{"id":4772,"date":"2026-02-24T10:42:06","date_gmt":"2026-02-24T09:42:06","guid":{"rendered":"https:\/\/ghetool.eu\/?post_type=course&#038;p=4772"},"modified":"2026-05-22T10:32:51","modified_gmt":"2026-05-22T08:32:51","slug":"efectos-a-largo-plazo-g-funciones","status":"publish","type":"course","link":"https:\/\/ghetool.eu\/es_es\/course\/long-term-effects-g-functions\/","title":{"rendered":"Efectos a largo plazo: funciones g"},"content":{"rendered":"<p>En el cap\u00edtulo anterior, hablamos de los efectos de la temperatura a corto plazo y de la resistencia de la perforaci\u00f3n. En este cap\u00edtulo, introduciremos el concepto de funciones g y c\u00f3mo pueden utilizarse para explicar la variaci\u00f3n estacional y anual de la temperatura de la pared del pozo.<br \/>\n<\/p>\n<\/p>\n<p><iframe title=\"Cap\u00edtulo 2.3 : Efectos a largo plazo: funciones g\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/8KREaKyKepg?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p>\n\n\n\n<h2>Comportamiento t\u00e9rmico de los campos de sondeo<\/h2>\n<p>En el \u00faltimo cap\u00edtulo se distingui\u00f3 entre los efectos de la temperatura a corto plazo y los efectos de la temperatura a largo plazo en la perforaci\u00f3n. El corto plazo era b\u00e1sicamente un problema de potencia, en el que la resistencia t\u00e9rmica efectiva de la perforaci\u00f3n expresaba la relaci\u00f3n entre la temperatura de la pared de la perforaci\u00f3n y la temperatura del fluido. Cuanto mayor era la potencia (m\u00e1xima) en el campo de sondeo, mayor era esta diferencia, que era linealmente proporcional a la resistencia del pozo.<\/p>\n<p>Hoy nos centraremos en la gesti\u00f3n energ\u00e9tica del campo de perforaci\u00f3n y sus efectos estacionales y anuales sobre la temperatura. Para entenderlo, tenemos que hablar del concepto de funciones g.<\/p>\n<h2>Funciones G<\/h2>\n<p class=\"\" data-start=\"0\" data-end=\"255\">La f\u00edsica que subyace a un campo de sondeo es bastante compleja, ya que implica un problema de difusi\u00f3n de calor transitorio tridimensional. Ahora bien, sin profundizar demasiado en los detalles matem\u00e1ticos, enseguida nos damos cuenta de que la interacci\u00f3n t\u00e9rmica de la perforaci\u00f3n con el terreno no se detiene en la pared de la perforaci\u00f3n, sino que contin\u00faa en el terreno. Esto significa que<\/p>\n<ol>\n<li data-start=\"0\" data-end=\"255\">Existe una interacci\u00f3n entre las distintas perforaciones de un mismo yacimiento.<\/li>\n<li data-start=\"0\" data-end=\"255\">Existe una interacci\u00f3n entre el campo de perforaci\u00f3n y el terreno \u2018infinito\u2019 circundante, ya que la transferencia de calor no se detiene en el borde del emplazamiento del proyecto.<\/li>\n<li data-start=\"0\" data-end=\"255\">Existe una interacci\u00f3n entre sistemas vecinos.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Para modelizar estos efectos, Eskilson desarroll\u00f3 el concepto de\u00a0<em data-start=\"556\" data-end=\"568\">funci\u00f3n g<\/em> en su tesis doctoral de 1987: una funci\u00f3n adimensional que describe c\u00f3mo evoluciona la temperatura de la pared de la perforaci\u00f3n cuando se aplica una carga constante. Cada dise\u00f1o de perforaci\u00f3n (con su configuraci\u00f3n, profundidad, condiciones geol\u00f3gicas, etc.) tiene su propia funci\u00f3n g caracter\u00edstica, que puede considerarse la huella t\u00e9rmica del comportamiento a largo plazo del sistema. A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo.<\/p>\n<div class=\"note\">Normalmente, los dos primeros efectos est\u00e1n integrados en el concepto de funci\u00f3n g. El tercero, que es b\u00e1sicamente el <b>interferencia t\u00e9rmica<\/b> entre sistemas vecinos, el concepto es el de funci\u00f3n-g cruzada. Las interferencias se tratar\u00e1n con detalle m\u00e1s adelante.<\/div>\n<figure id=\"attachment_3967\" aria-describedby=\"caption-attachment-3967\" style=\"width: 487px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-3967 size-full\" src=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/G-function.svg\" alt=\"Ejemplo de funci\u00f3n g.\" width=\"487\" height=\"365\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-3967\" class=\"wp-caption-text\">Ejemplo de funci\u00f3n g.<\/figcaption><\/figure>\n<p>En el gr\u00e1fico anterior, se ha aplicado una inyecci\u00f3n de calor constante de 1 kW a un determinado campo de sondeo. Se puede ver que la temperatura aumenta pero, con el tiempo, la tasa de aumento se hace menor. Esto puede entenderse de la siguiente manera: al principio, cuando se inyecta calor en una perforaci\u00f3n, s\u00f3lo afecta a su entorno inmediato. Como esta \u2018regi\u00f3n de influencia\u2019 es inicialmente bastante peque\u00f1a, el aumento de temperatura es relativamente alto. Con el tiempo, una mayor parte del calor se disipa en el subsuelo y la regi\u00f3n de influencia se ampl\u00eda. La perforaci\u00f3n tiene ahora m\u00e1s volumen a trav\u00e9s del cual puede disipar el calor, por lo que el aumento de temperatura se hace menor.<\/p>\n<p>Esta tendencia creciente (o decreciente, en el caso de la extracci\u00f3n de calor) pero no lineal describe el comportamiento a largo plazo del campo de sondeo, en el que el desequilibrio hace que el terreno se caliente o enfr\u00ede a lo largo de los a\u00f1os a un ritmo decreciente. Comprender c\u00f3mo influye su dise\u00f1o en esta funci\u00f3n g caracter\u00edstica le ayudar\u00e1 a gestionar con mayor eficacia el desequilibrio y el comportamiento a largo plazo.<\/p>\n<div class=\"advanced\">\n<p>Existen tres formas diferentes (anal\u00edticas) de calcular las funciones g de un determinado campo, en funci\u00f3n de c\u00f3mo se modelen los sondeos. \u00c9stas son:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>La fuente de l\u00ednea infinita (ILS)<\/strong><\/li>\n<li><strong>La fuente de l\u00ednea finita (FLS)<\/strong><\/li>\n<li><strong>La fuente cil\u00edndrica in(finita) (ICS\/FCS)<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p>En <b>fuente de l\u00ednea infinita<\/b> es el m\u00e1s f\u00e1cil de utilizar, ya que, debido a la profundidad infinita de los sondeos, el problema de la interacci\u00f3n t\u00e9rmica entre diferentes sondeos se convierte en bidimensional. Suele ser preciso cuando las perforaciones son bastante profundas y est\u00e1n muy separadas entre s\u00ed y puede utilizarse, por ejemplo, para calcular la interferencia entre sistemas vecinos.<\/p>\n<p>En <b>fuente de l\u00ednea finita<\/b> supone, como su nombre indica, que la perforaci\u00f3n es una l\u00ednea de longitud finita. Este es el modelo m\u00e1s com\u00fan para simulaciones de perforaciones, ya que es bastante preciso para perforaciones de poca profundidad y densamente empaquetadas.<\/p>\n<p>En <b>fuente cil\u00edndrica<\/b> tiene en cuenta la geometr\u00eda real de la perforaci\u00f3n, al trabajar expl\u00edcitamente con un elemento volum\u00e9trico en lugar de una l\u00ednea fina infinita. Esto es importante cuando se consideran los efectos din\u00e1micos transitorios dentro de la perforaci\u00f3n en escalas de tiempo cortas, que se tratar\u00e1n m\u00e1s adelante en este curso.<\/p>\n<p>La figura siguiente muestra la funci\u00f3n g utilizando los distintos modelos en una escala semilogar\u00edtmica.<\/p>\n<figure id=\"attachment_4779\" aria-describedby=\"caption-attachment-4779\" style=\"width: 1280px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-4779 size-full\" src=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Different-models.png\" alt=\"Diferentes modelos para calcular las funciones g. (Loveridge, 2012)\" width=\"1280\" height=\"655\" srcset=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Different-models.png 1280w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Different-models-300x154.png 300w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Different-models-1024x524.png 1024w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Different-models-768x393.png 768w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Different-models-18x9.png 18w\" sizes=\"(max-width: 1280px) 100vw, 1280px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-4779\" class=\"wp-caption-text\">Diferentes modelos para calcular las funciones g. (Loveridge, 2012)<\/figcaption><\/figure>\n<p>En este caso, las distintas hip\u00f3tesis resultan muy claras. A corto plazo, la fuente de calor cil\u00edndrica infinita se desv\u00eda de la soluci\u00f3n ILS\/FLS debido a la geometr\u00eda real del modelo. A escalas de tiempo m\u00e1s largas, la diferencia entre los modelos ILS y FLS se hace evidente. Cuanto mayor sea la relaci\u00f3n entre la longitud de la perforaci\u00f3n y el radio (es decir, lo bien que la perforaci\u00f3n se aproxima a una l\u00ednea), m\u00e1s tardar\u00e1 el FLS en desviarse de la soluci\u00f3n ILS.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"advanced\">\n<p>Para calcular la fuente de l\u00ednea finita, el concepto de <b>superposici\u00f3n espacial<\/b> . Esto implica que el efecto t\u00e9rmico resultante en un sondeo (o segmento de sondeo) es igual a la suma ponderada de todas las contribuciones. Esto se muestra en la siguiente figura.<\/p>\n<figure id=\"attachment_4780\" aria-describedby=\"caption-attachment-4780\" style=\"width: 665px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-4780 size-full\" src=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Spacial-superposition.png\" alt=\"Superposici\u00f3n espacial la influencia t\u00e9rmica entre dos perforaciones. (Cimmino y Bernier, 2014)\" width=\"665\" height=\"516\" srcset=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Spacial-superposition.png 665w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Spacial-superposition-300x233.png 300w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Spacial-superposition-15x12.png 15w\" sizes=\"(max-width: 665px) 100vw, 665px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-4780\" class=\"wp-caption-text\">Superposici\u00f3n espacial la influencia t\u00e9rmica entre dos perforaciones. (Cimmino y Bernier, 2014)<\/figcaption><\/figure>\n<p>Como puede verse, cada perforaci\u00f3n se divide en segmentos (en este caso 4) y cada segmento tiene un intercambio de calor espec\u00edfico con el suelo, indicado por $Q_i$. Dependiendo de la condici\u00f3n de contorno (flujo de calor constante, temperatura constante de la pared del pozo (utilizada en GHEtool Cloud) o temperatura mixta del fluido de entrada), $Q_i$ puede ser diferente para cada segmento.<\/p>\n<p>Para calcular la funci\u00f3n g de todo el campo de sondeo, se calcula la interferencia t\u00e9rmica entre todos los segmentos. En la imagen anterior, se calcula el efecto t\u00e9rmico de los cuatro segmentos (ponderados por su potencia y distancia respectivas) sobre un segmento de otro sondeo. Esto se repite para todos los segmentos de todas las perforaciones, hasta que todo se pondera para terminar con una respuesta t\u00e9rmica general de todo el campo de perforaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Para una explicaci\u00f3n matem\u00e1tica m\u00e1s detallada, se remite al lector a la bibliograf\u00eda que figura al final del cap\u00edtulo.<\/p>\n<\/div>\n<h2>Determinaci\u00f3n de par\u00e1metros<\/h2>\n<p>Hay tres par\u00e1metros importantes que influyen en las funciones g y en los que nosotros, como dise\u00f1adores de campos de sondeos, tenemos influencia: la conductividad t\u00e9rmica del terreno, la distancia entre perforaciones y la configuraci\u00f3n del campo de sondeos. A continuaci\u00f3n se analiza cada uno de ellos con m\u00e1s detalle.<\/p>\n<h3>Conductividad t\u00e9rmica del suelo<\/h3>\n<p class=\"\" data-start=\"247\" data-end=\"551\">Cuando hablamos de las propiedades del suelo en <a href=\"https:\/\/ghetool.eu\/es_es\/curso\/propiedades-del-suelo\/\">Parte 1.3<\/a>, ... hemos introducido la conductividad t\u00e9rmica del suelo como la capacidad del suelo para conducir el calor. Si el suelo tiene una conductividad t\u00e9rmica m\u00e1s alta, su campo de sondeo puede disipar su calor m\u00e1s r\u00e1pidamente, y puede utilizar m\u00e1s r\u00e1pidamente una regi\u00f3n m\u00e1s amplia alrededor del sondeo para intercambiar calor. Esto disminuye la funci\u00f3n g y, por tanto, reduce el impacto del desequilibrio en su comportamiento a largo plazo.<\/p>\n<p data-start=\"247\" data-end=\"551\">Aunque no se puede modificar directamente la conductividad t\u00e9rmica del suelo (ya que es un dato geol\u00f3gico dado para una determinada ubicaci\u00f3n del proyecto), s\u00ed se puede determinar la profundidad de perforaci\u00f3n. Imaginemos, por ejemplo, que hay una capa de suelo mal conductora a 80 m de profundidad. Si se perfora esa capa, se reducir\u00e1 la conductividad t\u00e9rmica general del suelo, lo que afectar\u00e1 a las funciones g y al efecto a largo plazo.<\/p>\n<h3>Distancia entre perforaciones<\/h3>\n<p class=\"\" data-start=\"887\" data-end=\"1186\">Como ya se ha mencionado, uno de los efectos captados en la funci\u00f3n g es la interacci\u00f3n t\u00e9rmica entre los distintos pozos del campo de sondeo. Cuanto m\u00e1s separadas est\u00e9n las perforaciones, menos se influir\u00e1n mutuamente y m\u00e1s energ\u00eda se podr\u00e1 intercambiar con el terreno circundante. Este efecto se muestra en la figura siguiente.<\/p>\n<figure id=\"attachment_3966\" aria-describedby=\"caption-attachment-3966\" style=\"width: 453px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-3966 size-full\" src=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Different-spacings.svg\" alt=\"Funciones G para tres distancias de perforaci\u00f3n diferentes.\" width=\"453\" height=\"341\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-3966\" class=\"wp-caption-text\">Funciones G para tres distancias de perforaci\u00f3n diferentes.<\/figcaption><\/figure>\n<p class=\"\" data-start=\"1243\" data-end=\"1529\">Cuando las perforaciones est\u00e1n m\u00e1s separadas (por ejemplo, 10 m), la funci\u00f3n g es claramente inferior. Esto se debe a que la mayor separaci\u00f3n entre las perforaciones permite que el calor se transfiera m\u00e1s f\u00e1cilmente al terreno circundante, lo que reduce la funci\u00f3n g y, por tanto, el impacto del desequilibrio del terreno en el dise\u00f1o.<\/p>\n<p class=\"\" data-start=\"1531\" data-end=\"1964\">Tambi\u00e9n puede observarse que, para las distintas distancias entre perforaciones, las funciones g convergen a escalas de tiempo m\u00e1s cortas. Esto se debe a que, inicialmente, las perforaciones s\u00f3lo interact\u00faan con el entorno inmediato y a\u00fan no se \u2018sienten\u2019 unas a otras. Al cabo de cierto tiempo, estas regiones de influencia crecen y empiezan a solaparse, y las curvas divergen debido a la interacci\u00f3n t\u00e9rmica entre las perforaciones. Esta divergencia se produce primero con la separaci\u00f3n de 6 m, ya que los sondeos interact\u00faan entre s\u00ed antes que los separados por 8 o 10 metros.<\/p>\n<h3>Configuraci\u00f3n de Borefield<\/h3>\n<p>Un \u00faltimo par\u00e1metro que influye en las funciones g es la configuraci\u00f3n del campo de sondeos. Si los sondeos se colocan muy juntos en una cuadr\u00edcula rectangular (o densa), los sondeos del centro tienen m\u00e1s dificultades para transferir calor al suelo circundante. El resultado es un aumento m\u00e1s r\u00e1pido de la temperatura de la pared del pozo, que se refleja en una funci\u00f3n g m\u00e1s pronunciada. En cambio, si las perforaciones se disponen en una sola l\u00ednea, pueden intercambiar m\u00e1s f\u00e1cilmente calor con el terreno circundante. Esto da lugar a una funci\u00f3n g m\u00e1s baja y, por tanto, a un menor impacto del desequilibrio en el dise\u00f1o final.<\/p>\n<figure id=\"attachment_3965\" aria-describedby=\"caption-attachment-3965\" style=\"width: 454px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-3965 size-full\" src=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Different-configuration.svg\" alt=\"Influencia de la configuraci\u00f3n del campo de sondeo en las funciones g.\" width=\"454\" height=\"341\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-3965\" class=\"wp-caption-text\">Influencia de la configuraci\u00f3n del campo de sondeo en las funciones g.<\/figcaption><\/figure>\n<h3>Flujo de aguas subterr\u00e1neas<\/h3>\n<p class=\"\" data-start=\"222\" data-end=\"468\">Las funciones g descritas anteriormente s\u00f3lo tienen en cuenta la transferencia de calor por conducci\u00f3n en el suelo. Este supuesto permite calcular r\u00e1pidamente la respuesta del terreno, pero no tiene en cuenta un factor que puede influir significativamente en algunos proyectos: el flujo de aguas subterr\u00e1neas.<\/p>\n<p class=\"\" data-start=\"470\" data-end=\"676\">Cuando el agua subterr\u00e1nea fluye a trav\u00e9s del campo de sondeo, transporta calor o fr\u00edo aguas abajo mediante un proceso conocido como transferencia de calor advectiva, lo que da lugar a un penacho de temperatura, como se ilustra en la figura siguiente.<\/p>\n<figure id=\"attachment_3968\" aria-describedby=\"caption-attachment-3968\" style=\"width: 779px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-3968\" src=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Ground-water.jpg\" alt=\"Efecto del flujo de agua subterr\u00e1nea sobre la temperatura del suelo. (Goa Z. et al., 2022)\" width=\"779\" height=\"196\" srcset=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Ground-water.jpg 779w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Ground-water-300x75.jpg 300w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Ground-water-768x193.jpg 768w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Ground-water-18x5.jpg 18w\" sizes=\"(max-width: 779px) 100vw, 779px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-3968\" class=\"wp-caption-text\">Efecto del flujo de agua subterr\u00e1nea sobre la temperatura del suelo. (Goa Z. et al., 2022)<\/figcaption><\/figure>\n<p class=\"\" data-start=\"754\" data-end=\"1296\">Esta transferencia de calor advectiva puede desempe\u00f1ar un papel importante en la evoluci\u00f3n t\u00e9rmica a largo plazo del campo de sondeos. Dado que las aguas subterr\u00e1neas transportan parte del desequilibrio fuera del campo, la temperatura de la pared de la perforaci\u00f3n tiende a permanecer mucho m\u00e1s estable a lo largo del tiempo. Esto puede permitir un tama\u00f1o menor del campo de sondeo, especialmente en sistemas con un desequilibrio elevado. Sin embargo, en el caso del almacenamiento estacional de energ\u00eda t\u00e9rmica (STES), este efecto puede ser desventajoso, ya que parte de la energ\u00eda almacenada puede ser arrastrada por las aguas subterr\u00e1neas, reduciendo la capacidad de almacenamiento del sistema y su eficiencia global.<\/p>\n<p class=\"\" data-start=\"1298\" data-end=\"1688\">Si se conoce el flujo de agua subterr\u00e1nea y el campo de sondeo sufre un desequilibrio a largo plazo, lo mejor es orientar la dimensi\u00f3n m\u00e1s larga del campo de sondeo perpendicularmente al flujo de agua subterr\u00e1nea. Esta orientaci\u00f3n maximiza la influencia positiva de la transferencia de calor por advecci\u00f3n, al minimizar el contacto entre el campo de sondeo y el flujo. Por el contrario, colocar el campo de sondeo paralelo al flujo de agua subterr\u00e1nea aumenta el riesgo de p\u00e9rdida de calor al medio ambiente.<\/p>\n<p class=\"\" data-start=\"1690\" data-end=\"2130\">Tener en cuenta el flujo de aguas subterr\u00e1neas es todo un reto. Es un par\u00e1metro dif\u00edcil de estimar y muy influyente en los resultados de la simulaci\u00f3n. Si desea modelizar espec\u00edficamente estos efectos, puede utilizar programas inform\u00e1ticos espec\u00edficos como <a href=\"https:\/\/www.usgs.gov\/mission-areas\/water-resources\/science\/modflow-and-related-programs\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Modflow,<\/a> <a href=\"https:\/\/www.dhigroup.com\/technologies\/mikepoweredbydhi\/feflow\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Flujo de aire<\/a> o <a href=\"https:\/\/www.seequent.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">seequent<\/a>. Sin embargo, en la pr\u00e1ctica general, suponer \u00fanicamente la transferencia de calor por conducci\u00f3n probablemente dar\u00e1 lugar a una estimaci\u00f3n conservadora, ya que el flujo de aguas subterr\u00e1neas suele mejorar el rendimiento en la realidad.<\/p>\n<div class=\"note\">\n<p>Existen algunos modelos en la literatura que adaptan las funciones g para trabajar tambi\u00e9n con el flujo de aguas subterr\u00e1neas utilizando el concepto de fuentes lineales en movimiento. Sin embargo, la simetr\u00eda, de la que se ha hablado anteriormente, se rompe ahora debido al flujo. Esto hace que este modelo, en la fase actual, sea significativamente m\u00e1s lento que nuestros modelos existentes y no sea adecuado para las funciones de simulaci\u00f3n m\u00e1s complicadas de GHEtool.<\/p>\n<p>Se sigue investigando para mejorar este modelo de fuente de l\u00ednea m\u00f3vil y es posible que se implante en GHEtool Cloud m\u00e1s adelante.<\/p>\n<\/div>\n<h2>De la funci\u00f3n g al efecto a largo plazo<\/h2>\n<p class=\"\" data-start=\"28\" data-end=\"382\">Hasta ahora, hemos hablado de las funciones g en t\u00e9rminos de una inyecci\u00f3n o extracci\u00f3n constante de calor en o del subsuelo. Sin embargo, en la realidad, la carga geot\u00e9rmica var\u00eda con el tiempo. Para tenerlo en cuenta, podemos utilizar un m\u00e9todo llamado superposici\u00f3n temporal para pasar de las funciones g de una carga constante a una carga variable. Esto se hace en tres pasos, ilustrados en la imagen siguiente.<\/p>\n<figure id=\"attachment_3969\" aria-describedby=\"caption-attachment-3969\" style=\"width: 882px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-3969 size-full\" src=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Thermal-superposition.png\" alt=\"El concepto de superposici\u00f3n t\u00e9rmica de las funciones g.\" width=\"882\" height=\"416\" srcset=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Thermal-superposition.png 882w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Thermal-superposition-300x141.png 300w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Thermal-superposition-768x362.png 768w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Thermal-superposition-18x8.png 18w\" sizes=\"(max-width: 882px) 100vw, 882px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-3969\" class=\"wp-caption-text\">El concepto de superposici\u00f3n t\u00e9rmica de las funciones g. (Picard D., 2017)<\/figcaption><\/figure>\n<ol>\n<li class=\"\" data-start=\"463\" data-end=\"1402\">\n<p class=\"\" data-start=\"466\" data-end=\"833\"><strong data-start=\"466\" data-end=\"488\">Descomposici\u00f3n de la carga<\/strong><br data-start=\"488\" data-end=\"491\" \/>En primer lugar, la carga geot\u00e9rmica real (a escala mensual o incluso horaria) se descompone en una serie de cargas constantes. Por ejemplo, si tenemos una carga de 1, 0,5, -0,5 y 0, como se muestra en el gr\u00e1fico de la izquierda, podemos descomponerla en cargas constantes de 1, -0,5, -1 y 0,5, como se muestra en el gr\u00e1fico central, cada una de las cuales comienza en momentos diferentes.<\/p>\n<p class=\"\" data-start=\"838\" data-end=\"1402\">Lo que hacemos es lo siguiente: empezamos con una carga constante de 1 a partir de\u00a0<span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">t=0<\/span><\/span>. En\u00a0<span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">t=20<\/span><\/span>, la carga original cae de 1 a 0,5 (un cambio de -0,5), por lo que a\u00f1adimos una carga constante de -0,5 a partir de\u00a0<span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">t=20<\/span><\/span>. Si sumamos el 1 original y el nuevo -0,5 de\u00a0<span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">t&gt;20<\/span><\/span>, acabamos con 0,5, como estaba previsto. Esto contin\u00faa: en\u00a0<span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">t=40<\/span><\/span>, la carga cae a -0,5 (un cambio de -1), por lo que a\u00f1adimos una carga constante de -1 a partir de <span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">t=40<\/span><\/span>. El resultado,\u00a0<span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">1-0.5-1<\/span><span class=\"katex-html\" aria-hidden=\"true\"><span class=\"base\"><span class=\"mrel\">=<\/span><\/span><span class=\"base\"><span class=\"mord\">\u2212<\/span><span class=\"mord\">0.5<\/span><\/span><\/span><\/span>, coincide con los datos originales. Este proceso contin\u00faa para cada paso del perfil de carga.<\/p>\n<\/li>\n<li class=\"\" data-start=\"1404\" data-end=\"2038\">\n<p class=\"\" data-start=\"1407\" data-end=\"2038\"><strong data-start=\"1407\" data-end=\"1456\">Aplicando la funci\u00f3n g a cada carga constante<\/strong><br data-start=\"1456\" data-end=\"1459\" \/>Ahora que la carga est\u00e1 descompuesta en diferentes componentes constantes, podemos aplicar la funci\u00f3n g a cada una de ellas individualmente. Esto se muestra en la transici\u00f3n de la figura central a la de la derecha. Cada vez que se inicia una nueva carga constante, se inicia la funci\u00f3n g correspondiente. Por ejemplo, en\u00a0<span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">t=0<\/span><\/span>, aplicamos una funci\u00f3n g multiplicada por la carga de 1. En\u00a0<span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">t=20<\/span><\/span>, aplicamos una nueva funci\u00f3n g multiplicada por -0,5, y as\u00ed sucesivamente. Todas las funciones g son iguales, ya que s\u00f3lo dependen del dise\u00f1o del campo de sondeo, pero se escalan en funci\u00f3n de la magnitud de la carga.<\/p>\n<\/li>\n<li class=\"\" data-start=\"2040\" data-end=\"2480\">\n<p class=\"\" data-start=\"2043\" data-end=\"2480\"><strong data-start=\"2043\" data-end=\"2070\">Suma de las funciones g<\/strong><br data-start=\"2070\" data-end=\"2073\" \/>Por \u00faltimo, para determinar la temperatura del suelo resultante a lo largo del tiempo, sumamos todas las funciones g activas verticalmente. A partir de\u00a0<span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">t=0<\/span><\/span>\u00a0a\u00a0<span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">t=20<\/span><\/span>, s\u00f3lo contribuye una funci\u00f3n g. En\u00a0<span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">t=20<\/span><\/span>\u00a0a\u00a0<span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">t=40<\/span><\/span>, sumamos dos funciones g, y de\u00a0<span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">t=40<\/span><\/span>\u00a0a\u00a0<span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">t=60<\/span><\/span>, tres, y as\u00ed sucesivamente. El resultado final es la l\u00ednea negra del gr\u00e1fico, que describe la temperatura de la pared del pozo a lo largo del tiempo.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Gracias a este m\u00e9todo de superposici\u00f3n temporal, es posible calcular tanto la variaci\u00f3n estacional del suelo como el comportamiento t\u00e9rmico a largo plazo mediante funciones g constantes y elegantes.<\/p>\n<h2>Conclusi\u00f3n<\/h2>\n<p>En este cap\u00edtulo, el efecto a largo plazo del campo de sondeos se explic\u00f3 con el concepto de funciones g que modelan tanto la interacci\u00f3n entre los distintos sondeos del campo de sondeos como la interacci\u00f3n del campo de sondeos con su entorno. Tener una funci\u00f3n g m\u00e1s peque\u00f1a era beneficioso para el efecto a largo plazo y, por tanto, para los casos con un desequilibrio significativo.<\/p>\n<p>Se podr\u00eda influir en esta respuesta del terreno colocando las perforaciones lo m\u00e1s separadas posible, abriendo la configuraci\u00f3n todo lo posible e intentando instalar la perforaci\u00f3n en capas de terreno buenas conductoras.<\/p>\n<p>En el pr\u00f3ximo cap\u00edtulo, el conocimiento del comportamiento a corto y largo plazo del yacimiento se utilizar\u00e1 para <a href=\"https:\/\/ghetool.eu\/es_es\/curso\/nuestra-primera-simulacion-de-ghetool\/\">nuestra primera simulaci\u00f3n de campo geot\u00e9rmico<\/a>.<\/p>\n<h2>Pregunta<\/h2>\n<div class=\"question\" data-chapter=\"3\">Mi campo de perforaci\u00f3n est\u00e1 perfectamente equilibrado, pero tengo un caudal de agua subterr\u00e1nea bastante elevado. \u00bfTendr\u00eda esto un efecto (positivo\/negativo) en mi dise\u00f1o?<\/div>\n<h2>Referencias<\/h2>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li>Eskilson, P. 1987. Thermal Analysis of Heat Extraction Boreholes. Tesis doctoral, Universidad de Lund.<\/li>\n<li>Cimmino, M., Bernier, M. 2014. A semi-analytical method to generate g-functions for geothermal bore fields, <em>Revista Internacional de Transferencia de Calor y Masa<\/em>, Volumen 70, P\u00e1ginas 641-650, ISSN 0017-9310, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.ijheatmasstransfer.2013.11.037\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.ijheatmasstransfer.2013.11.037<\/a><\/li>\n<li>Picard, D. 2017. Modelado, control \u00f3ptimo y dise\u00f1o HVAC de grandes edificios utilizando sistemas de bombas de calor geot\u00e9rmicas. Tesis doctoral, Universidad Cat\u00f3lica de Lovaina.<\/li>\n<li>Molina-Giraldo, N., Blum, P., Zhu, K., Bayer, P., &amp; Fang, Z. (2011). A moving finite line source model to simulate borehole heat exchangers with groundwater advection. Revista Internacional de Ciencias T\u00e9rmicas, 50(12), 2506-2513.<\/li>\n<li>Gao, Z., Hu, Z., Chen, T., Xu, X., Feng, J., Zhang, Y., Su, Q., Ji, D. (2022). Numerical study on heat transfer efficiency for borehole heat exchangers in Linqu County, Shandong Province, China, <em>Informes sobre energ\u00eda<\/em>, Volumen 8, P\u00e1ginas 5570-5579, ISSN 2352-4847, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.egyr.2022.04.012\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.egyr.2022.04.012<\/a>.<\/li>\n<li>Loveridge, F. (2012). The thermal performance of foundation piles used as heat exchangers in ground energy systems. Tesis doctoral, Universidad de Southampton, Reino Unido.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Adem\u00e1s de los efectos a corto plazo, los campos de sondeo tambi\u00e9n experimentan variaciones de temperatura a largo plazo. 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