[ca] La Recàrrega Artificial d'aqüífers és una tècnica extremadamente poderosa per optimitzar la gestió dels recursos hídrics. De cara a eliminar actituds escèptiques respecte a la seva aplicabilitat en nombroses situacions, és essencial adquirir més coneixements sobre els conceptes quantitatius més importants. Un tema crític és el de la minimització de la colmatació en dispositius de recàrrega. Atesa la extraòrdinaria importància d'aquest problema, es va efectuar una intensa recerca bibliogràfica que permetés determinar els processos bàsics que tenen lloc en la colmatació de plantes de recàrrega. Això, juntament amb la informació de tipus tecnológic subministrada per gestors de plantes de recàrrega, ha permès proposar un model matemàtic conceptual que integra els processos principals: retenció de partícules en suspensió portades per l'aigua de recàrrega, precipitació de minerals, creixement bacterià, generació de gas y compactació. Amb l'ajuda dels codis ja existents, l'esmentat model fou posteriorment incorporat a un programa d'elements finits tridimensionals que és capaç de tractar els cinc processos citats. El programa ha estat aplicat a tres casos de laboratori i a un experiment de camp amb el fi d'establir la validesa del marc conceptual adoptat. Aquesta tesi descriu els aspectes principals del model, els seus fonaments teòrics, la implementació numèrica i l'aplicació als exemples citats. La varietat de condicions simulades i els resultats aconseguits confirmen que el programa pot reproduir de forma satisfactòria una ampli ventall de problemes de colmatació, entre les quals s'inclouen sistemes superficials (bassas) i profunds (pous), flux radial i vertical, transport reactiu multicomponent, i d'altres. Això demostra la utilitat del programa per integrar dades de naturalesa completament diferente. A pesar de les limitacions inherents a tota formulació matemàtica, la modelació integrada proporciona estimacions quantitatives del potencial colmatant. Consegüentment, pot ser considerada com a una eina bàsica per al disseny i gestió de plantes de recàrrega i, eventualment, amb un fi predictiu.

[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.