Revisión del estado del arte de cálculos térmicos para congelación de terreno en aplicaciones de Ingeniería Geotécnica

  1. Diego Sancho Calderón 1
  2. Sergio Jorge Ibáñez García 1
  3. Santiago Ortiz Palacio 1
  4. Sven Bock
  1. 1 Universidad de Burgos
    info

    Universidad de Burgos

    Burgos, España

    ROR https://ror.org/049da5t36

Libro:
VII Jornadas de Doctorandos de la Universidad de Burgos [Recurso electrónico]
  1. Joaquín Antonio Pacheco Bonrostro (dir.)
  2. José Luis Cuesta Gómez (coord.)

Editorial: Servicio de Publicaciones e Imagen Institucional ; Universidad de Burgos

ISBN: 978-84-18465-03-1 84-18465-03-4

Año de publicación: 2021

Páginas: 399-411

Congreso: Jornadas de Doctorandos de la Universidad de Burgos (7. 2021. Burgos)

Tipo: Aportación congreso

Resumen

La congelación artificial de terrenos es un método utilizado para la estabilización de excavaciones y su protección contra el agua subterránea. La idea fundamental de esta técnica es producir el descenso de la tempera- tura del terreno por debajo del punto de congelación del agua intersticial, lo que proporciona una mayor rigidez al suelo tratado así como una menor permeabilidad. Para diseñar este tipo de proyectos es necesario realizar cálculos geotérmicos que permitan simular y predecir la dinámica de cambio de fase del agua en el dominio del tiempo y el espacio, lo que se engloba dentro del campo teórico-experimental de los conocidos como problemas de Stefan. Los fenómenos que describen son no lineales y por ello, en la actualidad, únicamente existen soluciones exactas para geometrías y condiciones de contorno muy sencillas y/o específicas, de forma que casi todas las soluciones aplicables a la práctica ingenieril son soluciones analíticas aproximadas. En este marco se muestra que los resultados de dos soluciones analíticas frecuentemente utilizadas para el diseño de estos proyectos pueden diferir notablemente entre sí, lo que genera una sensible incertidumbre a la hora de implementar cualquiera de las dos en una aplicación práctica. En consecuencia, se deben realizar más investigaciones sobre la precisión de estas soluciones aproximadas, tratando de refinar la capacidad predictiva de los modelos utilizados.