El sistema pionero, probado en Zaragoza, permite ajustar los caudales y temperaturas sin necesidad de construir nuevos pozos

Es posible ahorrar más de 7.500 euros al año, reducir 15 toneladas las emisiones de CO₂ y proteger el equilibrio de los acuíferos urbanos

Geotermiaonline.- Un equipo del Grupo de Sistemas Hidrogeológicos y Geotérmicos Avanzados (SHGA) del Instituto Geológico y Minero de España (IGME-CSIC) ha desarrollado un nuevo método para gestionar de forma sostenible la energía geotérmica en las ciudades. Este sistema pionero, que ha sido probado en Zaragoza, permite ajustar los caudales y temperaturas sin necesidad de construir nuevos pozos. Así se evita que las instalaciones se interfieran entre sí y se protege el equilibrio térmico del acuífero, según una nota emitida por el IGME.

El método, que aparece detallado en la revista Journal of Hydrology, coordina cómo funcionan las bombas de calor que utilizan agua subterránea, evitando que unas instalaciones perjudiquen a otras y garantizando un uso más eficiente y limpio de esta fuente de energía renovable. Aunque requiere de un seguimiento técnico constante, su versatilidad lo hace aplicable en ciudades de todo el mundo.

“El método ofrece una forma práctica y sostenible de gestionar la energía geotérmica en las ciudades. Permite ahorrar dinero, reducir emisiones y proteger los acuíferos, siempre que se adopte una visión holística, considerando tanto la eficiencia de cada sistema como el bienestar del conjunto. Zaragoza ha servido de demostración, pero el método puede aplicarse en cualquier ciudad con sistemas similares”, destaca Jorge Martínez-León, investigador del IGME-CSIC y uno de los autores del artículo.

Los autores subrayan que, con este método, denominado THERMAL, es posible ahorrar más de 7.500 euros al año, reducir en casi 15 toneladas las emisiones de CO₂ y proteger el equilibrio de los acuíferos urbanos, sin necesidad de construir nuevos pozos.

Los sistemas de geotermia poco profunda (que usan el agua subterránea para climatizar edificios) son una alternativa limpia y eficiente a los combustibles fósiles. Pero si no se gestionan bien, pueden calentar demasiado los acuíferos urbanos y reducir su eficacia a largo plazo.

Los científicos esperan poder incorporar a este sistema inteligencia artificial y machine learning para anticipar demandas energéticas y cambios en los acuíferos por el cambio climático. También prevén aplicar el método a nuevos escenarios urbanos en Europa y el mundo, con soluciones cada vez más rentables y adaptadas a la legislación.

Versión del Articulo en castellano (traducción por IA):

Gestión térmica en acuíferos urbanos

Autores: Jorge Martínez-León, Miguel Ángel Marazuela, Carlos Baquedano, Jon Jiménez, Samanta Gasco Cavero, Olga Escayola Calvo, Alejandro García-Gil

• Propuesta de un método para la gestión térmica óptima de las bombas de calor de agua subterránea.
• La aplicabilidad del método se muestra en un caso real con 3 sistemas y 27 escenarios.
• El método contribuye a preservar la temperatura natural del acuífero.
• Tiene en cuenta todas las restricciones técnicas y normativas pertinentes.

Los sistemas geotérmicos someros de circuito abierto utilizan el agua subterránea para el intercambio de calor, ofreciendo una fuente de energía limpia y renovable. Sin embargo, una planificación deficiente puede disminuir su disponibilidad y alterar el equilibrio térmico del agua subterránea en áreas urbanas, limitando su eficiencia futura. Este estudio presenta una innovadora estrategia de gestión integral denominada «Gestión de la energía geotérmica somera mediante optimización integral (THERMAL)» para optimizar la gestión térmica en sistemas de bomba de calor geotérmica (GWHP) en acuíferos urbanos. El método THERMAL evalúa nuevas estrategias para mantener la temperatura natural de los acuíferos y reducir las interferencias térmicas dentro de los sistemas y entre ellos. El método se aplicó a tres sistemas GWHP en el acuífero urbano de Zaragoza, evaluando 27 escenarios de operación térmica. Si bien algunas alternativas resultaron menos favorables que el escenario actual, se identificaron varios escenarios beneficiosos. El escenario más destacado generó una reducción de 14,94 t eqCO₂ _· año⁻¹ ^y un ahorro económico de 7,53 k€· ^año⁻¹ . Sin embargo, los escenarios que lograron las mayores reducciones de CO₂ _y ahorros económicos no siempre coincidieron con aquellos que redujeron de forma más significativa las áreas afectadas por altas temperaturas (>4 °C). Esto subraya la importancia de un enfoque integral en la toma de decisiones para la gestión térmica de acuíferos urbanos. Es fundamental considerar no solo el rendimiento de los sistemas de bomba de calor geotérmica, sino también la preservación de la sostenibilidad térmica del acuífero. El método THERMAL ha demostrado ser prometedor para la gestión de la energía geotérmica superficial en entornos urbanos, al equilibrar las necesidades de los sistemas geotérmicos con la preservación térmica del acuífero.

1. Introducción​

Reducir las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) asociadas a la producción de energía es fundamental para mitigar el cambio climático. En el Acuerdo de París de 2015 , los países se comprometieron a limitar el aumento de la temperatura global a 1,5 °C por encima de los niveles preindustriales ( Secretaría, 2015 ). Sin embargo, el consumo de energía sigue aumentando debido al crecimiento demográfico, el desarrollo industrial y la innovación tecnológica, lo que incrementa las emisiones de GEI. La calefacción y la refrigeración representan el 47 % de la demanda energética europea, de la cual el 81 % proviene de combustibles fósiles ( Sanner et al., 2013 ). Promover la transición a las energías renovables en estos sectores es esencial para reducir las emisiones _{de CO₂} .

La energía geotérmica somera ofrece una alternativa sostenible que puede reducir las emisiones de CO₂ _asociadas a la calefacción y refrigeración de edificios ( Marazuela y García-Gil, 2022 ). El Centro Común de Investigación (CCI) de la Comisión Europea determinó que esta energía podría cubrir el 28 % de la demanda de calefacción y refrigeración de la UE para 2050. Además, permite un ahorro energético del 26 % al 50 % y una reducción de emisiones del 65 % al 85 % en comparación con los sistemas convencionales basados ​​en combustibles fósiles ( Ahmed et al., 2022 ; Bayer et al., 2012 ; Blum et al., 2010 ). Los sistemas geotérmicos someros se dividen en dos categorías: (1) sistemas de circuito cerrado (GCHP), que utilizan un fluido que circula por un circuito de tuberías subterráneas; y (2) sistemas de circuito abierto o de bomba de calor de agua subterránea (GWHP), que funcionan directamente con el agua subterránea y requieren al menos dos pozos para el bombeo e inyección ( Gil et al., 2022 ; Lund, 2003 ). Los sistemas de bomba de calor geotérmica (GWHP) ofrecen mayor eficiencia energética y menores costos de construcción, especialmente cuando el agua subterránea es accesible ( Narsilio y Aye, 2018 ). Sin embargo, son susceptibles a las variaciones térmicas del acuífero ( Blum et al., 2021 ; Piga et al., 2017 ) y pueden alterar la temperatura del agua subterránea, generando plumas térmicas. La pérdida de eficiencia de los sistemas GWHP se ve influenciada principalmente por la velocidad del flujo del agua subterránea ( Stemmle et al., 2024 ) y la temperatura de los pozos de producción ( Baquedano et al., 2022 ). Además, las plumas térmicas pueden afectar su eficiencia ( Perego et al., 2022 ).

Otra aplicación de los sistemas geotérmicos someros de circuito abierto es el Almacenamiento de Energía Térmica en Acuíferos (ATES). El sistema ATES aprovecha las características naturales de los acuíferos para almacenar energía térmica, la cual puede extraerse y utilizarse para la calefacción o refrigeración de edificios. Los acuíferos funcionan como extensos depósitos térmicos, utilizando el agua subterránea para absorber y almacenar energía térmica. Durante los meses más cálidos, el exceso de calor se transfiere al acuífero, lo que permite la refrigeración de los edificios y el almacenamiento de calor para su uso posterior. Por el contrario, durante los meses más fríos, el calor almacenado se recupera y se utiliza para la calefacción de los edificios ( Bloemendal et al., 2014 ; Possemiers et al., 2014 ; Sommer et al., 2015 ; Stemmle et al., 2024 ; Stemmle et al., 2022 ). Cabe señalar que este estudio no considera el potencial de recuperación de calor. Este estudio se centra en acuíferos de alta transmisividad caracterizados por un elevado número de Péclet , lo que indica una predominancia de la advección sobre la difusión ( Huysmans y Dassargues, 2005 ). En consecuencia, estos acuíferos no son adecuados para la recuperación estacional de calor.

Los sistemas GWHP pueden verse afectados por dos tipos principales de interferencia térmica: (1) interferencia intrasistema, resultante del intercambio de calor en el pozo de inyección, que altera las condiciones térmicas naturales del pozo de producción dentro del mismo sistema GWHP ( Galgaro y Cultrera, 2013 ); (2) interferencia intersistema, donde el intercambio de calor en un sistema GWHP afecta el pozo de producción de un sistema GWHP vecino. La interferencia térmica entre sistemas y el balance térmico de las aguas subterráneas abarcan problemas causados ​​por cambios naturales o antropogénicos, como la interferencia río-acuífero, la recarga superficial, el cambio atmosférico ( García-Gil et al., 2014 ; Gunawardhana et al., 2011 ; Taniguchi et al., 1999 ), el uso humano de las aguas subterráneas y la infraestructura urbana ( Böttcher y Zosseder, 2022 ; Gunawardhana et al., 2011 ; Noethen et al., 2023 ; Taniguchi et al., 1999 ). Las variaciones de la temperatura superficial representan otro factor importante. La isla de calor urbana superficial (ICU) puede provocar temperaturas superficiales más elevadas, lo que a su vez puede afectar la temperatura del agua que se infiltra en el acuífero ( Blum et al., 2021 ; Epting et al., 2017b ; Previati et al., 2022 ). La explotación térmica puede afectar negativamente las propiedades hidrogeológicas y ecológicas ( Bonte et al., 2013a , Brielmann et al., 2011 , Guimarães et al., 2010 ) de los acuíferos, alterar la química del agua , causar corrosión o incrustaciones y exacerbar el fenómeno SUHI, como lo demuestran numerosos estudios ( Aquino et al., 2021 , Benz et al., 2022 , Beyer et al., 2016 , García-Gil et al., 2020a , Haghighi et al., 2021 , Jesußek et al., 2013 , Koch et al., 2021 , Marazuela et al., 2022 , Vienken et al., 2019 ). Las temperaturas elevadas de los acuíferos influyen directamente en los procesos biogeoquímicos, lo que lleva a cambios en la calidad del agua y en la regulación de la actividad microbiana , que son altamente dependientes de la temperatura ( Bonte et al., 2013a , Bonte et al., 2013b , Brielmann et al., 2011 , Guimarães et al., 2010 ).

Los modelos numéricos de transporte y flujo de calor a escala urbana se utilizan comúnmente para evaluar la influencia de las plumas térmicas en los sistemas de bombeo de calor geotérmico. En 2013, Herbert et al. demostraron que estos modelos permiten evaluar la interferencia térmica y determinar la eficiencia y viabilidad en acuíferos urbanos. Con el tiempo, estos modelos se han sofisticado, incorporando más variables, como se describe para las ciudades de Turín ( Sciacovelli et al., 2014 ) y Zaragoza ( García-Gil et al., 2015b ). Más recientemente, en 2018, Mueller et al. demostraron que el monitoreo y el modelado numérico son clave para la gestión sostenible de los acuíferos urbanos. Todos estos estudios concluyeron que la gestión adecuada de los recursos térmicos del acuífero es esencial para evitar comprometer su uso futuro. Sin embargo, la investigación sobre la optimización del funcionamiento de los sistemas GWHP sigue siendo limitada ( Halilovic et al., 2023a , Stemmle et al., 2024 ).

Park et al. (2020) desarrollaron un modelo de optimización que integraba un modelo numérico de transporte y flujo de calor con un algoritmo genético para optimizar los caudales de bombeo de un único sistema GWHP. Park et al. (2021) se propusieron no solo optimizar los caudales de bombeo, sino también determinar la ubicación más eficiente para los pozos. Halilovic et al. (2022) aplicaron la optimización basada en gradientes para determinar las posiciones óptimas de los pozos en varios sistemas GWHP que operaban simultáneamente. Para ello, utilizaron adjuntos que permitieron el cálculo eficiente de gradientes, basados ​​en la modelización numérica del flujo de agua subterránea. Halilovic et al. (2023b) perfeccionaron esta estrategia integrando un modelo analítico de flujo de agua subterránea en su proceso de optimización. Luo y Ma (2022 ) presentaron una estrategia integrada para gestionar el funcionamiento de un sistema GWHP instalado en un invernadero en la ciudad de Zhongxiang (China). En este estudio, se implementaron dos estrategias combinadas: un número restringido de pozos y el intercambio de modos operativos entre los pozos de producción e inyección del sistema GWHP.

Investigaciones recientes sobre la optimización del funcionamiento de los sistemas de bomba de calor geotérmica (GWHP) ( Halilovic et al., 2023b ; Halilovic et al., 2022 ; Luo y Ma, 2022 ; Park et al., 2021 ; Park et al., 2020 ) han logrado avances significativos en la optimización de dichos sistemas, al proponer nuevas metodologías que incorporan modelos analíticos y numéricos de flujo y transporte de calor. Sin embargo, estas investigaciones se han centrado en simular pozos teóricos ubicados en escenarios idealizados definidos por algoritmos específicos, sin considerar las condiciones operativas reales de los acuíferos urbanos. En consecuencia, no han abordado la gestión integrada de los sistemas GWHP a escala urbana, limitándose a identificar ubicaciones óptimas para futuras instalaciones. Dado que la mayoría de estos sistemas ya están en funcionamiento, el enfoque más viable para su optimización es el ajuste de las estrategias operativas. Esto implica ajustar los caudales y las temperaturas de descarga de cada sistema para maximizar la eficiencia operativa y mitigar el impacto térmico en el acuífero.

La investigación existente sobre la gestión y mitigación de interferencias térmicas en sistemas GWHP operativos es limitada ( Halilovic et al., 2023a ). García-Gil et al. (2015c) propusieron un enfoque basado en un « factor de relajación» térmico para la gestión de nuevos sistemas GWHP en Zaragoza. Este concepto fue implementado por Epting et al. (2017a) en Basilea, donde se realizó un estudio comparativo con Zaragoza. Attard et al. (2020) establecieron zonas de protección térmica alrededor de pozos GWHP, mientras que García-Gil et al. (2019) desarrollaron un índice de sostenibilidad para evaluar cada sistema GWHP. Esta investigación se centró en la instalación de sistemas individuales para minimizar las interferencias con los sistemas GWHP preexistentes. Sin embargo, no se determinó una estrategia de gestión óptima, ya sea aumentando las variaciones de temperatura, disminuyendo los caudales o viceversa.

La gestión térmica de los sistemas de bomba de calor geotérmica (GWHP) está directamente relacionada con su régimen de operación, su ubicación y las propiedades térmicas e hidráulicas del acuífero, por lo que cada sistema GWHP requiere una evaluación específica ( Sezer et al., 2023a ). Para ello, es fundamental incorporar el control individual de los caudales y las temperaturas de descarga de cada sistema GWHP, así como observar la influencia de estos controles en el acuífero y sus interacciones con otros sistemas GWHP. La optimización de un único sistema GWHP podría ser perjudicial para las instalaciones circundantes, al alterar el área afectada por las plumas térmicas y su dirección. En consecuencia, es crucial considerar tanto el área impactada por las plumas térmicas como la posible interferencia térmica entre sistemas. Esto representa un desafío importante, ya que requiere equilibrar la eficiencia operativa de cada sistema con la sostenibilidad colectiva de los sistemas y del acuífero.

Por este motivo, este estudio tiene como objetivo proponer e implementar un método holístico denominado «Gestión de la energía geotérmica somera mediante optimización holística (THERMAL)» en un área urbana real para optimizar la gestión térmica de los sistemas de bomba de calor geotérmica en acuíferos urbanos. El método THERMAL introduce por primera vez una interacción innovadora entre el modelo analítico desarrollado por Martínez-León et al. (2025) y un modelo numérico.

El método THERMAL se basa en proporcionar alternativas de gestión térmica, coordinando eficazmente el funcionamiento de los sistemas GWHP preinstalados para mitigar posibles interferencias entre sistemas o dentro de un mismo sistema. Este método resulta especialmente útil cuando ya existen pozos instalados y no es posible reubicar nuevos pozos debido a limitaciones logísticas o económicas, permitiendo el ajuste de los regímenes operativos de los sistemas GWHP existentes. Con THERMAL, se identifican las combinaciones más eficaces de funcionamiento del sistema GWHP para preservar el estado térmico natural del acuífero y minimizar la interferencia térmica en los pozos de producción. Este método permite evaluar nuevas estrategias mediante la simulación de diversos escenarios operativos y la evaluación de sus impactos térmicos, proporcionando un enfoque integral para mantener la temperatura natural de los acuíferos y reducir tanto la interferencia entre sistemas como dentro de un mismo sistema, logrando así un equilibrio entre la preservación térmica del acuífero y el aumento de la rentabilidad de las instalaciones a escala urbana. En este estudio, el método THERMAL se aplica a un caso real de triple interferencia térmica entre tres sistemas GWHP en el acuífero urbano de la ciudad de Zaragoza. Al igual que otras ciudades europeas como Basilea (Suiza) ( Epting et al., 2017a ), Cardiff (Reino Unido) ( Boon et al., 2019 ) y Múnich, Fráncfort, Karlsruhe y Berlín (Alemania) ( Menberg et al., 2013 ), Zaragoza es un referente clave para el estudio y la aplicación de la energía geotérmica somera. Algunos de los estudios realizados en Zaragoza incluyen ( Baquedano et al., 2022 ; García-Gil et al., 2020a ; García-Gil et al., 2020b ; García-Gil et al., 2014 ; García-Gil et al., 2019 ; García-Gil et al., 2016 ; Marazuela et al., 2022 ; Muela Maya et al., 2018 ).

A diferencia de investigaciones anteriores, este trabajo incorpora un extenso conjunto de datos (524.640 registros) que detalla el caudal y la temperatura de descarga de las instalaciones geotérmicas someras de la ciudad. Esta información permitió optimizar simultáneamente ambos parámetros operativos (caudales y temperaturas de descarga) mediante el modelo analítico, obteniendo 1.049.280 puntos de datos optimizados. La aplicación de los datos optimizados del modelo analítico se integró con el modelo numérico desarrollado para la ciudad de Zaragoza, utilizando datos ampliamente validados ( García-Gil et al., 2020b ; García-Gil et al., 2015a ; García-Gil et al., 2014 ; Garrido et al., 2006 ). Esto proporcionó robustez y capacidad predictiva en 27 escenarios de simulación diferentes, combinando diversas alternativas de explotación para identificar la más sostenible.

La aplicación de este método en este complejo caso real demostró el potencial para reducir las interferencias térmicas entre múltiples sistemas mediante la interacción de modelos numéricos y analíticos. Esta interacción no solo mejoró la eficiencia de ambos métodos, sino que también puso de relieve las importantes ventajas de estudiar estos modelos conjuntamente en lugar de por separado. Este enfoque ofrece la perspectiva de un futuro más sostenible y eficiente para el control climático urbano mediante sistemas GWHP, beneficiando tanto a los usuarios individuales como al régimen térmico del acuífero.

2. Metodología​

Zaragoza es una ciudad situada en el noreste de España. Se encuentra sobre el acuífero aluvial del río Ebro, en la confluencia de los ríos Ebro, Gállego y Huerva. Este acuífero se ubica en el sector central de la cuenca del Ebro (España). Esta cuenca representa la fase final del desarrollo de la cuenca de antepaís pirenaica meridional ( Barnolas y Robador, 1991 ; Pardo, 2004 ). El acuífero está compuesto por depósitos del Pleistoceno Inferior, incluyendo sedimentos fluviales, aluviales y eólicos, constituidos principalmente por gravas silíceas y carbonatadas. Estos depósitos forman cuerpos tabulares con estratificación cruzada y cuerpos lenticulares arenosos intercalados ( Quirantes Puertas, 1978 ). La profundidad del acuífero varía entre 5 y 60 m. La considerable variabilidad espacial en profundidad se debe a procesos tectónicos, gravitacionales, diapíricos y de disolución que afectan a esta cubierta detrítica ( Sánchez-Navarro et al., 2004 ; Soriano et al., 2019 ). La base del acuífero está compuesta por una capa subhorizontal de yeso y marga ( Quirantes Puertas, 1978 ^{). El nivel freático se encuentra a profundidades que oscilan} entre 5 y 40 m, y la transmisividad varía entre 30 y 4000 m² ^· día⁻¹ ( García-Gil et al., 2021 ).

2.1 . Área de estudio

El 68 % de la extracción total de agua subterránea del acuífero de la ciudad de Zaragoza se destina a la explotación térmica ( García-Gil et al., 2020b ). Se han registrado más de 88 sistemas de hidrocarburos (GWHP), que abarcan un total de 186 pozos, divididos en 115 de producción y 71 de inyección. La capacidad energética combinada de estos sistemas se estima en 110 megavatios (MW) ( Fig. 1A ). Dentro de esta extensa red, se seleccionaron tres sistemas GWHP para aplicar el método THERMAL, identificados como GWHP-A, GWHP-B y GWHP-C ( Fig. 1B ). Estos sistemas están estratégicamente ubicados en dos museos (GWHP-A, GWHP-B) y un hospital (GWHP-C). Se seleccionaron debido a su proximidad física, con distancias de 160 m entre GWHP-B y GWHP-C, 274 m entre GWHP-A y GWHP-B, y 284 m entre GWHP-A y GWHP-C. Esta proximidad aumenta la posibilidad de interferencia térmica entre sistemas, lo que subraya la importancia de optimizar su funcionamiento. Para ello, se analizaron 524 640 registros quincenales que documentan el caudal y la temperatura de descarga de estos sistemas GWHP. Estos datos se recopilaron a intervalos de 15 minutos durante un periodo operativo de cinco años, desde septiembre de 2016 hasta mayo de 2022 ( Tabla 1 ).

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Figura 1. Ubicación del área de estudio investigada y de los sistemas GWHP.

Tabla 1. Compilación de las principales características de cada sistema GWHP .

El sistema GWHP-A se instaló en 1994 y se diseñó para proporcionar calefacción y refrigeración a una superficie de 20 445 m² ^. Con una capacidad máxima de operación de 990 kW, este sistema tuvo un consumo energético anual promedio de 3 943 130 kWh·año⁻¹ ^. El sistema GWHP constaba de dos pozos de producción de 40 m de profundidad y un pozo de inyección de 47 m de profundidad. El sistema GWHP-B se instaló en 2010 y se diseñó para proporcionar aire acondicionado a una superficie de 3665 m² ^. Con una capacidad máxima de operación de 1042 kW, este sistema tuvo un consumo energético anual promedio de 1 726 474 kWh·año⁻¹ ^. Este sistema GWHP contaba con dos pozos de producción de 47 m de profundidad y un pozo de inyección de 33 m de profundidad. Finalmente, el sistema GWHP-C, instalado en 2009, fue el más potente de los tres, con una capacidad de 1400 kW. Funcionaba como sistema de aire acondicionado en modo refrigeración para una superficie de 13 416 m² ^y registró un consumo energético anual promedio de 3 399 664 kWh·año⁻¹ ^. Este sistema GWHP estaba equipado con dos pozos de producción de 43 m de profundidad y un pozo de inyección de 47 m de profundidad.

2.2 . Método de optimización holística (THERMAL) para la gestión de la energía geotérmica superficial

El método THERMAL consta de tres componentes: optimización de caudales y temperaturas de inyección ( Sección 2.2.1 ), simulación de los impactos térmicos de diferentes escenarios operativos ( Sección 2.2.2 ) y selección de los mejores escenarios de operación térmica ( Sección 2.2.3 ). El flujo de trabajo de la Fig. 2 ilustra esquemáticamente los pasos necesarios para la correcta implementación del método THERMAL.

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Figura 2. Diagrama de flujo del método THERMAL.

2.2.1 . Definición de escenarios operacionales

Para el desarrollo del método THERMAL, los datos de operatividad de los sistemas GWHP-A, GWHP-B y GWHP-C se optimizaron mediante el modelo de optimización lineal presentado por Martínez-León et al. (2025) . Este método de ajuste se basó en el establecimiento de una serie de escenarios con diferentes valores de caudal de bombeo/inyección.[m³ ^/ s] y temperatura de descarga[K] (dentro de los límites impuestos por los umbrales, véase la Tabla 2 ), manteniendo la potencia térmica utilizada en las bombas de calor geotérmicas.[W] constante, como se expresa mediante el producto lineal en la ecuación (1).(1)dónde[J⋅kg ⁻¹ ⋅ K ⁻¹ ] es la capacidad calorífica específica del agua y[kg⋅m ⁻³ ] es la densidad del agua.

Tabla 2. Datos de umbrales operacionales requeridos para el modelo de optimización lineal descrito por Martínez et al. 2024.

Esta estrategia de optimización ofreció dos posibles enfoques. Por un lado, la regulación de la temperatura de descarga se logró aumentando el caudal hasta un valor definido por el usuario; específicamente, el caudal máximo utilizado por los pozos de producción en este caso. Por otro lado, la regulación del caudal se logró aumentando la temperatura de descarga, dependiendo del modo de operación del sistema: refrigeración o calefacción. Para evaluar todas las alternativas operativas bajo los nuevos criterios de optimización para sistemas GWHP, se desarrolló una matriz para evaluar la interferencia térmica resultante de tres estrategias operativas diferentes ( Tabla 3 ). La primera estrategia (1Q) mantiene los caudales y temperaturas de descarga actuales, lo que representa el escenario operativo base. La segunda estrategia (XQ) busca reducir las temperaturas de descarga al tiempo que aumenta los caudales operativos. Finalmente, la tercera estrategia (XT) busca disminuir los caudales operativos aumentando las temperaturas de descarga.

Tabla 3. Matriz de escenarios de operación térmica del método THERMAL.

Estas tres alternativas operativas se combinaron con los tres sistemas GWHP seleccionados, lo que dio como resultado una matriz de 27 escenarios, denominados escenarios de operación térmica, para explorar todas las combinaciones operativas posibles derivadas de la interacción entre los escenarios operativos propuestos y las tres instalaciones seleccionadas.

La selección de 27 escenarios se diseñó para abarcar todas las condiciones operativas propuestas e identificar las estrategias más eficaces para la gestión térmica. Al variar sistemáticamente los caudales y las temperaturas de descarga, es posible evaluar el impacto térmico en los pozos de producción y el área total afectada, con el objetivo de identificar el equilibrio óptimo entre la reducción de los impactos térmicos en los pozos de producción, la minimización del área afectada y la limitación de la extensión de las zonas de alto impacto térmico, manteniendo la potencia térmica. La simulación de diferentes escenarios operativos con este método permite comprender mejor las ventajas y desventajas de modificar la estrategia operativa, lo que posibilita la selección de la estrategia más adecuada para cada sistema GWHP.

La construcción de nuevos pozos se consideró inviable debido a las importantes repercusiones financieras que podrían tener y al espacio limitado disponible en terrenos privados para nuevas perforaciones, necesario para albergar la multitud de sistemas GWHP. Por consiguiente, el objetivo de este estudio es desarrollar y respaldar una nueva metodología para optimizar los sistemas existentes, evitando así los desafíos logísticos y económicos asociados a la instalación de nuevos pozos.

2.2.2 . Modelo tridimensional de transporte de calor y flujo de aguas subterráneas

El análisis de interferencia térmica para todos los casos propuestos se realizó utilizando el código FEFLOW® ( Diersch, 2014 ). Esto permitió modelar los procesos de transferencia de calor conductiva y advectiva a través del agua subterránea dentro de las capas subsuperficiales de la región metropolitana de Zaragoza.

Se desarrolló un nuevo modelo tridimensional del acuífero aluvial de Zaragoza, que abarca una superficie de 80 km² ^{, a partir de datos calibrados de modelos regionales previos (} García-Gil et al., 2020b ; García-Gil et al., 2015a ; García-Gil et al., 2014 ; García-Gil et al., 2014 ; Garrido et al., 2006 ). El modelo constaba de 941 312 elementos y 531 504 nodos ( Fig. 3B ), organizados en 21 capas. Se implementaron afluencias laterales mediante condiciones de contorno de Drichlet para determinar los niveles hidráulicos (véase la Fig. 3A ). Se aplicaron condiciones de contorno de flujo nulo (NFBC) al fondo y los bordes laterales del acuífero, en la interfaz con capas geológicas impermeables, para simular las restricciones físicas de los límites impermeables ( Soriano et al., 2019 ) ( Fig. 3A ). La recarga se definió como una condición de contorno de Neumann con valores entre 20 y 500 mm ( Garrido Schneider et al., 2016 ). El modelo incorporó 88 sistemas de bomba de calor geotérmica ( Fig. 3B ) y 240 pozos de observación obtenidos de la base de datos CHE ( CHE, 2010 ). Para el problema del flujo de agua subterránea , a los pozos de extracción e inyección se les asignaron condiciones de contorno de Neumann (segundo tipo) para especificar los caudales derivados de datos históricos. Para los sistemas con datos incompletos, se estimaron los volúmenes anuales de extracción/inyección. Para el problema del transporte de calor, se aplicaron condiciones de contorno de Dirichlet (primer tipo) en los pozos de inyección para prescribir las temperaturas obtenidas del proceso de optimización de Martínez-León et al. (2025) . Este método permitió identificar nuevos regímenes de inyección de temperatura y caudal, extraídos del modelo de optimización para los pozos en estudio (GWHP-A, GWHP-B y GWHP-C) ( Fig. 3C ). Los datos del escenario operativo actual (escenario 1) y de las 26 alternativas operativas se agregaron, pasando de intervalos de 15 minutos a intervalos diarios, para ajustarse a los pasos de tiempo definidos en el modelo ( Muela Maya et al., 2018 ). Las condiciones iniciales del modelo se basaron en la superficie piezométrica de estado estacionario de 2016 ( Fig. 3A ) ( Garrido et al., 2006 ). Los parámetros físicos ( Tabla 4 ) se definieron utilizando propiedades hidrogeológicas y térmicas de modelos previamente calibrados ( García-Gil et al., 2020b , García-Gil et al., 2015a , García-Gil et al., 2014 , Garrido et al., 2006 ).

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Figura 3. ( A) Dominio del modelo tridimensional de flujo y transporte de calor y condiciones de contorno utilizadas. Alturas hidráulicas (msnm) calculadas para enero de 2016. Se muestran la red de monitoreo geotérmico y los pozos geotérmicos utilizados por los sistemas GWHP en Zaragoza. (B) Malla de elementos finitos utilizada para el modelo de flujo y transporte de calor del acuífero urbano de Zaragoza. (C) Refinamiento de la malla de elementos finitos alrededor de los sistemas GWHP investigados.

Tabla 4. Parámetros hidráulicos y de transporte de calor utilizados en el modelo numérico.

La temperatura de fondo del acuífero se estableció en 17 °C, correspondiente a la temperatura natural media anual del acuífero de Zaragoza ( García-Gil et al., 2018 ). Esta temperatura coincide con las mediciones de temperatura del agua subterránea tomadas de un piezómetro inalterado situado en las afueras de Zaragoza ( García-Gil et al., 2014 ). Se estableció un flujo de calor ascendente de 0,07 W/m² ^, de acuerdo con el flujo de calor geotérmico medio continental, en la base del modelo ( García-Gil et al., 2020b ). En la parte superior del modelo, se omitieron las variaciones estacionales de temperatura, partiendo de la premisa de que ejercen una influencia insignificante en las temperaturas naturales del acuífero, como se describe en ( Epting y Huggenberger, 2013 ).

La simulación abarcó 26 años (del 1 de enero de 2003 al 1 de septiembre de 2029), divididos en calibración (del 1 de enero de 2003 al 25 de abril de 2022) y un análisis del impacto futuro (del 25 de abril de 2022 al 1 de septiembre de 2029). El modelo concluyó al final del verano, el período de mayor impacto térmico en el acuífero, debido al funcionamiento de los sistemas en modo de refrigeración durante los meses de verano, cuando se registraron las temperaturas y caudales de producción más elevados en las descargas térmicas al acuífero.

2.2.3 . Selección de los escenarios de operación térmica más sostenibles

Utilizando los resultados de las simulaciones numéricas del modelo de flujo y transporte de calor, se extrajeron datos de impacto térmico para todos los escenarios, incluyendo el escenario operativo actual y un escenario de referencia simulado sin sistemas GWHP ( García-Gil et al., 2015c ). Los datos de impacto térmico de los nodos se convirtieron en una clase de entidad puntual dentro de un entorno SIG. Con base en los datos SIG procesados, se evaluaron diversos factores que afectan la sostenibilidad y el rendimiento de los sistemas GWHP. Estos factores incluyeron la reducción de zonas de alta temperatura (sostenibilidad) y la mitigación de los impactos térmicos en los pozos de producción (rendimiento). Las evaluaciones se llevaron a cabo de la siguiente manera:

• (1)

El impacto térmico en los pozos de producción se evaluó analizando los valores de impacto térmico en los nodos asignados a los pozos de producción de cada sistema GWHP en 27 escenarios de operación térmica. Estos valores se obtuvieron mediante la simulación de diferentes escenarios ( García-Gil et al., 2015c ). Los escenarios comparados incluyeron: a) 26 simulaciones basadas en escenarios térmicos y una simulación reconstruida a partir de datos operativos reales proporcionados por los tres sistemas geotérmicos, y b) una simulación de referencia en la que se eliminaron los sistemas GWHP A, B y C para obtener un valor base independiente de su influencia térmica. La diferencia de temperatura entre los 27 escenarios en a) y el escenario de referencia en b) corresponde al impacto térmico relativo generado por los tres sistemas GWHP analizados. El efecto isla de calor urbana (ICU ) se consideró tanto en (a) como en (b), con un aumento de temperatura de 3 °C ( García-Gil et al., 2018 ). Sin embargo, la diferencia entre los escenarios anuló el efecto ICU en las simulaciones de impacto térmico.

• (2)

La evaluación del impacto térmico por área se realizó mediante mapas e histogramas de impacto térmico, basados ​​en los valores asignados a cada píxel. Este análisis se centró en comparar los escenarios con el menor impacto térmico en los pozos de producción a través de mapas de impacto térmico diferencial. Estos mapas se generaron restando la distribución del impacto térmico de los escenarios con mejor desempeño a la de los demás, lo que permitió una comparación directa de su rendimiento relativo. El objetivo fue determinar cuál de estos escenarios óptimos también resultaba en la menor extensión espacial de zonas de impacto de alta temperatura (>4 °C), garantizando al mismo tiempo la preservación de las condiciones térmicas naturales del acuífero.

• (3)

La evaluación de la eficiencia de los sistemas GWHP se basó en el Coeficiente de Rendimiento (COP), que representa la relación entre la energía térmica generada () a la energía eléctrica consumida(Ecuación (5) ). En este estudio, se utilizaron las fórmulas de COP propuestas por ( Raymond y Therrien, 2014 ), como se muestra en las ecuaciones (6) y (7) . Estas ecuaciones relacionan explícitamente el COP con la temperatura de producción extraída del acuífero (y se incorpora una diferencia de temperatura fija de 3 °C en los intercambiadores de calor de placas , según las especificaciones técnicas de las bombas de calor comerciales. Las fórmulas asumen caudales de agua equivalentes en ambos lados del intercambiador de calor, pérdidas o ganancias térmicas despreciables en las tuberías enterradas debido a la estabilidad de las temperaturas del subsuelo a la profundidad de las tuberías, y un rendimiento constante de la bomba de calor en todos los sistemas GWHP (5).

Modo de refrigeración:(6)(7)

Modo de calefacción: Para seleccionar el escenario de operación térmica más eficiente, se evaluaron los costos y las emisiones de CO2 para cada escenario en función de los valores de COP y el consumo promedio anual de energía térmica _.(kWh·año ⁻¹ )) para cada sistema GWHP. Estas evaluaciones se refieren específicamente a la energía consumida por los sistemas GWHP y excluyen las comparaciones con fuentes de energía convencionales.(8)

El consumo anual de energía eléctrica ((kWh·año ⁻¹ )) para cada escenario se calculó como:

Para convertir el consumo anual de energía eléctrica () en impactos ambientales y económicos, se utilizaron factores de conversión de 0,357 kg de CO _{2 emitidos por kWh y un costo energético promedio de 0,18 €/kWh en España (} IDAE, 2014 ):(9)€€(10)La división por 1000 en la ecuación (9) convierte euros a miles de euros (k€), mientras que en la ecuación (10) convierte kilogramos a toneladas equivalentes (t eq). Este estudio asumió un funcionamiento continuo de 24 horas al día, 365 días al año, para los sistemas GWHP. También se estimó la variabilidad diaria y horaria de la demanda de refrigeración en función de la temperatura exterior. Para adoptar un enfoque más conservador, se asumió que los sistemas GWHP funcionan todos los días del año. Dado que las simulaciones son prospectivas, no fue posible predecir los días festivos ni aquellos en los que el sistema podría no funcionar debido a factores técnicos o climáticos .

Finalmente, la toma de decisiones se basó en una evaluación holística que integró tres criterios interdependientes para identificar escenarios óptimos mediante un análisis multicriterio. El primer criterio, la eficiencia operativa, priorizó los escenarios con temperaturas de impacto promedio más bajas en los pozos de producción (), un indicador clave para minimizar los riesgos termomecánicos y garantizar la estabilidad operativa a largo plazo. El segundo criterio, la sostenibilidad térmica, se centró en reducir el área afectada por aumentos de temperatura superiores a 4 °C (), favoreciendo configuraciones que limitaran la perturbación ambiental y preservaran las condiciones ecológicas de referencia. El tercer criterio, la viabilidad económico-ambiental, combinó objetivos financieros y climáticos priorizando escenarios con los costos totales de producción más bajos () y las tasas de emisión de CO2 más _bajas (), equilibrando así la rentabilidad con los objetivos de descarbonización.

Para garantizar la comparabilidad entre métricas heterogéneas, se aplicó una normalización Min-Max a cada criterio, convirtiendo los valores brutos en puntuaciones adimensionales () dentro del rango [0,1]. Esta transformación se realizó utilizando la siguiente ecuación:(11)dónderepresenta el valor del criteriopara el escenario, y Xjmin y Xjmax corresponden a los valores mínimo y máximo observados en los escenarios analizados. Tras la normalización, la puntuación global para cada escenario () se calculó utilizando una suma ponderada, dando mayor importancia a la viabilidad económico-ambiental (), seguido de la eficiencia operativa () y sostenibilidad térmica (), según la siguiente fórmula:(12)Este esquema de ponderación reflejaba la prioridad estratégica de reducir costes y emisiones, al tiempo que se abordaba el rendimiento térmico y operativo. Los escenarios se clasificaron en orden descendente según su puntuación global, destacando aquellos que mejor maximizaban las sinergias entre los tres criterios. La metodología mantuvo la flexibilidad al permitir ajustes en las ponderaciones () de acuerdo con las prioridades de los responsables de la toma de decisiones, garantizando la adaptabilidad a la evolución de las políticas, regulaciones o contextos técnicos sin alterar el marco analítico central.

3. Resultados y discusión

3.1 . Hacia una operación más sostenible de los sistemas geotérmicos someros

Las simulaciones numéricas del escenario operativo actual (escenario 1), que mantuvo los caudales y temperaturas de descarga, revelaron un impacto térmico intrasistema de 7,48 °C en el sistema GWHP-B. Este impacto intrasistema se debió a la ubicación subóptima de los pozos de producción con respecto al pozo de inyección ( Baquedano et al., 2022 ), lo que subraya la importancia de una ubicación estratégica de los pozos para minimizar la interferencia térmica. Adicionalmente, se observó un impacto intersistema menor de 2 °C en el pozo de producción C-2, como resultado de la interferencia térmica entre los sistemas GWHP-B y GWHP-C. Si bien el sistema GWHP-A no mostró inicialmente un impacto térmico positivo significativo, su operación podría modificar las direcciones del flujo de agua subterránea, influyendo potencialmente en las interacciones térmicas entre GWHP-B y GWHP-C. A pesar de las configuraciones subóptimas de los pozos, pequeños ajustes en su operación pueden afectar significativamente los impactos térmicos en los pozos de producción. De los 27 escenarios propuestos en este estudio, se seleccionaron ocho en función de su impacto térmico en los pozos de producción y los criterios operativos de los sistemas GWHP ( Tabla 5 ). Estos incluyeron los escenarios con menor impacto térmico en los pozos de producción (escenarios 6, 22, 8, 24 y 26), el escenario potencialmente más adverso (escenario 7), el escenario que incrementó las temperaturas de descarga y redujo los caudales para todos los sistemas GWHP (escenario 2), y el que redujo las temperaturas de descarga y aumentó los caudales (escenario 3). El impacto térmico en los pozos de producción para todos los escenarios seleccionados se muestra en el Material suplementario 1. El método THERMAL demostró que los escenarios optimizados podrían reducir el impacto térmico, en comparación con el escenario base (escenario 1), en un 25 % (escenario 6) y un 52 % (escenario 26) para las interferencias intrasistema (GWHP-B) e intersistema (GWHP-C), respectivamente ( Tabla 5 ). Estas reducciones son cruciales para mejorar la sostenibilidad a largo plazo de los sistemas geotérmicos someros.

Tabla 5. Impactos térmicos y reducción de impactos térmicos en escenarios seleccionados.

La aplicación del método THERMAL a la ciudad de Zaragoza reveló que los escenarios con menor impacto térmico generalmente empleaban una estrategia de tipo XQ (aumento del caudal y reducción de la temperatura de descarga) en el sistema GWHP-B ( Fig. 4 y Tabla 6 ). Los valores de la Fig. 4 representan las desviaciones medias y los valores atípicos del impacto térmico para los sistemas GWHP-A, GWHP-B y GWHP-C en todos los escenarios propuestos. Se definieron como valores atípicos aquellos datos que superaban 1,5 veces el rango intercuartílico (RIC) por encima del tercer cuartil (Q3) o por debajo del primer cuartil (Q1) del conjunto de datos de impacto térmico para todos los sistemas estudiados. Estos resultados demuestran que los escenarios que incorporaban un aumento del caudal y una reducción de la temperatura de descarga para el sistema GWHP-B se asociaron con una reducción del impacto térmico en el acuífero. En concreto, estos escenarios presentaron menos casos de picos de impacto térmico superiores a 6 °C.

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Figura 4. Diagrama de caja del impacto térmico para todos los escenarios de operación térmica.

Tabla 6. Los mejores y peores escenarios de funcionamiento se basan en los valores extremos del impacto térmico que se muestran en el diagrama de caja del impacto térmico.

Por el contrario, los escenarios con impactos térmicos más significativos implementaron una estrategia de tipo XT, que consistía en aumentar las temperaturas de descarga y reducir los caudales en el sistema GWHP-B. Este enfoque demostró que las elevadas temperaturas de descarga, combinadas con los menores caudales en el sistema GWHP-B, contribuyeron a un mayor aumento general de la temperatura en el acuífero dentro del área de estudio. Estos resultados ponen de manifiesto que el sistema GWHP-B fue el más problemático, ya que produjo sistemáticamente las temperaturas de descarga más altas, exacerbando así las perturbaciones térmicas en el acuífero.

Las simulaciones numéricas han demostrado que mejorar la sostenibilidad de los sistemas GWHP requiere implementar escenarios con temperaturas de inyección más bajas y caudales más altos, especialmente en sistemas que experimentan impactos intrasistema, como se observa en el caso de GWHP-B ( Fig. 5 ). Por el contrario, aumentar las temperaturas de inyección y reducir los caudales en instalaciones afectadas por impactos intersistema, como GWHP-C, ayuda a mitigar el impacto térmico en los pozos de producción sujetos a estas interacciones.

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Figura 5. Mapas de impacto e histogramas de impacto térmico por área de los escenarios de operación térmica optimizados (periodo de simulación: 01/01/2003 – 01/09/2029; resultados mostrados para el 01/09/2029). (A) y (A’) Escenario de operación térmica actual . (B) y (B’) Escenario 2 (A(XT)-B(XT)-C(XT)). (C) y (C’) Escenario 3 (A(XQ)-B(XQ)-C(XQ)). (D) y (D’) Escenario 6 (A(XT)-B(XQ)-C(XT)). (E) y (E’) Escenario 22 (A(XT)-B(XQ)-C(XQ)). Se consideraron áreas de alto impacto térmico superiores a 4 °C.

La aplicación del método térmico ha demostrado que es posible reducir el impacto térmico promedio en los pozos de producción, incluso cuando estos se encuentran mal ubicados con respecto a los pozos de inyección. Para lograrlo, se debe determinar una combinación adecuada de escenarios, considerando lo siguiente: (1) Para sistemas GWHP con impactos dentro del sistema, o en casos donde los pozos de producción e inyección están muy separados, se deben aplicar escenarios con temperaturas de inyección más bajas y caudales más altos. (2) Para sistemas GWHP con impactos entre sistemas, o donde los pozos de producción e inyección están muy próximos, se deben aumentar las temperaturas de inyección y reducir los caudales en consecuencia.

Los resultados indican que la optimización de la ubicación y operación de los pozos puede generar mejoras significativas en el rendimiento del sistema. Esto coincide con los hallazgos de estudios previos, que también han resaltado el papel fundamental del posicionamiento estratégico de los pozos en la eficiencia de los sistemas geotérmicos ( Halilovic et al., 2023b ; Halilovic et al., 2023a ; Meng et al., 2019 ; Miglani et al., 2018 ; Park et al., 2021 ). Además, la capacidad de mitigar los impactos térmicos mediante ajustes operativos sugiere que incluso los sistemas con diseños inicialmente deficientes pueden mejorarse, aumentando así su viabilidad y sostenibilidad a largo plazo.

3.2 . Reducción del área de impacto térmico mediante la operación sostenible de sistemas geotérmicos someros

Los resultados de la modelización numérica obtenidos mediante el método THERMAL ( Fig. 5 ) demostraron que la zona de impacto térmico generada por el funcionamiento del sistema GWHP podría reducirse implementando alternativas operativas que disminuyen los caudales y aumentan las temperaturas. Sin embargo, estos escenarios también provocaron una expansión de las zonas de impacto térmico de alta temperatura (>4 °C), incrementando su extensión en un 15 % en la zona de estudio de la ciudad de Zaragoza en el escenario 2. Dichas zonas de alta temperatura podrían alterar el equilibrio térmico del acuífero, disminuyendo potencialmente la eficiencia a largo plazo de los sistemas geotérmicos y haciendo inviable la instalación de nuevos sistemas GWHP. La distribución del impacto térmico por área, en diferentes rangos de temperatura para todos los escenarios simulados, se presenta en el material suplementario 2 .

El escenario 2 ( Fig. 5B ), que incrementó las temperaturas de descarga y disminuyó los caudales en todos los sistemas GWHP, generó las mayores áreas de impacto de alta temperatura, a la vez que redujo el área total de impacto térmico. Este escenario presentó tanto el impacto térmico máximo (16,07 °C) como el mínimo (−2,46 °C). También mostró una asimetría significativa (1,52) ( Fig. 5B ‘), lo que indica una frecuencia considerable de valores de impacto térmico extremadamente altos en comparación con el escenario operativo actual. En contraste, el escenario 3 presentó la menor extensión de áreas de impacto de alta temperatura (>4 °C) ( Fig. 5C ), el menor impacto térmico máximo (8,08 °C) y la menor curtosis (−0,14), lo que indica una distribución térmica más homogénea ( Fig. 5C ‘). Este escenario incrementó los caudales y disminuyó las temperaturas de descarga en todos los sistemas GWHP, lo que resultó en un área de impacto térmico general más amplia, pero con zonas más pequeñas de temperatura elevada. Estos resultados concuerdan con estudios previos ( Lo Russo y Civita, 2009 ; Piga et al., 2017 ; Pophillat et al., 2020 ; Sezer et al., 2023b ), que también indicaron que el aumento del caudal tiende a expandir la extensión espacial de las plumas térmicas. Sin embargo, este aumento solo se observó en plumas térmicas con temperaturas inferiores a 4 °C, mientras que las plumas de alta temperatura (superiores a 4 °C) se redujeron.

La comparación entre el Escenario 2 y el Escenario 3 ( Fig. 6A ) mostró que, en el Escenario 3, se produjo una ampliación del área total de impacto térmico, lo que incrementó la interferencia térmica entre sistemas. Sin embargo, el impacto térmico dentro del sistema disminuyó. En contraste, el Escenario 2 generó áreas de impacto de alta temperatura, aumentando la interferencia térmica dentro del sistema y reduciendo los efectos entre sistemas. Este fenómeno no se limitó a estos dos casos. Un ejemplo se muestra en la Fig. 6B , que compara los Escenarios 3 y 6. En el Escenario 3, los pozos de producción C-1 y C-2 experimentaron un aumento de temperatura, lo que indica una mayor interferencia entre sistemas. Mientras tanto, los pozos B-1 y B-2 no mostraron variación de temperatura, manteniendo el mismo impacto dentro del sistema. Se observó una reducción de temperatura cerca del pozo de inyección C-3. La figura 6 B ilustra que, si bien el escenario 3 fue beneficioso para el sistema GWHP-B, afectó negativamente al sistema GWHP-C al expandir el área de impacto térmico en el acuífero y reducir las zonas de alta temperatura (>4 °C).

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Figura 6. Mapas comparativos del impacto térmico diferencial. (A) Escenarios 2 y 3. (B) Escenarios 3 y 6. (C) Escenarios 6 y 22.

Dos escenarios con impactos térmicos similares en los pozos de producción podrían generar impactos térmicos marcadamente diferentes por área, como se muestra en la comparación entre los escenarios 6 y 22 ( Fig. 6B ). Ambos escenarios produjeron valores de impacto térmico igualmente beneficiosos, como se analizó en la sección 3.1 . Sin embargo, el escenario 6 presentó una mayor dispersión (desviación estándar: 1,39) y una temperatura máxima más alta (10,64 °C) ( Fig. 5D’), lo que indica una mayor variabilidad térmica. En contraste, el escenario 22 mostró una distribución más simétrica y estable, con una asimetría de 1,05 y una curtosis de 0,40 ( Fig. 5E ‘). Los mapas de impacto y los histogramas de impacto térmico por área para todos los escenarios de operación térmica optimizados se proporcionan en el material suplementario 3 y el material suplementario 4 , respectivamente.

Los resultados de las simulaciones numéricas indicaron una correlación positiva directa entre el impacto térmico en los pozos de producción y el área afectada, con valores de impacto térmico entre 1 °C y 4 °C. Sin embargo, esta relación se invirtió para áreas con impactos térmicos superiores a 4 °C (véase la figura 7 ). Este fenómeno se debió a que algunos escenarios simulados generaron extensas zonas de alta temperatura que no afectaron directamente a los pozos de producción. Un ejemplo de esto se observa en los resultados numéricos de los escenarios 3 ( figura 5C ), 6 ( figura 5D ) y 22 ( figura 5E ), donde los mayores impactos térmicos en los escenarios 6 y 22, en comparación con el escenario 3, resultaron ser, en última instancia, más beneficiosos para los pozos de producción, como se explica en la sección 3.1 .

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Figura 7. Impacto térmico por área de cada uno de los escenarios de operación térmica simulados.

Para minimizar la superficie total afectada por el impacto térmico, se recomienda seleccionar escenarios que reduzcan los caudales y aumenten las temperaturas de descarga. Sin embargo, estos escenarios también conllevan una expansión de las zonas de alto impacto térmico (>4 °C). Como alternativa, para reducir la extensión de estas zonas, se deben seleccionar escenarios operativos que aumenten los caudales y reduzcan las temperaturas de descarga. No obstante, estos escenarios resultan en un aumento de la superficie total afectada por el impacto térmico. Por consiguiente, es fundamental una estrategia operativa combinada y específica para cada sistema que permita minimizar el impacto general sin ampliar excesivamente las zonas de alto impacto térmico.

3.3 . Ahorro energético, emisiones de CO2 _y ahorro económico derivado del funcionamiento sostenible de sistemas geotérmicos someros

Los resultados de este estudio demostraron que escenarios de operación térmica adecuados pueden reducir las emisiones de CO₂ _y aumentar el ahorro económico mediante el uso de sistemas GWHP, sin necesidad de reubicar los pozos de producción. Las emisiones de CO₂ _y el ahorro económico se calcularon a partir del impacto térmico en los pozos de producción, derivado de los modelos numéricos de cada escenario de operación térmica y los valores COP calculados correspondientes ( Fig. 8A y Fig. 8B ). Las reducciones estimadas de CO₂ _y el ahorro económico asociado para todos los escenarios se presentan en el material suplementario 5 y el material suplementario 6 , respectivamente.

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Figura 8. ( A) Ahorro estimado de CO₂ en t eqCO₂ _{· año⁻¹} según ^el escenario optimizado, en comparación con el escenario operativo actual. (B) Ahorro económico estimado en k€·año⁻¹ ^según el escenario optimizado, en comparación con el escenario operativo actual.

Los resultados mostraron que, si bien el escenario 7 presentaba el mayor impacto térmico, también era el más beneficioso en modo calefacción, reduciendo significativamente las emisiones en 11,11 t eqCO₂ _· año⁻¹ ⁽ 2,2 %). Sin embargo, este escenario incrementó las emisiones en modo refrigeración en 27,01 t eqCO₂ _· año⁻¹ ⁽ 2,7 %). Por lo tanto, considerando el uso típico del acuífero urbano de Zaragoza en modo refrigeración y los desafíos térmicos asociados, este escenario se considera el más desfavorable. Por la misma razón, otras alternativas similares, como el escenario 27, también fueron descartadas.

El escenario 6 ofreció la configuración operativa más eficiente en modo refrigeración, logrando ahorros de 14,94 t eqCO₂ _· año⁻¹ ⁽ 2 %) y 7,53 k€·año⁻¹ ⁽ 2,7 %). El escenario 22 obtuvo el mayor beneficio económico, con un ahorro total de 2,76 k€·año⁻¹ ^en ambos modos operativos. Asimismo, mostró una reducción de emisiones de CO₂ _de 14,88 t eqCO₂ _· año⁻¹ ^y un ahorro económico de 7,5 k€·año⁻¹ ^, valores muy similares a los del escenario 6. Como se analizó en la sección 3.2 , el escenario 22 presentó un menor impacto térmico por unidad de superficie en comparación con el escenario 6, lo que lo convierte en la alternativa más equilibrada en términos de rentabilidad y sostenibilidad.

Como era de esperar, los escenarios con el menor impacto térmico promedio en los pozos de producción fueron también aquellos con menores tasas de emisión de CO₂ _y mayores ahorros económicos. Los resultados de este estudio indican que la implementación de una estrategia de gestión eficaz, adaptada a las características específicas de cada sistema GWHP, es crucial para garantizar su sostenibilidad a largo plazo. Reducir el impacto térmico en los pozos de producción mediante una gestión adecuada puede generar importantes ahorros económicos y reducciones de emisiones de CO₂, _estimadas en un promedio de 7,53 k€·año⁻¹ ⁽ 2,7 %) y 14,94 t eqCO₂ _· año⁻¹ ⁽ 2 %). Por lo tanto, se recomienda priorizar las combinaciones de escenarios que resulten en mayores reducciones promedio del impacto térmico en los pozos de producción, para garantizar la sostenibilidad a largo plazo y un mejor rendimiento.

3.4 . Toma de decisiones holística

Los resultados de la evaluación integral ( Fig. 9 ) resaltan la necesidad de protocolos de optimización multivariable específicos para cada contexto, basados ​​en las condiciones hidrogeológicas. Esta necesidad surge de la falta de correlaciones significativas entre los indicadores clave de rendimiento (impacto térmico en los pozos de producción, áreas de impacto térmico (>4 °C) y ahorro de CO₂ ₎ y los parámetros operativos (1Q, XQ, XT) descritos en la Sección 2.2.1 . La ausencia de relaciones universales impide la aplicación de un enfoque de optimización único, lo que exige estrategias de gestión adaptadas para mitigar eficazmente los impactos de las descargas térmicas.

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Figura 9. Comparación integral mediante las diferentes funciones objetivo (los tres criterios adoptados) y las puntuaciones de rendimiento adimensionales finales para cada escenario, según el número de escenarios con variaciones de temperatura (XT), variaciones de caudal (XQ) o sin cambios respecto al modo de operación actual (1Q). (A) Promedio del impacto térmico en pozos de producción. (B) Impacto térmico por área en zonas de alto impacto térmico (>4 °C). (C) Ahorro de emisiones de CO₂ . (D) Puntuaciones de rendimiento adimensionales finales.

El análisis de las áreas de impacto térmico (>4 °C) ( Fig. 9B ) revela una distribución bimodal con agrupaciones entre 9000 y 15 000 m² ^y entre 64 000 y 85 000 m² ^. Este fenómeno se atribuye al impacto predominante de las plumas térmicas generadas por los pozos de inyección del sistema GWHP 3. Las configuraciones operativas que incorporan el parámetro XQ en este sistema reducen notablemente las áreas de impacto térmico (>4 °C), mientras que el uso de estrategias 1Q o XT tiende a expandirlas. Estos resultados indican que, en sistemas GWHP de alto rendimiento, la reducción de las temperaturas de descarga y el aumento de los caudales (XQ) pueden minimizar la exposición a áreas de alto impacto térmico (>4 °C). Sin embargo, como se analizó en la sección 3.2 , un aumento en los caudales también conlleva una mayor área total afectada, incluso si se reducen las zonas de alto impacto térmico (>4 °C).

No se observó una correlación clara entre los impactos térmicos en los pozos de producción y las demás variables evaluadas. Por ejemplo, un menor impacto promedio en los pozos de producción no se traduce necesariamente en un mayor ahorro de CO₂, ya que la reducción de CO₂ _{también depende} del consumo total anual de energía eléctrica. De igual manera, un menor impacto promedio en los pozos de producción no reduce proporcionalmente las áreas totales afectadas, lo que subraya la necesidad de realizar evaluaciones específicas para cada sitio que integren factores hidrogeológicos, espaciales y ambientales.

Las puntuaciones de rendimiento adimensionales ( Fig. 9D ) identifican los escenarios 4, 22 y 6 como las alternativas operativas más favorables. Estos escenarios comparten un modo de operación común: XT en el sistema GWHP A, XQ en el sistema B y operación flexible en el sistema C (es decir, cualquier modo de operación funciona). Por el contrario, las alternativas menos efectivas (escenarios 27, 9 y 7) combinan XQ en el sistema A con XT en el sistema B y condiciones operativas problemáticas en el sistema C. Esto subraya que la eficiencia de toda la red geotérmica depende de las interacciones sinérgicas entre los sistemas GWHP, y no únicamente del sistema GWHP de mayor capacidad. El escenario 4 se presenta como la opción más equilibrada, ofreciendo ahorros moderados de CO₂ _, impactos térmicos reducidos en los pozos de producción en comparación con la línea base y una disminución del área afectada por el impacto térmico de alta temperatura (>4 °C), aunque no lidera ninguna métrica de rendimiento individual. Para prioridades más específicas (como minimizar el impacto térmico en los pozos de producción y maximizar la reducción de CO2 ₎ , los escenarios 6 y 22 ofrecen ventajas estratégicas más claras.

3.5 . Beneficios, limitaciones y perspectivas

Los resultados demostraron que el método THERMAL puede reducir las interferencias térmicas y, por consiguiente, las emisiones de CO₂ ^, además de incrementar el ahorro económico. Si bien la integración de un modelo numérico de flujo implica un alto coste computacional, este método es altamente adaptable a cualquier red de sistemas GWHP a nivel mundial que pueda ser susceptible a interferencias térmicas. El método THERMAL incorpora el modelo analítico desarrollado por Martínez-León et al. (2025) para optimizar el régimen operativo de los sistemas GWHP, lo que lo hace aplicable a cualquier tipo de sistema GWHP. Asimismo, THERMAL incluye un modelo numérico adaptable a diversas condiciones hidrogeológicas, lo que garantiza su versatilidad y eficacia en diferentes entornos.

Las posibles limitaciones de esta metodología radican en la necesidad de una monitorización continua; cualquier error o inexactitud en los registros operativos podría comprometer su eficacia. Además, la implementación de modelos numéricos de transporte y flujo de calor requiere un esfuerzo sostenido de adquisición de datos y una considerable experiencia técnica. Asimismo, las demandas energéticas y medioambientales pueden evolucionar debido al cambio climático, lo que exige una adaptación dinámica de las estrategias.

Este método resulta útil cuando los pozos ya están instalados y solo es necesario ajustar los regímenes operativos de los sistemas GWHP existentes. Si bien esta es la situación más común, no es la ideal. La interacción entre sistemas es compleja, y las distintas estrategias operativas pueden afectar tanto a los impactos entre sistemas como dentro de un mismo sistema. En algunos casos, las mejoras en un sistema pueden empeorar otros, lo que dificulta la gestión. Sin embargo, si se prioriza un sistema GWHP específico (como el que abastece a un hospital), podría ser aceptable generar un impacto negativo en un sistema GWHP más pequeño y de menor prioridad para mejorar el rendimiento general del sistema GWHP más crítico.

Por este motivo, futuros estudios podrían centrarse en el desarrollo de modelos predictivos avanzados que incorporen inteligencia artificial y aprendizaje automático para identificar las estrategias de bombeo más óptimas en función de las demandas energéticas proyectadas y las condiciones de caudal alteradas asociadas al cambio climático. Al aplicar el método THERMAL en combinación con los valores proyectados de potencia y caudal en diferentes escenarios de cambio climático ( Walch et al., 2022 ), sería posible identificar las soluciones más rentables que satisfagan las nuevas necesidades energéticas y cumplan con la legislación vigente.

4 Conclusiones

La presente investigación propone un método holístico denominado «Gestión de la energía geotérmica somera mediante optimización holística» (THERMAL) para optimizar la gestión térmica de los sistemas de bomba de calor geotérmica (GWHP) en acuíferos urbanos. Este método propone y evalúa nuevas estrategias de gestión térmica orientadas a mantener la temperatura natural del acuífero y reducir la interferencia térmica tanto dentro del sistema como entre sistemas. El método THERMAL evalúa tanto el impacto térmico en el acuífero (impacto ambiental) como en los pozos de producción de los sistemas (rendimiento del sistema/impacto en la mitigación).

Esta investigación contó con el apoyo del proyecto SAGE4CAN, financiado por la Agencia Española de Investigación (AEI, proyecto PID2020-114218RA-100 ). Los autores agradecen a la Autoridad de la Cuenca del Ebro (CHE) su valioso apoyo. JML desea expresar su agradecimiento por el apoyo recibido a través de las subvenciones del Programa INVESTIGO 2022 de la Comunidad de Madrid (Proyecto n.º 74 – Proyectos de I+ D+i en el ámbito de la digitalización, CN-IGME), en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado por la Unión Europea (NextGenerationEU).

Al aplicar este método a tres sistemas GWHP ubicados en el acuífero urbano de Zaragoza, se analizaron 27 escenarios diferentes de gestión térmica. Varios escenarios de operación térmica resultaron altamente beneficiosos para mitigar los impactos térmicos y mejorar la eficiencia, logrando una reducción anual de emisiones del 2 % (14,94 t eqCO₂ _· año⁻¹ ⁾ y un ahorro económico del 2,7 % anual (7,53 k€·año⁻¹ ⁾ . Además, el impacto térmico promedio en los pozos de producción se redujo en un 50 %, a pesar de su ubicación subóptima con respecto a los pozos de inyección, y sin necesidad de reubicarlos ni incurrir en costos adicionales. Sin embargo, estos escenarios de operación térmica no coincidieron con aquellos que generaban las menores áreas de impacto de alta temperatura en el acuífero. Los resultados mostraron que la reducción de los caudales y el aumento de las temperaturas de descarga pueden disminuir el área total de impacto, contribuyendo a mantener el equilibrio térmico general del acuífero y reduciendo las zonas de impacto térmico. No obstante, esta estrategia también incrementa la superficie afectada por impactos de alta temperatura (>4 °C), lo que podría dañar áreas sensibles del acuífero. Por otro lado, aumentar los caudales y reducir las temperaturas de descarga puede disminuir las zonas de alta temperatura, beneficiando a ciertos pozos de producción, pero a costa de una posible expansión de la superficie total afectada térmicamente en todo el acuífero. La aplicación de este método subraya la importancia de adoptar un enfoque integral para la toma de decisiones con el fin de optimizar la gestión térmica de los acuíferos urbanos. Si bien el estudio se basa en solo tres instalaciones, se considera sólido debido al extenso conjunto de datos utilizado: 524 640 mediciones reales de caudal y temperatura de descarga con intervalos de quince minutos, 1 049 280 puntos de datos simulados y 27 simulaciones numéricas. El modelo consta de 941 312 elementos y 531 504 nodos. Dado el coste computacional de simular 27 escenarios con este nivel de precisión, el volumen de datos generados y la aplicabilidad del método en diferentes contextos geográficos, el estudio se considera suficientemente representativo para demostrar su eficacia. Este estudio presenta un sitio de demostración, sentando las bases para aplicaciones más amplias en futuras investigaciones.

Por lo tanto, el método THERMAL ha demostrado ser una estrategia valiosa para la gestión de la energía geotérmica en entornos urbanos, al ofrecer un flujo de trabajo que equilibra las necesidades de operación del sistema geotérmico con la preservación de las condiciones del acuífero. Además, la implementación de este método ha revelado la complejidad de las interferencias térmicas, la necesidad de evaluaciones más detalladas y la importancia de adaptar cuidadosamente las estrategias de gestión a las condiciones específicas de cada acuífero y sistema de bomba de calor geotérmica.

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