dan la fortaleza necesaria para seguir adelante.. BI. BL I. O. TE. CA. DI. A mi pequeño Diego que es mi inspiración para mejorar día a día.. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(6) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. INDICE. iii. RA DO. Dedicatoria Agradecimientos. iv. Índice. v. Resumen. vii. PO. SG. Abstract. 1.1. MODELOS DE DISPERSION 1.1.1 Fuentes continuas. 1 3. DE. I. INTRODUCCIÓN. viii. 3 3. G IT AL. 1.1.1 La dispersión de las plumas. 4. 1.1.1.3 Momentum y flotabilidad. 5. 1.1.1.4 Efectos de la fuente en la elevación de la pluma. 7. 1.1.1.5 Fórmulas matemáticas para elevación de la. 8. DI. 1.1.1.2 Elevación de la pluma. pluma. 11. 1.1.1.7 Modelos de dispersión de calidad del aire. 12. TE. CA. 1.1.1.6 Estimados de dispersión 1.1.2. Fuentes puntuales instantáneas. BL I. O. 1.1.2.1. Concentración. debida. 21 a. una. 23. instantánea. 1.1.2.2 Coeficientes de dispersión. 24. MARCO CONCEPTUAL DEL TRABAJO. 24. 1.2.1. 24. BI. 1.2. fuente. DESCRIPCION DEL MODELO PARA FUENTES CONTINUAS. 1.2.2. DESCRIPCION DEL MODELO PARA FUENTES. 28. INSTANTANEAS 1.3. OBJETIVOS. 33. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(7) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 1.3.1. Objetivo General. 33. 1.3.2. Objetivos específicos. 33. MATERIAL Y METODOS. 34. 2.1. MATERIAL DE ESTUDIO. 34. 2.2. METODOLOGÍA SEGUIDA PARA LA ELABORACIÓN. 34. RA DO. II.. DEL TRABAJO. SG. APLICACIÓN DE LOS MODELOS A DOS ESCENARIOS. RESULTADOS. 3.1. RESULTADOS OBTENIDOS. IV.. DISCUSION. V.. PROPUESTA. VI.. CONCLUSIONES. VII.. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS. 36 36 38. 39. 40. 41. BI. BL I. O. TE. CA. DI. G IT AL. DE. PO. III.. 35. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(8) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. RESUMEN UTILIZACION DE MODELOS DE DISPERSION ATMOSFERICA PARA LA ESTIMACION DE DOSIS DE EXPOSICION xx p.. RA DO. Autor: Br. Martin Antonio Mendoza Huertas Asesor: Dr. José Rivero Méndez. Este trabajo explora la aplicación de herramientas informáticas de modelado de. SG. dispersión atmosférica en la elaboración y aplicación de Planes de Respuesta a Emergencias.. PO. Las legislaciones más recientes a nivel internacional destinadas a controlar riesgos tecnológicos han incorporado el criterio de dosis en la definición de las. DE. zonas de vulnerabilidad. Esto implica conocer la concentración y el tiempo al cual está expuesta una persona durante la emergencia. En este contexto, este. G IT AL. trabajo desarrolla una implementación del cálculo de dosis en el modelo Gaussiano para la dispersión de contaminantes. Asimismo, se propone un algoritmo de cálculo que permite evaluar la dosis de exposición para fuentes instantáneas para lo cual también se elabora un programa de cálculo en el. DI. entorno Matlab. Finalmente, se presentan dos ejemplos donde se aplican estas estrategias a la determinación de las dosis de exposición para los dos tipos de. CA. fuentes. De los resultados obtenidos y al compararlos con la información. TE. bibliográfica se concluye que a los dos modelos propuestos son una. BL I. O. herramienta útil si no se disponen de modelos más sofisticados.. dispersión,. dosis,. gases. tóxicos,. accidentes. BI. PALABRAS-CLAVES: industriales.. ABSTRACT This paper explores the application of computer tools air dispersion modeling in developing. and. implementing. emergency. response. plans.. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(9) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. The most recent legislation at the international level to control technological risks have incorporated the dose criterion in the definition of areas of vulnerability. This involves knowing the concentration and the time at which a person is exposed during the emergency. In this context, this paper develops an implementation of dose calculation in the Gaussian model for the dispersion of pollutants. It also proposes an algorithm that assesses the exposure dose for. RA DO. instantaneous sources for which also produces a computer program in Matlab environment. Finally, we present two examples where these strategies are applied to the determination of exposure doses for both types of sources. From. SG. the results obtained and comparing them with literature information it was concluded that the two proposed models are a useful tool if you do not have. G IT AL. DE. PO. more sophisticated models.. BI. BL I. O. TE. CA. DI. KEY WORDS: dispersion, dose, toxic gases, industrial accidents.. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(10) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. I. INTRODUCCIÓN. RA DO. En el análisis de la estimación de las consecuencias de las emisiones accidentales a la atmósfera de contaminantes procedentes de actividades industriales, uno de los aspectos clave a considerar es su dispersión en el medio ambiente.. SG. Los modelos de dispersión se basan en algoritmos matemáticos y se. PO. utilizan en todo el mundo para pronosticar concentraciones de agentes contaminantes y para prevenir el posible daño en el Medio Ambiente. Un modelo matemático para la calidad del aire es un sistema que une. DE. las emisiones lanzadas a la atmósfera con concentraciones de agentes contaminantes a nivel del suelo mediante el uso de leyes físicas y químicas y. G IT AL. de modelos matemáticos de simulación.. En primer lugar es necesario definir los requisitos a imponer a los modelos para poder así considerar a éstos como una herramienta válida para. DI. la evaluación de la calidad del aire. Así, debe ser definido qué modelo o conjunto de modelos pueden ser empleados y proceder a su utilización.. CA. Esto significa que hay que especificar las condiciones y los requisitos bajo los cuales los modelos son útiles y se deben ejecutar. Debido a la alta. TE. variedad de modelos existentes en el mercado, la selección no es fácil ni. O. directa. Además, una vez que se haya hecho esta elección, la gran cantidad de. BL I. condiciones bajo las cuales el modelo se pueda ejecutar, junto con la importancia de los datos de entrada para la obtención de los datos obtenidos,. BI. hace muy difícil establecer una regla única para el funcionamiento apropiado. La opción del modelo a seguir para cada proyecto se debe justificar conforme a:. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(11) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. . Ajuste para el propósito. . Basado en principales científicos establecidos. . Validado y repasado independientemente. Una de las características principales que condiciona la evolución de un gas/vapor en la atmósfera es su densidad, distinguiéndose tres posibilidades: Gases ligeros. Densidad inferior a la del aire.. . Gases pasivos o neutros. Densidad similar a la del aire.. . Gases pesados. Densidad mayor que la del aire.. RA DO. . SG. A efectos prácticos no se puede hablar, en la mayoría de los casos, de un comportamiento de gas puro ligero neutro o pesado, ya que los factores que. PO. influyen en él son múltiples y variables en el tiempo y una mezcla gas/aire factores:. DE. puede evolucionar como un gas pesado sin serlo debido a los siguientes Peso molecular del gas.. . Temperatura del gas.. . Temperatura y humedad del aire ambiente.. . Presencia de gotas líquidas arrastradas en la emisión.. . Reacciones químicas en la nube, etc.. DI. G IT AL. . CA. Otra característica es la duración del escape del gas, que puede dar lugar a:. Escapes continuos sin depender del tiempo, formando un penacho. TE. . O. ("plume").. Escapes instantáneos formando una bocanada ("puf").. BL I. . Escapes continuos dependiendo del tiempo.. BI. . La mayoría de los incidentes por escape empiezan con una descarga de. un producto peligroso desde su continente normal. Estos incidentes se pueden originar por orificios o roturas de recipientes de proceso, por juntas de unión en bridas, o por válvulas, chimeneas y “venteos” de emergencia, por destacar las causas más frecuentes.. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(12) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 1.2 MODELOS DE DISPERSION Los modelos de dispersión proporcionan la información y las herramientas que muchos gestores necesitan a la hora de tomar una decisión que responda a las regulaciones medio ambientales y a las demás cuestiones que afectan un negocio.. RA DO. El primer paso para el cálculo de la dispersión es establecer las condiciones de la fuga del producto, especialmente su duración en el tiempo.. SG. Según el tiempo de fuga del producto las emisiones se clasifican en:. Continuas: Cuando el tiempo de emisión es mayor que el tiempo necesario. PO. para que la nube llegue a un determinado punto.. DE. Instantáneas. Cuando el tiempo necesario para que la nube llegue a un punto. 1.2.1 Fuentes continuas. G IT AL. determinado es mayor que el tiempo de emisión del producto.. 1.1.1.1 La dispersión de las plumas ejemplo,. cuando. las. DI. Los contaminantes ingresan a la atmósfera de diversas maneras. Por plantas se. descomponen,. liberan. metano.. Los. CA. automóviles, los camiones y los autobuses emiten contaminantes por el escape. TE. del motor y durante el abastecimiento de combustible. Las centrales eléctricas y los hornos de las viviendas también.. O. El tipo de descarga de contaminación que ha recibido más atención es la. BL I. que se libera desde fuentes puntuales como las chimeneas. Las chimeneas son de diferentes tamaños, puede tratarse de una pequeña chimenea en el. BI. techo de un edificio o de una chimenea elevada. Su función es descargar los contaminantes a suficiente altura desde la superficie terrestre para que estos puedan dispersarse bien en la atmósfera antes de llegar al suelo. Si bien todas son iguales, las chimeneas más altas dispersan mejor los contaminantes que las más pequeñas debido a que la pluma tiene que viajar a través de una capa atmosférica más profunda antes de llegar al nivel del suelo. A medida que la pluma viaja, se extiende y dispersa.. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(13) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 1.1.1.2 Elevación de la pluma Los gases emitidos por las chimeneas muchas veces son impulsados por abanicos. A medida que los gases de escape turbulentos son emitidos por la pluma, se mezclan con el aire del ambiente. Esta mezcla del aire ambiental. RA DO. en la pluma se denomina arrastre. Durante el arrastre en el aire, la pluma aumenta su diámetro mientras viaja a sotavento. Al entrar en la atmósfera, estos gases tienen un momentum. Muchas veces se calientan y se vuelven. SG. más cálidos que el aire externo. En estos casos, los gases emitidos son menos densos que el aire exterior y, por lo tanto, flotantes. La combinación del. PO. momentum y la flotabilidad de los gases hace que estos se eleven. Este fenómeno, conocido como elevación de la pluma, permite que los. DE. contaminantes emitidos al aire en esta corriente de gas se eleven a una altura mayor en la atmósfera. Al estar en una capa atmosférica más alta y más. G IT AL. alejada del suelo, la pluma experimentará una mayor dispersión antes de llegar a este.. La altura final de la pluma, conocida como altura efectiva de chimenea (H), es la suma de la altura física de la chimenea (hs) y la elevación de la. DI. pluma (∆h). En realidad, la elevación de la pluma se estima a partir de la distancia existente hasta la línea central imaginaria de la pluma y no hasta el. CA. borde superior o inferior de esta (Figura 1-1). La elevación de la pluma. TE. depende de las características físicas de la chimenea y del efluente (gas de chimenea). La diferencia de temperatura entre el gas de la chimenea (Ts) y el. O. aire ambiental (Ta) determina la densidad de la pluma, que influye en su. BL I. elevación. Además, la velocidad de los gases de la chimenea, que es una función del diámetro de la chimenea y de la tasa volumétrica del flujo de los. BI. gases de escape, determina el momentum de la pluma.. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(14) SG. RA DO. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. PO. Figura 1-1. Elevación de la pluma. 1.1.1.3 Momentum y flotabilidad. DE. La condición de la atmósfera, incluidos los vientos y el perfil de la temperatura a lo largo del recorrido de la pluma, determinará en gran medida la. G IT AL. elevación de la pluma. Dos características de esta influyen en su elevación: el momentum y la flotabilidad. La velocidad de salida de los gases de escape emitidos por la chimenea contribuyen con la elevación de la pluma en la atmósfera. Este momentum conduce el efluente hacia el exterior de la. DI. chimenea a un punto en el que las condiciones atmosféricas empiezan a. CA. afectar a la pluma. Una vez emitida, la velocidad inicial de la pluma disminuye rápidamente debido al arrastre producido cuando adquiere un momentum. TE. horizontal. Este fenómeno hace que la pluma se incline. A mayor velocidad del viento, más horizontal será el momentum que adquirirá la pluma. Por lo. O. general, dicha velocidad aumenta con la distancia sobre la superficie de la. BL I. Tierra. A medida que la pluma continúa elevándose, los vientos más fuertes. BI. hacen que se incline aún más. Este proceso persiste hasta que la pluma parece horizontal al suelo. El punto donde la pluma parece llana puede ser una distancia considerable de la chimenea a sotavento. La velocidad del viento es importante para impulsar la pluma. Mientras más fuerte, más rápido será el serpenteo de la pluma. La elevación de la pluma causada por su flotabilidad es una función de la diferencia de temperatura entre la pluma y la atmósfera circundante. En una. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(15) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. atmósfera inestable, la flotabilidad de la pluma aumenta a medida que se eleva, lo cual hace que se incremente la altura final de la pluma. En una atmósfera estable, la flotabilidad de la pluma disminuye a medida que se eleva. Por último, en una atmósfera neutral, permanece constante. La pluma pierde flotabilidad a través del mismo mecanismo que la hace serpentear, el viento. Como se muestra en la Figura 1-2, la mezcla dentro de la. RA DO. pluma arrastra el aire atmosférico hacia su interior. A mayor velocidad del viento, más rápida será esta mezcla. El arrastre del aire ambiental hacia la pluma por acción del viento, le "quita" flotabilidad muy rápidamente, de modo. SG. que durante los días con mucho viento la pluma no se eleva muy alto sobre la. TE. CA. DI. G IT AL. DE. PO. chimenea.. O. Figura 1-2. Influencia de la velocidad del viento en el arrastre.. BL I. 1.1.1.4 Efectos de la fuente en la elevación de la pluma Debido a la configuración de la chimenea o a los edificios adyacentes,. BI. es posible que la pluma no se eleve libremente en la atmósfera. Algunos efectos aerodinámicos causados por el modo en el que se mueve el viento alrededor de los edificios adyacentes y de la chimenea pueden impulsar a la pluma hacia el suelo en lugar de permitir que se eleve en la atmósfera. El flujo descendente de la chimenea puede producirse cuando la razón entre la velocidad de salida de la chimenea y la del viento es pequeña. En este caso, la presión baja en la estela de la chimenea puede hacer que la. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(16) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. pluma descienda detrás de la chimenea. Cuando esto sucede, la dispersión de los contaminantes disminuye, lo que puede determinar concentraciones. G IT AL. DE. PO. SG. RA DO. elevadas de contaminantes inmediatamente a sotavento de la fuente.. DI. Figura 1-3. Dos ejemplos de flujo descendente. CA. A medida que el aire se mueve sobre y alrededor de los edificios y otras. TE. estructuras, se forman olas turbulentas. Según la altura de descarga de una pluma (altura de la chimenea), es probable que esta sea arrastrada hacia abajo. O. en esta área de la estela. Esto se conoce como flujo descendente. BL I. aerodinámico o entre edificios de la pluma y puede conducir a concentraciones elevadas de contaminantes inmediatamente a sotavento de la. BI. fuente. La Figura 1-3 ilustra estos efectos.. 1.1.1.5 Fórmulas matemáticas para elevación de la pluma La elevación de la pluma (∆h) se define como la diferencia entre la altura de la línea central final de la pluma y la altura inicial de la fuente. Esta elevación está originada por la fuerza ascensional y el impulso vertical del efluente.. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(17) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. La temperatura de salida del efluente en el caso de que supere en más de 50 ºC la temperatura ambiental, tiene mayor influencia que el impulso vertical en la determinación de la altura que alcanzará la pluma. Como regla general la elevación de la pluma es directamente proporcional al contenido calorífico del efluente y a la velocidad de salida del. RA DO. mismo, e inversamente proporcional a la velocidad local del viento. a) Modelo para chimeneas.. La elevación de las plumas ha sido tema de estudio durante muchos. SG. años. Las fórmulas más usadas son las desarrolladas por Gary A. Briggs. La ecuación 1-1 incluye una de estas, la que se aplica a las plumas dominadas por. PO. la flotabilidad. Las fórmulas de la elevación de la pluma se usan en plumas con. 1,6 F 1/ 3 x 2 / 3 h  u. G IT AL. elevación de la pluma es la siguiente:. DE. temperaturas mayores que la del aire ambiental. La fórmula de Briggs para la. (1.1). Donde: ∆h = Elevación de la pluma (sobre la chimenea) (m) = Flujo de flotabilidad (véase a continuación). u. = Velocidad promedio del viento (m/s). x. = Distancia a sotavento de la chimenea/fuente (m). g. = Aceleración debido a la gravedad (9,8 m/s2). V. = Tasa volumétrica del flujo del gas de la chimenea (m 3/s). TE. CA. DI. F. O. Ts = Temperatura del gas de la chimenea (K). BI. BL I. Ta = Temperatura del aire ambiental (K). Flujo de flotabilidad = F =. g  Ts  Ta V   Ts.   . (1.2). b) Fórmula de Holland. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(18) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Una de las fórmulas más empleadas para el cálculo de esta elevación para diferentes contaminantes es la de Holland:. Vs d  T  Ta  1,5  2,68 10 3  P s d  u  Ts . (1.3). Donde: Vs = velocidad de salida del contaminante (m/s). RA DO. h . = diámetro interior del conducto de emisión (m). u. = Velocidad promedio del viento presión atmosférica (mbar). Ts =. Temperatura del contaminante (K). Ta =. Temperatura del aire ambiental (K). PO. P =. SG. d. DE. 2,68.10-3 es una constante expresada en mbar-1 m-1. G IT AL. Los valores de ∆h obtenidos con esta fórmula deben corregirse (Tabla 1.1) multiplicando por un factor, establecido por Pasquill-Gifford-Turner, que es. DI. función de las condiciones meteorológicas, que se describen más adelante.. CA. Tabla 1.1. Categorías. de Factor. BI. BL I. O. TE. estabilidad (clases). de. corrección. aplicado al ∆h, calculado por la fórmula de Holland. A, B. 1,15. C. 1,10. D. 1,00. E, F. 0,85. La velocidad del viento se acostumbra a medir a 10 metros de altura. Esta velocidad, a niveles más bajos de 10 metros, se ve reducida notablemente debido a los efectos de rozamiento. Para niveles distintos de este valor, la velocidad del viento debe corregirse según la relación. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(19) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. H u H  u10    10 . Donde:uH =. P. (1.4). Velocidad del viento a la altura de la fuente emisora (m/s) Velocidad del viento a la altura de 10 m (m/s). H =. Altura de la fuente emisora (m). p. =. RA DO. u10 =. Coeficiente exponencial. SG. Los valores de p son función de la estabilidad atmosférica y la rugosidad. PO. del suelo. En la Tabla 1.2 se presentan tales valores.. DE. Tabla 1.2: Coeficientes de corrección de la velocidad del viento Estabilidad. Coeficiente exponencial. B C. Urbano. Rural. 0,15. 0,07. 0,15. 0,07. DI. A. G IT AL. atmosférico. 0,20. 0,10. 0,25. 0,15. E. 0,40. 0,35. F. 0,60. 0,55. BL I. O. TE. CA. D. Como se dijo anteriormente, las fórmulas de elevación de la pluma. BI. sirven para determinar la línea central imaginaria de esta. La línea central está donde se producen las mayores concentraciones de contaminantes. Existen varias técnicas para calcular las concentraciones de contaminantes lejos de la línea central. En la siguiente sección se tratan los principios que se deben considerar para obtener estimados cuantificables de dispersión.. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(20) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 1.1.1.6 Estimados de dispersión Como se mencionó en la sección anterior, las fórmulas de la elevación de la pluma se usan para determinar la línea imaginaria de esta. Si bien la concentración máxima de la pluma existe en esta línea central, las fórmulas mencionadas no permiten obtener información sobre cómo varían las concentraciones de contaminantes fuera de esta línea central. Se deberán entonces,. estimados. de. dispersión. para. concentraciones de contaminantes en un punto de interés.. determinar. RA DO. efectuar,. las. Los estimados de dispersión se determinan mediante ecuaciones de. SG. distribución y/o modelos de calidad del aire. Estos estimados generalmente son válidos para la capa de la atmósfera más cercana al suelo, donde se producen. PO. cambios frecuentes de la temperatura y de la distribución de los vientos. Estas dos variables tienen un importante efecto en la forma de dispersión de las. DE. plumas. Por lo tanto, las ecuaciones de distribución y los modelos de calidad. G IT AL. del aire mencionados anteriormente deben incluir estos parámetros. 1.1.1.7 Modelos de dispersión de calidad del aire Los modelos de dispersión de calidad del aire consisten en un grupo de ecuaciones. matemáticas. que. sirven. para. interpretar. y. predecir. las. DI. concentraciones de contaminantes causadas por la dispersión y por el impacto de las plumas. Estos modelos incluyen los estimados de dispersión. CA. mencionados anteriormente y las diferentes condiciones meteorológicas,. TE. incluidos los factores relacionados con la temperatura, la velocidad del viento, la estabilidad y la topografía. Existen cuatro tipos genéricos de modelos:. O. gausiano, numérico, estadístico y físico. Los modelos gausianos emplean la. BL I. ecuación de distribución gausiana (véase la discusión sobre distribución gausiana a continuación) y son ampliamente usados para estimar el impacto de. BI. contaminantes no reactivos. En el caso de fuentes de áreas urbanas que presentan contaminantes reactivos, los modelos numéricos son más apropiados que los gausianos pero requieren una información extremadamente detallada sobre la fuente y los contaminantes, y no se usan mucho. Los modelos estadísticos se emplean cuando la información científica sobre los procesos químicos y físicos de una fuente están incompletos o son vagos. Por último, están los modelos físicos, que requieren estudios de modelos del fluido. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(21) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. o en túneles aerodinámicos del viento. La adopción de este enfoque implica la elaboración de modelos en escala y la observación del flujo en estos. Este tipo de modelos es muy complejo y requiere asesoría técnica de expertos. Sin embargo, en el caso de áreas con terrenos complejos y condiciones del flujo también complejas, flujos descendentes de la chimenea, y edificios altos, esta puede ser la mejor opción.. RA DO. La selección de un modelo de calidad del aire depende del tipo de contaminantes emitidos, de la complejidad de la fuente y del tipo de topografía que rodea la instalación. Algunos contaminantes se forman a partir de la. SG. combinación de contaminantes precursores. Por ejemplo, el ozono en el nivel del suelo se forma cuando los compuestos orgánicos volátiles (COV) y los. PO. óxidos de nitrógeno (NOx) actúan bajo la acción de la luz solar. Los modelos para predecir las concentraciones de ozono en el nivel del suelo emplearían la. DE. tasa de emisión de COV y NOx como datos de entrada. Además, algunos contaminantes reaccionan fácilmente una vez que son emitidos en la. G IT AL. atmósfera. Estas reacciones reducen las concentraciones y puede ser necesario considerarlas en el modelo. La complejidad de la fuente también desempeña un papel en la selección. Algunos contaminantes y pueden ser emitidos desde chimeneas bajas sujetas a flujos descendentes aerodinámicos.. DI. Si este es el caso, se debe emplear un modelo que considere el fenómeno. En la dispersión de las plumas y los contaminantes, la topografía es un factor. CA. importante que debe ser considerado al seleccionar un modelo. Las plumas. TE. elevadas pueden tener un impacto en áreas de terrenos altos. Las alturas de este tipo de terrenos pueden experimentar mayores concentraciones de. O. contaminantes debido a que se encuentran más cerca de la línea central de la. BL I. pluma. En el caso que existan terrenos elevados, se debe usar un modelo que. BI. considere este hecho.. a). Distribución gausiana De. los. cuatro. tipos. de. modelos. de. dispersión. mencionados. anteriormente, el gausiano, que incluye la ecuación de distribución gausiana (Ecuación 1-5) es el más usado. La ecuación de distribución gausiana emplea cálculos relativamente simples, que sólo requieren dos parámetros de. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(22) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. dispersión (σy y σz) para identificar la variación de las concentraciones de contaminantes que se encuentran lejos del centro de la pluma, (D.B. Turner, 1970). Esta ecuación determina las concentraciones de contaminantes en el nivel del suelo sobre la base de las variables atmosféricas de tiempo promedio (por ejemplo, la temperatura y la velocidad del viento). Por lo tanto, no es. RA DO. posible obtener un "cuadro" instantáneo de las concentraciones de la pluma. Sin embargo, cuando se emplean promedios de tiempo de diez minutos a una hora para estimar las variables atmosféricas de tiempo promedio necesarias en. SG. la ecuación, se puede asumir que las concentraciones de contaminantes en la. (1.5). G IT AL. DE. PO. pluma están distribuidas normalmente, como se señala en la Figura 1-4.. Donde:. C = concentración del contaminante en el punto x, y, z (kg/m3). DI. Q = masa emitida por unidad de tiempo (kg/seg) σy = coeficientes de dispersión de contaminantes en dirección y (horizontal). CA. (m). σz = coeficientes de dispersión de contaminantes en dirección z (vertical) (m). TE. u = velocidad del viento (m/s).. O. y = distancia en dirección horizontal. BL I. z = distancia en dirección vertical H = Altura de la fuente emisora sobre el nivel del suelo más la elevación de la. BI. pluma (m).. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(23) PO. SG. Figura 1-4. Distribución gausiana. RA DO. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. La distribución gausiana determina el tamaño de la pluma a sotavento. DE. de la fuente. La Figura 1-5 muestra una representación esquemática de la pluma gausiana. El tamaño de la pluma depende de la estabilidad de la. G IT AL. atmósfera y de su propia dispersión en dirección horizontal y vertical. Los coeficientes de la dispersión horizontal y vertical (σy y σz, respectivamente) sólo representan la desviación estándar de la normal en la curva de distribución gausiana en las direcciones y y z. Estos coeficientes de dispersión, σy y σz, son. DI. funciones de la velocidad del viento, de la cubierta de nubes y del. CA. calentamiento de la superficie por el sol. Para la distribución gausiana es necesario que el material en la pluma se mantenga. En otras palabras, se debe. TE. dejar que el borde de la pluma se refleje desde el suelo sin perder ninguna. O. contaminación. Además, la distribución gausiana y la elevación de la pluma. BL I. dependen de que el suelo sea relativamente plano a lo largo del recorrido. Como se expuso anteriormente, la topografía afecta el flujo y la estabilidad. BI. atmosférica del viento. Por consiguiente, un terreno desigual debido a la presencia de cerros, valles y montañas afectará la dispersión de la pluma y la distribución gausiana deberá ser modificada.. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(24) PO. SG. RA DO. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Figura 1-5. Representación esquemática de la pluma gausiana (Fuente: Turner. DE. 1970). es necesario que: . G IT AL. Para obtener el modelo de una pluma mediante la distribución gausiana, La dispersión de la pluma tenga una distribución normal (esto es, una distribución campanada, como se muestra en la figura 1-4) La tasa de emisión (Q) sea constante y continua. . La velocidad y la dirección del viento sean uniformes. . La reflexión total de la pluma se produzca en la superficie. TE. CA. DI. . O. b) Clasificaciones de estabilidad. BL I. Como se señaló anteriormente, la estabilidad de la atmósfera depende de la diferencia de temperatura entre una porción de aire y el aire que la rodea.. BI. Por consiguiente, se pueden producir diferentes niveles de estabilidad según cuán grande o pequeña sea la diferencia de temperatura entre la porción de aire y el aire circundante. La atmósfera puede ser estable, condicionalmente estable, neutra, condicionalmente inestable o inestable. Las clases de estabilidad atmosférica definidas por Pasquill dependen de la velocidad del viento medida a 10 metros sobre el terreno; de la radiación. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(25) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. solar durante el día y de la nubosidad durante la noche y se han clasificado en 9 identificadas por las letras A a la F con combinaciones de ellas. Estos tipos de estabilidad se denominan clases de estabilidad Pasquill-Gifford, incluidas en el la Tabla 1-3. Como puede verse en el cuadro, las estabilidades A, B y C representan las horas diurnas con condiciones inestables. La estabilidad D, los días o noches con cielo cubierto con. RA DO. condiciones neutrales. Las estabilidades E y F, las condiciones nocturnas estables, y se basan en la cantidad de cobertura de nubes. Por consiguiente, la clasificación A representa condiciones de gran inestabilidad y la clasificación F,. PO. SG. de gran estabilidad.. Viento. Insolación. superficial Fuerte. 10 m sobre el terreno). A. 3-5 5-6. O. >6. Cobertura. Cobertura. de. de nubes. nubes. ≥3/8. bajas* ≥4/8 B. -. -. A-B. B. C. E. F. B. B-C. C. D. E. C. C-D. D. D. D. C. D. D. D. D. TE. 2-3. Ligera. Noche. A-B. CA. <2. DI. (m/s). Moderada. G IT AL. Velocidad (a. DE. Tabla 1-3. Clave para las categorías de estabilidad. BL I. * Ligeramente cubierto. BI. Nota: Se deben asumir clases neutrales D para condiciones de cielo cubierto durante el día o la noche. c) Coeficientes de dispersión Los coeficientes de dispersión (σx , σy y σz) son las desviaciones tipo en los ejes x, y, z. Las ecuaciones usadas para calcular σy son:. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(26) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. (1.6). TH = 0.017453293·[c – d ln(x)]. (1.7). σz = a·xb. (1.8). RA DO.  y  465 .11628  ( x)  tan(TH ). donde :. σx = desviación tipo en el eje x, en metros (usado para fuents instantáneas). SG. σy = desviación tipo en el eje y, en metros σz = desviación tipo en el eje z, en metros. PO. x = distancia en la dirección del viento (kilómetros) c y d = coeficintes que se obtienen de la Tabla 1-4. G IT AL. DE. a y b = coeficientes que se obtienen de la Tabla 1-5.. Tabla 1-4 Parámetros usados para el cálculo según PASQUILL-GIFFORD de σy. c. d. 24.1670. 2.5334. B. 18.3330. 1.8096. C. 12.5000. 1.0857. D. 8.3330. 0.72382. E. 6.2500. 0.54287. F. 4.1667. 0.36191. DI. Clase de estabilidad Pasquill. BI. BL I. O. TE. CA. A. donde σy está expresada en metros y x en kilómetros.. Las Ecuaciones 1-6 y 1-8 son usadas para determinar σy y σz para la. opción urbana. Estas expresiones fueron determinadas por Briggs (1976) y representan una mejor aproximación para los datos de difusión vertical urbana expuestos por McElroy y Poole (1968).. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(27) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Tabla 1-5 Parámetros usados para el cálculo según PASQUILL-GIFFORD de σz a. b. <0.10. 122.800. 0.94470. 0.10 - 0.15. 158.080. 1.05420. 0.16 - 0.20. 170.220. 1.09320. 0.21 - 0.25. 179.520. 1.12620. 0.26 - 0.30. 217.410. 1.26440. 0.31 - 0.40. 258.890. 1.40940. 0.41 - 0.50. 346.750. 1.72830. 453.850. 2.11660. **. **. 1.0857. 0.93198. 0.21 - 0.40. 98.483. 0.98332. > 0.40. 109.300. 1.09710. A11. 61.141. 0.91465. <0.30. 34.459. 0.86974. 0.31 - 1.00. 32.093. 0.81066. 1.01 - 3.00. 32.093. 0.64403. 3.01 - 10.00. 33.504. 0.60486. 10.01 - 30.00. 36.650. 0.56589. > 30.00. 44.053. 0.51179. < 0.10. 24.260. 0.83660. 0.10 - 0.30. 23.331. 0.81956. 0.31 - 1.00. 21.628. 0.75660. 1.01 - 2.00. 21.628. 0.63077. 2.01 - 4.00. 22.534. 0.57154. 4.01 - 10.00. 24.703. 0.50527. 10.01 - 20.00. 26.970. 0.46713. 20.01 - 40.00. 35.420. 0.37615. > 40.00. 47.618. 0.29592. < 0.20. 15.209. 0.81558. 0.21 - 0.70. 14.457. 0.78407. > 3.11. BI. BL I. O. TE. CA. DI. D. G IT AL. C*. <0.20. DE. B*. E. PO. 0.51 - 3.11. RA DO. A*. x (km). SG. Clase de estabilidad Pasquill. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(28) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 13.953. 0.68465. 1.01 - 2.00. 13.953. 0.63227. 2.01 - 3.00. 14.823. 0.54503. 3.01 - 7.00. 16.187. 0.46490. 7.01 - 15.00. 17.836. 0.41507. 15.01 - 30.00. 22.651. 0.32681. 30.01 - 60.00. 27.074. 0.27436. > 60.00. 34.219. 0.21716. RA DO. F. 0.71 - 1.00. donde σz está expresada en metros y x en kilómetros. SG. * Si el valor calculado de σz excede 5000m, σz se toma igual a 5000m. PO. **σz es igual a 5000m. DE. d) Correcciones según la rugosidad del terreno. Existen métodos en bibliografía especializada para tener en cuenta la. G IT AL. rugosidad del terreno y su efecto en particular sobre el eje vertical, z. La rugosidad incluye la vegetación, los cultivos y los edificios.. En la. TE. CA. DI. Tabla 5-6 se muestran algunos de los valores representativos para z0.. O. Tabla 1-6.Valores de la rugosidad z0 para diversos tipos de zonas 0,03 m. TERRENO AGRÍCOLA (árboles abundantes, tierra arable...). 0,10 m. BL I. TERRENO LLANO CON POCOS ÁRBOLES. BI. TERRENO. CULTIVADO. (cultivos,. vegetación,. casas 0,30 m. aisladas...) ÁREA RESIDENCIAL (construcción densa de poca altura...). 1,0 m. ÁREA URBANA (edificios altos e industriales con estructuras 3,0 m altas...). Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(29) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Los valores de σz que se obtienen de los coeficientes c y d, dados en la Tabla 1.4 pueden usarse como tales para un valor de z0 = 0,1 m. Para otros valores es necesario introducir una corrección de acuerdo con: σz = c · xd (10 · z0 )m. RA DO. (1.9). m = 0,53 · x-0,22. (1.10). SG. Los valores de σy no están afectados por la rugosidad del terreno.. Los valores de estos coeficientes de dispersión son fruto de. PO. determinaciones, en parte teóricas y en parte experimentales. A la vista de las limitaciones de los datos existentes se considera aceptable tomar las que aquí. G IT AL. 1.1.2. DE. se han indicado.. Fuentes puntuales instantáneas. La emisión instantánea, llamada también, “puff” o soplido, forma una nube que se va dispersando con el tiempo. Gráficamente puede asimilarse a. DI. una nube casi esférica que se dispersa trasladando su centro de emisión en la. BI. BL I. O. TE. CA. dirección del viento. Fig. 1.6.. Figura. 1.6. Representación gráfica de la evolución de una nube de gas (“puff”) proveniente de una fuente instantánea A efectos prácticos la división en emisión continua o discontinua es artificial y subjetiva, porque la mayoría de emisiones son un estado intermedio,. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(30) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. dado que el tiempo de fuga es finito, asumiendo un estado estacionario durante un cierto tiempo y dispersándose finalmente. La elección entre los métodos de cálculo para una emisión instantánea o continua puede establecerse de la siguiente forma. Si la emisión dura 100 segundos y se establece un estado estacionario de forma rápida, en las cercanías de la fuente de emisión, p.e. a unos 30 metros, se trata en este caso. RA DO. como continua. Para la misma emisión, si no se establece un estado estacionario hasta una distancia muy superior, p.e. de 10 kilómetros, la duración de la emisión se convierte en despreciable en relación al tiempo de. SG. paso de la nube, de forma que puede considerarse como instantánea.. Un criterio empleado para decidir si la fuga puede ser considerada. Valor. DE. Tipo de fuga. PO. continua o instantánea se muestra a continuación:. x > 1,8 · u · te. Continua. x < 1,8 · u · te. G IT AL. Instantánea donde,. x = distancia de la coordenada en la dirección del viento (m) u = velocidad del viento (m/s). DI. te= duración de la emisión (s). CA. Para una emisión instantánea los cálculos se establecen de la misma forma que para una emisión continua, es decir, asumiendo que la nube tiene. TE. una distribución gaussiana en las direcciones x, y, z. Las mismas limitaciones que se expusieron para las emisiones. O. continuas son válidas para el modelo gaussiano aplicado a fuentes. BL I. instantáneas, excepto el concepto tiempo promedio (o medio) que no debe. BI. aplicarse a una emisión instantánea. 1.1.2.1. Concentración debida a una fuente instantánea. En el caso de una fuga instantánea, la concentración en un punto dependerá sólo de sus coordenadas de posición (x, y, z) y del tiempo t, transcurrido desde la fuga.. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(31) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Empleando el modelo gaussiano, la concentración en el punto x, y, z, en el tiempo t, después del escape del producto, viene dado por la siguiente expresión:. C e. .  x y  z. (1.11).  A B C. ( x ut ) 2 2 x2. SG. (1.12). y2 2 y2 ( z h) 2 2 z2. e. ( z  h) 2 2 z2. (1.13). (1.9). G IT AL. Donde:. . PO. Be. . (2 ). DE. Ae. . M 3/ 2. RA DO. C ( x, y, z, t ) . C = concentración (kg/m3). M = masa de la emisión (kg) ras de suelo). DI. h = altura efectiva de la fuente de emisión (m). (h = 0 para una emisión a. CA. 1.1.2.2 Coeficientes de dispersión En el caso de fugas instantáneas coeficientes de dispersión (σ x , σy y σz). TE. siguen las ecuaciones siguientes:. BL I. O. σx = 0,13 · x. BI. σy = 0,5 · σyc σz = σzc. (1.14) (1.15) (1.16). donde los significados son: σx = desviación tipo en el eje x, en metros σy = desviación tipo en el eje y, en metros σz = desviación tipo en el eje z, en metros. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(32) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. σyc = desviación tipo en el eje y, calculada para fugas continuas, en metros (Ec. 1.6) σzc =. desviación tipo en el eje z, calculada para fugas continuas, en. 1.2. RA DO. metros (Ec. 1.8). MARCO CONCEPTUAL DEL TRABAJO. 1.2.1 DESCRIPCION DEL MODELO PARA FUENTES CONTINUAS. SG. A partir del modelo de dispersión gaussiano descrito por la Ecuacion (1.5), se ha desarrollado el programa disper1 escrito en entorno Matlab, el cual. PO. incorpora los diferentes parámetros que se usan en dicho modelo para fuentes continuas.. BI. BL I. O. TE. CA. DI. G IT AL. El programa es listado a continuación:. DE. determinar la dosis de exposición de contaminantes atmosféricos a partir de. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(33) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. PO. SG. RA DO. disp(' ') disp(date) disp('ESTE PROGRAMA CALCULA LA CONCENTRACION DE UN CONTAMINANTE') disp(' EN UN PUNTO (x,y,z) PARA UNA FUENTE CONTINUA') disp('****************************************************) H=input('Altura de fuente emisora (m): '); uu=input('Velocidad del viento (m/seg): '); hu=input('Altura de medida de velocidad del viento (m): '); Q=input('Masa emitida kg/seg: '); disp('Ingrese Número correspondiente a categoría de Estabilidad') est= input('1=A, 2=B, 3=C, 4=D, 5=E, 6=F: '); disp('Punto x,y,z para determinar la concentración') x=input(' Distancia longitudinal x (m): '); y=input(' Distancia transversal y (m): '); z=input(' Altura desde el suelo z (m): '); lug=input('Ubicación Urbano(1) Rural(2): '); xk=x/1000;. BI. BL I. O. TE. CA. DI. G IT AL. DE. %datos para la estabilidad %calculo de c y d if est==1 c=24.1670; d=2.5334; if lug==1 p=0.15; elseif lug==2 p=0.07; else disp('Seleccione adecuadamente el lugar') end if xk<0.1 a=122.800; b=0.9447; elseif 0.1<=xk<=0.15 a=158.08; b=1.0542; elseif 0.15<xk<=0.20 a=170.22; b=1.0932; elseif 0.20<xk<=0.25 a=179.52; b=1.1262; elseif 0.25<xk<=0.30 a=217.41; b=1.2644; elseif 0.30<xk<=0.40 a=258.89; b=1.4094; elseif 0.40<xk<=0.50 a=346.75; b=1.7283; elseif xk>0.50 a=453.85; b=2.1160; else end elseif est==2 c=18.3330; d=1.8096; if lug==1 p=0.15; elseif lug==2. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(34) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. RA DO. p=0.07; else disp('Seleccione adecuadamente el lugar') end if xk<=0.20 a=1.0857; b=0.93198; elseif 0.20<xk<=0.40 a=98.483; b=0.98332; elseif xk>0.40 a=109.3; b=1.0971; else end. BI. BL I. O. TE. CA. DI. G IT AL. DE. PO. SG. elseif est==3 a=61.141; b=0.91465; c=12.500; d=1.0857; if lug==1 p=0.20; elseif lug==2 p=0.10; else disp('Seleccione adecuadamente el lugar') end elseif est==4 c=8.333; d=0.72382; if lug==1 p=0.25; elseif lug==2 p=0.15; else disp('Seleccione adecuadamente el lugar') end if xk<=0.30 a=34.459; b=0.86974; elseif 0.30<xk<=1.00 a=32.093; b=0.81066; elseif 1.0<xk<=3.00 a=32.093; b=0.64403; elseif 3.0<xk<=10.00 a=33.504; b=0.60486; elseif 10.0<xk<=30.00 a=36.650; b=0.56589; elseif xk>30 a=44.053; b=0.51179; else end. elseif est==5 c=6.25; d=0.54287; if lug==1 p=0.40; elseif lug==2 p=0.35; else disp('Seleccione adecuadamente el lugar') end. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(35) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. PO. SG. RA DO. if xk<=0.10 a=24.260; b=0.8366; elseif 0.10<xk<=0.30 a=23.331; b=0.81956; elseif 0.3<xk<=1.00 a=21.628; b=0.75660; elseif 1.0<xk<=2.0 a=21.628; b=0.63077; elseif 2.0<xk<=4.0 a=22.534; b=0.57154; elseif 4.0<xk<=10.0 a=24.703; b=0.50527; elseif 10<xk<=20.0 a=26.970; b=0.46713; elseif 20.0<xk<=40.0 a=35.420; b=0.37615; elseif xk>40 a=47.618; b=0.29592; else end. G IT AL. DE. elseif est==6 c=4.1667; d=0.36191; if lug==1 p=0.6; elseif lug==2 p=0.55; else disp('Seleccione adecuadamente el lugar') end. BI. BL I. O. TE. CA. DI. if xk<=0.20 a=15.209; b=0.81558; elseif 0.20<xk<=0.70 a=14.457; b=0.78407; elseif 0.70<xk<=1.0 a=13.953; b=0.68465; elseif 1<xk<=2 a=13.953; b=0.63227; elseif 2<xk<=3 a=14.823; b=0.54503; elseif 3<xk<=7 a=16.187; b=0.4649; elseif 7.0<xk<=15.0 a=17.836; b=0.41507; elseif 15<xk<=30.0 a=22.651; b=0.32681; elseif 30.0<xk<=60.0 a=27.074; b=0.27436; elseif xk>60 a=34.219; b=0.21716; else end. else. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(36) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. disp('Seleccione adecuadamente la estabilidad') disper1. CA. DI. G IT AL. DE. PO. SG. RA DO. end if z>0 u=uu*(z/hu)^p; elseif z==0 u=uu*(0.01/hu)^p; end %calculo se sigy TH=0.017453293*(c-d*log(xk)); sigy=465.11628*(xk)*tan(TH); %calculo de sigz sigz=a*(xk)^b; % cálculo de la concentración ex1=exp((-y^2)/(2*(sigy)^2)); ex2=exp((-(z-H)^2)/(2*(sigz)^2)); ex3=exp((-(z+H)^2)/(2*(sigz)^2)); C=(Q/(2*pi*sigy*sigz*u))*(ex1)*(ex2+ex3); disp('--------------------------------------------') disp('La concentración del contaminante') fprintf('en el punto dado es: %g Kg/m3\n',C) disp('--------------------------------------------') alt=input('Desea calcular concentración en ppm Si(1) No(0): '); if alt==1 Ta=input('Temperatura del ambiente (K): '); P=input('Presión (atm): '); M=input('Peso molecular del Gas: '); Cppm=1000000*C*(0.082*Ta)/(P*M); disp('------------------------------------------------') fprintf('La concentración es: %g ppm\n',Cppm) else end. TE. 1.2.2 DESCRIPCION DEL MODELO PARA FUENTES INSTANTANEAS A partir del modelo de dispersión descrito por la Ecuación (1.11), se ha. O. desarrollado el programa disper2 escrito en entorno Matlab, el cual. BL I. incorpora los diferentes parámetros que se usan en dicho modelo para determinar la dosis de exposición de contaminantes atmosféricos a partir de. BI. fuentes instantáneas. El programa es listado a continuación: disp(' ') disp(date) disp('ESTE PROGRAMA CALCULA LA CONCENTRACION DE UN CONTAMINANTE') disp(' EN UN PUNTO (x,y,z) PARA UNA FUENTE INSTANTANEA'). Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(37) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. SG. RA DO. disp('*********************************************************' ) H=input('Altura de fuente emisora (m): '); uu=input('Velocidad del viento (m/seg): '); hu=input('Altura de medida de velocidad del viento (m): '); M=input('Masa emitida kg: '); t=input('Tiempo de emisión (seg): '); disp('Ingrese Número correspondiente a categoría de Estabilidad') est= input('1=A, 2=B, 3=C, 4=D, 5=E, 6=F: '); disp('Punto x,y,z para determinar la concentración') x=input(' Distancia longitudinal x (m): '); y=input(' Distancia transversal y (m): '); z=input(' Altura desde el suelo z (m): '); lug=input('Ubicación Urbano(1) Rural(2): '); xk=x/1000;. BI. BL I. O. TE. CA. DI. G IT AL. DE. PO. %datos para la estabilidad %calculo de c y d if est==1 c=24.1670; d=2.5334; if lug==1 p=0.15; elseif lug==2 p=0.07; else disp('Seleccione adecuadamente el lugar') end if xk<0.1 a=122.800; b=0.9447; elseif 0.1<=xk<=0.15 a=158.08; b=1.0542; elseif 0.15<xk<=0.20 a=170.22; b=1.0932; elseif 0.20<xk<=0.25 a=179.52; b=1.1262; elseif 0.25<xk<=0.30 a=217.41; b=1.2644; elseif 0.30<xk<=0.40 a=258.89; b=1.4094; elseif 0.40<xk<=0.50 a=346.75; b=1.7283; elseif xk>0.50 a=453.85; b=2.1160; else end elseif est==2 c=18.3330; d=1.8096; if lug==1 p=0.15; elseif lug==2 p=0.07; else disp('Seleccione adecuadamente el lugar'). Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(38) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. RA DO. end if xk<=0.20 a=1.0857; b=0.93198; elseif 0.20<xk<=0.40 a=98.483; b=0.98332; elseif xk>0.40 a=109.3; b=1.0971; else end. BL I. O. TE. CA. DI. G IT AL. DE. PO. SG. elseif est==3 a=61.141; b=0.91465; c=12.500; d=1.0857; if lug==1 p=0.20; elseif lug==2 p=0.10; else disp('Seleccione adecuadamente el lugar') end elseif est==4 c=8.333; d=0.72382; if lug==1 p=0.25; elseif lug==2 p=0.15; else disp('Seleccione adecuadamente el lugar') end if xk<=0.30 a=34.459; b=0.86974; elseif 0.30<xk<=1.00 a=32.093; b=0.81066; elseif 1.0<xk<=3.00 a=32.093; b=0.64403; elseif 3.0<xk<=10.00 a=33.504; b=0.60486; elseif 10.0<xk<=30.00 a=36.650; b=0.56589; elseif xk>30 a=44.053; b=0.51179; else end. BI. elseif est==5 c=6.25; d=0.54287; if lug==1 p=0.40; elseif lug==2 p=0.35; else disp('Seleccione adecuadamente el lugar') end if xk<=0.10 a=24.260; b=0.8366;. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(39) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. SG. RA DO. elseif 0.10<xk<=0.30 a=23.331; b=0.81956; elseif 0.3<xk<=1.00 a=21.628; b=0.75660; elseif 1.0<xk<=2.0 a=21.628; b=0.63077; elseif 2.0<xk<=4.0 a=22.534; b=0.57154; elseif 4.0<xk<=10.0 a=24.703; b=0.50527; elseif 10<xk<=20.0 a=26.970; b=0.46713; elseif 20.0<xk<=40.0 a=35.420; b=0.37615; elseif xk>40 a=47.618; b=0.29592; else end. G IT AL. DE. PO. elseif est==6 c=4.1667; d=0.36191; if lug==1 p=0.6; elseif lug==2 p=0.55; else disp('Seleccione adecuadamente el lugar') end. BI. BL I. O. TE. CA. DI. if xk<=0.20 a=15.209; b=0.81558; elseif 0.20<xk<=0.70 a=14.457; b=0.78407; elseif 0.70<xk<=1.0 a=13.953; b=0.68465; elseif 1<xk<=2 a=13.953; b=0.63227; elseif 2<xk<=3 a=14.823; b=0.54503; elseif 3<xk<=7 a=16.187; b=0.4649; elseif 7.0<xk<=15.0 a=17.836; b=0.41507; elseif 15<xk<=30.0 a=22.651; b=0.32681; elseif 30.0<xk<=60.0 a=27.074; b=0.27436; elseif xk>60 a=34.219; b=0.21716; else end. else disp('Seleccione adecuadamente la estabilidad') disper1 end. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(40) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. RA DO. if H==0 if H==hu u=uu; else u=uu*(0.1/hu)^p; end else u=uu*(H/hu)^p; end %calculo se sigy TH=0.017453293*(c-d*log(xk)); sigyc=465.11628*(xk)*tan(TH); %calculo de sigz sigz=a*(xk)^b;. SG. sigx=0.13*x; sigy=0.5*sigyc;. DE. PO. % cálculo de la concentración A=exp(-((x-u*t)^2)/(2*sigx^2)); B=exp(-(y^2)/(2*sigy^2)); C=exp(-((z-H)^2)/(2*sigz^2))+exp(-((z+H)^2)/(2*sigz^2));. OBJETIVOS. BL I. 1.3. O. TE. CA. DI. G IT AL. conc=M*A*B*C/(((2*pi)^1.5)*sigx*sigy*sigz); disp('--------------------------------------------') disp('La concentración del contaminante') fprintf('en el punto dado es: %g Kg/m3\n',conc) disp('--------------------------------------------') alt=input('Desea calcular concentración en ppm Si(1) No(0): '); if alt==1 Ta=input('Temperatura del ambiente (K): '); P=input('Presión (atm): '); M=input('Peso molecular del Gas: '); Cppm=1000000*conc*(0.082*Ta)/(P*M); disp('------------------------------------------------') fprintf('La concentración es: %g ppm\n',Cppm) else end. BI. Los objetivos del presente trabajo fueron: 1.3.1 Objetivo General . Determinar la dosis de exposición a contaminantes atmosféricos a partir de fuentes continuas e instantáneas.. 1.3.2 Objetivos específicos. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(41) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. . Describir el uso de modelos de dispersión de contaminantes atmosféricos. en. la. evaluación. ambiental. de. proyectos. sometidos a EIA en el Perú. . Determinar si las aplicaciones de modelos de dispersión de contaminantes. atmosféricos. constituye. una. aproximación. tipo de herramientas. . RA DO. metodológica apropiada para la naturaleza sistémica de este A través de la consideración de diferentes escenarios posibles,. MATERIAL Y METODOS. CA. DI. II.. G IT AL. DE. PO. SG. definir zonas de peligro para la población. TE. 2.1 MATERIAL DE ESTUDIO. O. Para el caso de fuentes continuas se tomó como modelo una planta que. BL I. utiliza en su proceso cloro gaseoso en la cual se presenta un escape del gas y se determina la concentración del gas a una distancia determinada.. BI. Para el caso de fuentes instantáneas se ha considerado la posibilidad de. escape de gas de una fuente de almacenamiento de gas natural, siendo el principal componente el Metano.. 2.2. METODOLOGÍA SEGUIDA PARA LA ELABORACIÓN DEL TRABAJO. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(42) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Para el cumplimiento de los objetivos planteados y que sustentan el desarrollo del presente trabajo, se consideraron las siguientes etapas: 1. Revisión bibliográfica 2. Obtención de información primaria, sobre los modelos de dispersión. 3. Elaboración de los programas en entorno Matlab.. PO. SG. RA DO. 4. Simulación de dos escenarios uno para cada tipo de fuente.. DE. APLICACIÓN DE LOS MODELOS A DOS ESCENARIOS. G IT AL. CASO 1 Emisión a partir de fuentes Continuas. Calcular la concentración de cloro de un escape de 0,3 kg/s situado a 1 m sobre el suelo, que afectaría a un punto localizado a 120 m en la dirección. DI. del viento, a 10 m en dirección transversal del mismo y 2 m de altura. Las condiciones meteorológicas corresponden a estabilidad D, velocidad. TE. CA. del viento 5 m/s (a 10 m de altura). Datos:. O. Rugosidad del suelo equivalente a urbana y estabilidad meteorológica D,. BL I. Temperatura ambiente Ta = 20 ºC (293 K) Presión atmosférica. BI. Peso molecular CI2. P = 1 atm absoluta M0 = 71. Constante de los gases, R = 0,082 (m3 ∙ atm)/(kmol∙K). Nota.Se puede aplicar el modelo de dispersión gaussiano, ya que a pesar de ser el cloro un gas más denso que el aire (densidad relativa del gas. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(43) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. respecto al aire = 2,5), la intensidad de descarga es pequeña y la zona de dispersión como gas pesado afectará a distancias cortas.. CASO 2 Emisión a partir de fuentes Instantáneas. RA DO. Dada una fuente de emisión instantánea de 1 000 kg de metano con una densidad de 0,665 kg/m3, siendo las condiciones meteorológicas neutras (clase D), la velocidad del viento 5 m/s y la rugosidad del terreno de 0,1 m, calcular la concentración a 500 m de distancia en dirección del viento, a nivel. SG. del suelo, a los 100 segundos de la emisión. Las condiciones son 1 atm y 20. PO. °C.. G IT AL. DE. III. RESULTADOS. 3.1 RESULTADOS OBTENIDOS. CASO 1 Emisión a partir de fuentes Continuas. >>disper1. CA. DI. Al correr el programa disper1, se tienen los siguientes resultados. BI. BL I. O. TE. ESTE PROGRAMA CALCULA LA CONCENTRACION DE UN CONTAMINANTE EN UN PUNTO (x,y,z) PARA UNA FUENTE CONTINUA ***************************************************** Altura de fuente emisora (m): 1 Velocidad del viento (m/seg): 5 Altura de medida de velocidad del viento (m): 10 Masa emitida kg/seg: 0.3 Ingrese Número correspondiente a categoría de Estabilidad 1=A, 2=B, 3=C, 4=D, 5=E, 6=F: 4 Punto x,y,z para determinar la concentración Distancia longitudinal x (m): 120 Distancia transversal y (m): 10 Altura desde el suelo z (m): 2 Ubicación Urbano (1) Rural (2): 1 -------------------------------------------La concentración del contaminante en el punto dado es: 0.00029256 Kg/m3 -------------------------------------------Desea calcular concentración en ppm Si(1) No(0): 1. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(44) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Temperatura del ambiente (K): 293 Presión (atm): 1 Peso molecular del Gas: 71 ---------------------------------------------La concentración es: 99.0007 ppm >>. CASO 2 Emisión a partir de fuentes Instantáneas. SG. RA DO. El programa calcula un concentración de 99.0007 partes por millón.. PO. Al correr el programa disper1, se tienen los siguientes resultados >>disper1. BI. BL I. O. TE. CA. DI. G IT AL. DE. ESTE PROGRAMA CALCULA LA CONCENTRACION DE UN CONTAMINANTE EN UN PUNTO (x,y,z) PARA UNA FUENTE INSTANTANEA ********************************************************* Altura de fuente emisora (m): 0 Velocidad del viento (m/seg): 5 Altura de medida de velocidad del viento (m): 0 Masa emitida kg/seg: 1000 Tiempo de emisión (seg): 100 Ingrese Número correspondiente a categoría de Estabilidad 1=A, 2=B, 3=C, 4=D, 5=E, 6=F: 4 Punto x,y,z para determinar la concentración Distancia longitudinal x (m): 500 Distancia transversal y (m): 0 Altura desde el suelo z (m): 0 Ubicación Urbano (1) Rural (2): 1 -------------------------------------------La concentración del contaminante en el punto dado es: 0.00590795 Kg/m3 -------------------------------------------Desea calcular concentración en ppm Si(1) No(0): 1 Temperatura del ambiente (K): 293 Presión (atm): 1 Peso molecular del Gas: 18 ---------------------------------------------------La concentración es: 7885.8 ppm >>. Estas 7885.8 ppm son equivalentes a una concentración, expresada en tanto por ciento en volumen del 0,79 %.. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(45) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. El límite inferior de explosividad del metano es del 5 %; por lo tanto la. SG. DISCUSION. PO. IV.. RA DO. concentración calculada está en este caso por debajo del citado límite.. Los resultados obtenidos al simular los dos escenarios muestran la siguiente. DE. información:. 99.0007. G IT AL. - Fuentes Continuas: El programa calcula un concentración de. partes por millón de cloro la concentración a una distancia de 120 metros para las condiciones meteorológicas particulares dadas. DI. Este valor calculado es cercano al valor de 98.91 ppm calculado usando el. CA. modelo AERMOD recomendado por la EPA para fuentes continuas.. TE. - Fuentes Instantáneas: En el caso de fuentes instantáneas y al producirse una fuga de metano, una población que se encuentre a 500 metros de. O. distancia, estaría afectada con una concentración de 7885.8 ppm .. BL I. Esta concentración de. 7885.8 ppm son equivalentes a una. BI. concentración, expresada en tanto por ciento en volumen del 0,79 %. El límite inferior de explosividad del metano es del 5 %; por lo tanto la. concentración calculada está en este caso por debajo del citado límite. Este. valor calculado es cercano al valor de 7880.2. ppm calculado. usando el modelo CALPUFF recomendado por la EPA. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(46) PO. SG. RA DO. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. G IT AL. DE. V. PROPUESTA. Los modelos de dispersión son un método válido para determinar la dosis de exposición ante posibles escenarios futuros y recomendar las acciones. DI. predictivas para evitar accidentes. Así mismo estos modelos son aceptados internacionalmente para la elaboración de inventarios de. contaminantes. CA. atmosféricos cuando no se tiene datos de concentraciones medidas y solo se. TE. dispone información de la fuente emisora y las condiciones meteorológicas.. O. Actualmente se busca mejores modelos que traten de describir con mayor. BL I. exactitud la dispersión de contaminantes, lo cual hará en un futuro que estos. BI. métodos de cálculo sean más confiables.. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.