[en] Artificial Recharge of groundwater is an extremely powerful technique to optimise the management of water resources. In order to eliminate sceptical misconceptions concerning its applicability to numerous situations, it is essential to gain insight into the fundamental quantitative concepts. A critical point is the minimisation of clogging of the recharge device. Given the extraordinary importance of this problem, an intensive bibliographic research was conducted to determine the basic processes underlying the clogging of recharge plants. This, in combination with technological information supplied by Artificial Recharge operators, allowed to propose a conceptual mathematical model that could integrate the main processes. Attachment of suspended solids carried by recharge water, mineral precipitation, bacterial growth, gas binding and compaction of the upper soil layer were found to be determinant in clogging development. Based on existing investigation codes, such model was implemented into a three-dimensional finite element code that is able to cope with the referred mechanisms. The code was applied to three laboratory cases and to one field experiment in order to assess the validity of the adopted framework. This thesis includes the main concepts of the model, its theoretical background, numerical implementation and the application to the referred cases. The variety of simulated conditions and the results achieved with the model confirm that the code can reproduce successfully a wide range of clogging problems, including surface (basins) and deep (wells) systems, vertical and radial flow, multiphase transport and other options. This demonstrates the usefulness of the code to integrate data which are completely different in nature. In spite of the limitations inherent to all mathematical formulations, integrated modelling provides quantitative estimates of the clogging potential. Consequently, can be considered as a basic tool for design and management of recharge plants, and, eventually, for predictive purposes.

[es] La Recarga Artificial de acuíferos es una técnica extremadamente poderosa para optimizar la gestión de los recursos hídricos. De cara a eliminar actitudes escépticas respecto a su aplicabilidad en numerosas situaciones, es esencial adquirir más conocimientos sobre los conceptos cuantitativos más importantes. Un tema crítico es el de la minimización de la colmatación en dispositivos de recarga. Dada la extraordinaria importancia de este problema, se efectuó una intensa búsqueda bibliográfica que permitiera determinar los procesos básicos que tienen lugar en la colmatación de plantas de recarga. Esto, junto con la información de tipo tecnológico suministrada por gestores de plantas de recarga, ha permitido proponer un modelo matemático conceptual que integra los procesos principales: retención de partículas en suspensión en el agua de recarga, precipitación de minerales, crecimiento bacteriano, generación de gas y compactación. Con la ayuda de códigos ya existentes, dicho modelo fue posteriormente incorporado en un programa de elementos finitos tridimensional que es capaz de tratar los cinco procesos citados. El programa ha sido aplicado a tres casos de laboratorio y a un experimento de campo con el fin de establecer la validez del marco conceptual adoptado. Esta tesis describe los aspectos principales del modelo, sus fundamentos teóricos, la implementación numérica y la aplicación a los ejemplos citados. La variedad de condiciones simuladas y los resultados logrados confirman que el programa puede reproducir de forma satisfactoria una amplia gama de problemas de colmatación, entre las que se incluyen sistemas superficiales (balsas) y profundos (pozos), flujo radial y vertical, transporte reactivo multicomponente, y otros. Esto demuestra la utilidad del programa para integrar datos de naturaleza completamente diferente. A pesar de las limitaciones inherentes a toda formulación matemática, la modelación integrada proporciona estimaciones cuantitativas del potencial colmatante. Por consiguiente, puede ser considerada como una herramienta básica de cara al diseño y gestión de plantas de recarga y, eventualmente, de cara a la predicción.