SIRIAS: a simulation model for sprinkler irrigation

Carrión, Pedro; Tarjuelo, J.M.; Montero, J.

doi:10.1007/s002710000031

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“…Among those factors that can be handled by the operator, there are: i) geometric shape of the radial leg, which depends on the kind of sprinkler, nozzle diameter, working pressure and trajectory angle; ii) sprinkler spacings; and iii) sprinklers layouts (rectangular and triangular) (Bernardo et al, 2006;Keller & Bliesner, 1990). However, wind (speed and direction) cannot be controlled by the operator (Seginer et al, 1992;Carrión et al, 2001;Faria et al, 2009;Beskow et al, 2011;Faria et al, 2012).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…These simulation models have been developed for different kinds of sprinkler irrigation systems, such as: stationary sprinkler (Carrión et al, 2001), travelling gun irrigation (Prado & Colombo, 2010) and center pivot (Omary & Summer, 2001). Prado et al (2008) and Zhang et al (2013) to simulate water distribution uniformity for solid set sprinkler systems, under no wind condition and sprinklers working under different combinations of nozzle diameters, pressure and spacing, used sprinkler water distribution radial curves obtained on test benches.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Water distribution from medium-size sprinkler in solid set sprinkler systems

Prado

2016

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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The study aimed to evaluate the water distribution from a medium-size sprinkler working in solid set sprinkler systems. Water distribution radial curves from the sprinkler operating under four nozzle diameter combinations (4.0 x 4.6; 5.0 x 4.6; 6.2 x 4.6 and; 7.1 x 4.6 mm) and four working pressures (196; 245; 294 and 343 kPa) were evaluated on the sprinkler test bench of the State University of Maringá, in Cidade Gaúcha, Paraná, Brazil. The sixteen water distribution curves were normalized and subjected to clustering analysis (K-Means algorithm), identifying the occurrence of normalized distribution curves with three different geometric shapes. A computer algorithm, in Visual Basic for Applications in Excel spreadsheet, was developed to simulate the water application uniformity (Christiansen's Coefficient - CU) from the sprinklers working with rectangular and triangular layouts in solid set sprinkler systems. For the three geometric shapes of the normalized water distribution curves, digital simulation results of water distribution uniformity for the sprinklers on mainline and lateral line spaced between 10 to 100% of wetted diameter indicated that sprinkler spacings around 50% of the wetted diameter provide acceptable CU values.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

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Water distribution from medium-size sprinkler in solid set sprinkler systems

Prado

2016

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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“…En el trabajo de Playán et al (2006) las gotas se simulaban balísticamente desde la salida de la boquilla de los aspersores, mientras que en este trabajo se ha considerado un chorro que se desintegra en gotas pequeñas a partir de 1 m de la boquilla principal, despreciándose la resistencia aerodinámica en este chorro, (Vories et al 1987;Carrión et al 2001;Burguete et al 2007). En cambio se ha considerado ausencia de chorro en la boquilla auxiliar.…”

Section: ) Materiales Y Métodosunclassified

XXXVI Congreso Nacional de Riegos, Valladolid 2018 DOI: http//dx.doi.org/10.25028/CNRiegos.2018.A25 A-25 MODELO DE SIMULACIÓN DE RIEGO POR ASPERSIÓN CON CALIBRACIÓN AUTOMÁTICA A UNA BASE DE DATOS EXPERIMENTAL

Robles¹,

Burguete²,

Zapata³

et al. 2018

XXXVI Congreso Nacional De Riegos

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ResumenLa simulación del patrón de distribución de agua de los aspersores de impacto se ha estudiado mediante la dinámica de gotas explicada por la teoría balística. Diversos trabajos de investigación han propuesto modelos de simulación de riego por aspersión basados en ecuaciones semi-empíricas. En este trabajo se desarrollaron modificaciones al modelo de simulación balística de Playán et al. (2006) en las siguientes etapas del modelo: la generación y distancia de formación de las gotas, la interceptación de gotas en un plano horizontal sobre el suelo, sobre el modelo de PEA, el método numérico de solución, en la definición de la función objetivo a minimizar, y en el proceso de calibración y validación del modelo. El objetivo de este trabajo es desarrollar una herramienta automática de simulación de riego por aspersión separando el proceso de simulación del de calibración. Para ello se conformó una base de datos con ensayos experimentales de cinco aspersores de impacto utilizados comúnmente en el Valle del Ebro. Se obtuvo un modelo de pérdidas por evaporación y arrastre para ajustar las pluviometrías simuladas que representa su variabilidad en un 56%. Para la solución de la dinámica de gotas se utilizó el método de Runge-Kutta de orden 3 con un incremento de tiempo variable. En términos de uniformidad de riego el modelo calibrado representa la variabilidad en un 68 % logrando disminuir los errores del trabajo anterior en particular para un aspersor de impacto. Se destaca la potencia del auto-calibrador de ejecución paralelizada usando un Clúster del CSIC con lo que se agilizó el proceso de calibración y simulación. 1) Introducción y objetivoLos modelos de simulación en riego por aspersión son de gran importancia para mejorar la gestión del agua de riego, especialmente a escala de parcela. La simulación del patrón de distribución de agua de los aspersores de impacto se ha estudiado mediante la dinámica de gotas explicada por la teoría balística (Fukui et al. 1980). Para simular el movimiento de gotas es necesario conocer dónde se forman, su distribución de tamaños, su velocidad inicial y la resistencia aerodinámica a la que están expuestas. Vories et al. (1987) analizó la formación de gotas concluyendo que se forman en dos puntos: a la salida de la boquilla y a un metro de la misma. Diversas técnicas directas e indirectas se han desarrollado para caracterizar gotas en aspersores tipo spray o de impacto

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“…Many scholars obtained the droplet distribution result through mode and used the ballistic trajectory model fitting. M.J. Monnens et al [17] estimated the average droplet diameter and droplet kinetic energy for a single nozzle for hydraulic test through using trajectory model; Carrión et al [18] simulated the sprayed water distribution based on wind conditions according to ballistic theories and air drag coefficient model. Meanwhile, they improved SIRIAS simulation models.…”

Section: Study Of Droplet Distribution Modelmentioning

confidence: 99%