Análisis De Modelos Fuentes Para Tuberías De Transporte De Hidrocarburos Líquidos ¿Que Tan Variable Puede Ser La Liberación De Líquidos Con Baja Volatilidad?

Los modelos fuentes buscan describir el comportamiento de los fluidos en caso de una pérdida de contención debido a una ruptura o fallo en una tubería de transporte. Estos modelos se basan en principios de dinámica de fluidos y ecuaciones de conservación de masa, energía y momento para prever cómo se comportará un fluido al ser liberado al ambiente bajo diferentes condiciones operativas. Estas herramientas son fundamentales para el diseño de medidas de contención y el desarrollo de planes de respuesta rápida que minimicen los daños económicos y ambientales, así como los riesgos para la vida humana. Este documento presenta un análisis comparativo de diversos modelos fuentes bajo condiciones dinámicas y estáticas, contrastando los resultados de las simulaciones con mediciones de casos experimentales para líquidos de baja volatilidad. Los modelos examinados incluyen el flujo a través de tuberías, la solución del modelado matemático del flujo en una tubería con fuga utilizando la analogía de un sistema con resistencias, el flujo a través de un orificio en un tanque y el modelo asociado al proceso de fuga de una tubería presurizada.

En este sentido, los resultados obtenidos muestran coherencia en los modelos estacionarios, pero señalan la necesidad de correcciones en los modelos dinámicos, sugiriendo la inclusión de ecuaciones adicionales para mejorar la precisión. Por otro lado, la comparación entre las simulaciones y los casos reales de liberación reveló residuales en el estado final correspondientes al 5,84% y 9,75% para las mediciones en estado estacionario y dinámico, respectivamente. Este hallazgo subraya la importancia de seleccionar el modelo fuente adecuado según las características específicas del escenario analizado para mejorar la precisión en la gestión de emergencias y la minimización de riesgos. Finalmente, se propone la inclusión de variables aleatorias para abordar la incertidumbre asociada a estos eventos como una solución para mejorar la evaluación de los modelos.