Artículo de investigación científica  
Modelación y calibración del cloro  
residual en el software Epanet.  
Caso de estudio: municipio de Villa  
de Leyva (Boyacá, Colombia)  
Cómo citar: F. Santamaría, J. Solorzano, A. Caicedo,  
“Modelación y calibración del cloro residual en el  
software Epanet. Caso de estudio: municipio de Villa  
de Leyva (Boyacá, Colombia)”. Inventum, vol. 18 n.º  
35, pp. 84-96, julio - diciembre 2023 doi: 10.26620/  
uniminuto.inventum.18.35.2023.84-96  
Editorial: Corporación Universitaria Minuto  
de Dios – UNIMINUTO.  
Modeling and calibration of residual  
chlorine in Epanet software.  
Case study: Town of Villa de Leyva  
(Boyacá, Colombia)  
ISSN: 1909-2520  
eISSN: 2590-8219  
Fecha de recibido: 01 de junio de 2023  
Fecha de aprobado: 01 de julio de 2023  
Fecha de publicación: 15 de julio de 2023  
Conflicto de intereses: los autores han declarado que  
no existen intereses en competencia.  
Modelagem e calibração de cloro residual  
no software Epanet.  
Estudo de caso: município de Villa  
de Leyva (Boyacá, Colômbia)  
Resumen:  
La prestación del servicio de acueducto integra un factor esencial para  
acceder a un nivel básico de calidad de vida y así evitar la transmisión  
de enfermedades patógenas en la población. Dentro de la potabilización  
del recurso hídrico se desarrolla el proceso fisicoquímico “desinfección”  
en las plantas de tratamiento, en el que la concentración aplicada se  
realiza por el método de tanteo, sin tener en cuenta el comportamiento  
que tiene el desinfectante en las redes del acueducto. Por lo anterior,  
en la siguiente investigación desarrollada en el municipio de Villa de  
Leyva (departamento de Boyacá, Colombia) en el 2019, se explica el  
comportamiento que presenta el cloro residual libre en las tuberías de  
la red de abastecimiento, mediante la modelación y calibración de 3  
escenarios en el software Epanet, de acuerdo con la variación de los  
coeficientes de reacción (KWall), (KBulk) y el coeficiente de correlación  
rugosidad-reacción en la pared (F). Realizado el proceso de calibración  
hidráulica y de calidad, en el escenario n°. 1 se obtuvo un porcentaje de  
error entre los valores leídos y computados del 11 % para las presiones  
F. Santamaría  
Universidad Piloto de Colombia  
Facultad de Ingeniería Civil  
Email: felipe-santamaria@upc.edu.co  
y 0,3 % en los niveles de cloro, conforme los coeficientes (KWall) y (KBulk  
)
de -0.65 y (F) -2.88 que modelan la red de abastecimiento. Teniendo  
calibrado el primer escenario, se utilizaron los coeficientes obtenidos  
para iniciar la modelación del segundo y tercer escenario. Para el caso de  
estudio, se observó que el comportamiento del cloro residual libre varía  
según las presiones durante el día, en los intervalos pico de consumo las  
presiones disminuyen y los niveles del desinfectante aumentan, debido  
a que el caudal se transporta con mayor velocidad por las tuberías,  
generando menor reacción del agente químico.  
J. Solorzano  
Universidad Piloto de Colombia  
Facultad de Ingeniería Civil  
Email: jusedepla@gmail.com  
A. Caicedo  
Universidad Piloto de Colombia  
Facultad de Ingeniería Civil  
Email: yuri-caicedo@unipiloto.edu.co  
Palabras clave: Epanet, cloro residual, desinfección, calibración de redes,  
coeficientes de reacción.  
INVENTUM Nº 35 | ISSN 1909-2520 | eISSN 2590-8219 | DOI: 10.26620/UNIMINUTO.INVENTUM.18.35.2023.84-96 |  
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Modelación y calibración del cloro residual en el software Epanet. Caso de estudio: municipio de Villa de Leyva (Boyacá, Colombia)  
F. Santamaría, J. Solorzano, A. Caicedo  
Abstract:  
The supply of the aqueduct service integrates an essential factor to  
access a basic level of quality of life and so avoid the transmission of  
pathogenic diseases in the population. Within the purification of water  
resources, the physicochemical process “disinfection” is developed in the  
treatment plants, where the applied concentration is implemented by the  
trial method without taking into account the behavior of the disinfectant  
in the aqueduct networks. Therefore, in the following research developed  
in the town of Villa de Leyva (department of Boyacá, Colombia) in 2019,  
the behavior of free residual chlorine in the pipes of the supply network  
is explained, through the modeling and calibration of 3 stages in the  
Epanet software, according to the variation of the reaction coefficients  
(KWall), (KBulk) and the roughness-wall reaction correlation coefficient (F).  
Carrying out the hydraulic and quality calibration process, in stage n°. 1,  
a percentage of error between the read and computed values of 11 % for  
the pressures and 0.3% for the chlorine levels was obtained, according to  
the coefficients (KWall) y (KBulk) de -0.65 y (F) -2.88 that model the supply  
network. Having calibrated the first stage, the coefficients obtained  
were used to start the modeling of the second and third stages. For the  
case study, it was observed that the behavior of free residual chlorine  
varies according to the pressures during the day, in the peak consumption  
intervals the pressures decrease and the levels of the disinfectant  
increase, due to the fact that the flow is transported with greater rate  
through the pipes generating less reaction of the chemical agent.  
Keywords: Epanet, residual chlorine, disinfection, network calibration,  
reaction coefficients.  
Resumo:  
A prestação do serviço de aqueduto integra um factor essencial para aceder  
a um nível básico de qualidade de vida e assim evitar a transmissão de  
doenças patogénicas na população. No âmbito da purificação do recurso  
hídrico, desenvolve-se o processo físico-químico “desinfecção em estações  
de tratamento”, no qual a concentração aplicada é realizada pelo método  
de apalpação, sem levar em conta o comportamento do desinfetante  
nas redes de aquedutos. Portanto, na seguinte pesquisa desenvolvida  
no município de Villa de Leyva (departamento de Boyacá, Colômbia) em  
2019, é explicado o comportamento do cloro residual livre nas tubulações  
da rede de abastecimento, através da modelagem e calibração de 3  
cenários no software Epanet, de acordo com a variação dos coeficientes  
de reação (KWall), (KBulk) e do coeficiente de correlação rugosidade-reação  
na parede (F). Feito o processo de calibração hidráulica e de qualidade,  
no cenário n°. 1 obteve-se um percentual de erro entre os valores lidos  
e calculados de 11% para pressões e 0,3% para níveis de cloro, conforme  
os coeficientes (KWall). (KBulk) de -0,65 e (F) -2,88 que modelam a rede de  
abastecimento. Após calibrado o primeiro cenário, os coeficientes obtidos  
foram utilizados para iniciar a modelagem do segundo e terceiro cenários.  
Para o estudo de caso observou-se que o comportamento do cloro residual  
livre varia de acordo com as pressões durante o dia, nos intervalos de pico  
de consumo as pressões diminuem e os níveis do desinfetante aumentam,  
pois o fluxo é transportado com maior velocidade através as tubulações  
gerando menor reação do agente químico.  
Palavras chave: Epanet, cloro residual, desinfecção, calibração de rede,  
coeficientes de reação.  
INVENTUM Nº 35 | ISSN 1909-2520 | eISSN 2590-8219 | DOI: 10.26620/UNIMINUTO.INVENTUM.18.35.2023.84-96 |  
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Modelación y calibración del cloro residual en el software Epanet. Caso de estudio: municipio de Villa de Leyva (Boyacá, Colombia)  
F. Santamaría, J. Solorzano, A. Caicedo  
agua en los sistemas de distribución, entre ellas Epanet,  
I. INTRODUCCIÓN  
la cual permite realizar modelaciones del cloro residual  
e identificar en cualquier punto de la red la concentra-  
ción; esencialmente el software requiere la definición de  
las constantes de correlación (F) y de reacción para el  
seno del agua (KBulk) y las paredes de las tuberías (KWall),  
adicionalmente es necesario ingresar la concentración  
aplicada generalmente en la PTAP [5, 6].  
Los países en desarrollo a nivel global, especialmente  
en Suramérica, presentan dificultades en el suministro  
de servicios públicos por diferentes razones económicas,  
políticas, o sociales, causando deficiencia en la calidad  
de vida de la población. Está situación ocurre en el sector  
del manejo de los recursos hídricos y potabilización,  
donde las entidades públicas y privadas encargadas del  
funcionamiento, mantenimiento y operación de los siste-  
mas de abastecimiento no contemplan la digitalización  
y modelación de algunos componentes que intervienen  
en las redes de distribución, entre ellos, el factor de  
calidad, que tiene como uno de sus objetivos analizar el  
componente de la desinfección que permite la destrucción  
de contaminantes microbianos en la mayoría de las  
situaciones, empleando diferentes productos químicos  
reactivos [1].  
Según lo expuesto, se propuso determinar la magnitud de  
los coeficientes de reacción y correlación que intervienen  
en el seno del agua y las paredes de las tuberías para  
modelar el comportamiento del cloro residual libre en la  
red de abastecimiento del municipio de Villa de Leyva [7].  
II. METODOLOGÍA  
Para desarrollar la investigación planteada, se siguió el  
proceso expuesto a continuación con el objetivo de ca-  
librar el modelo de calidad del cloro residual libre, para  
finalmente analizar y discutir su comportamiento.  
Según la clasificación cualitativa de procesos de trata-  
miento en función de su complejidad técnica y menores  
costos asociados, la Organización Mundial de la Salud  
(OMS) recomienda emplear la cloración simple mediante  
la dosis crítica. Esta consiste en la aplicación de suficien-  
te concentración para oxidar con velocidad el nitrógeno  
amónico presente en el agua y dejar una adecuada  
concentración de cloro libre residual para proteger el  
agua de una eventual contaminación de microorganismos  
y bacterias en el transporte, entre el punto de cloración y  
el punto de consumo a lo largo de la red de distribución.  
Además, es necesario determinar las reacciones que  
pueda tener la concentración inicial del cloro con el seno  
del agua y las paredes de las tuberías para evitar un costo  
adicional en la creación de puntos de recloración [2, 3].  
A. Condición actual del sistema de distribución  
En compañía de la empresa de servicios públicos Esvilla  
E.S.P., se realizó un recorrido por la planta de tratamiento  
“La Diana”, con el fin de obtener información respecto  
al caudal tratado, el método de desinfección del agua, la  
dosificación del agente desinfectante y cómo se lleva a  
cabo el proceso de abastecimiento al municipio. Poste-  
riormente, fue suministrado por la empresa de servicios  
públicos los planos de catastro de redes, donde se en-  
contró información de las características de la red, áreas  
aferentes a nudos de consumo, longitudes de tuberías,  
diámetros, localización de accesorios, etc.  
Con la obligación de las empresas que facilitan el servicio  
de acueducto en presentar óptimos niveles de cloro en  
todos los puntos del sistema de distribución a las entida-  
des de control y a la población, es necesario implementar  
modelos digitales de simulación partiendo de datos opera-  
cionales, hidráulicos y de calidad comprobados en campo,  
para identificar y plantear soluciones con respecto a zonas  
que presenten fallas en el suministro [4]. Con el fin de  
desarrollarlos existen varias aplicaciones de modelación  
para investigar conflictos con respecto a la calidad del  
B. Campaña de monitoreo  
Se eligieron estratégicamente 4 puntos de monitoreo loca-  
lizados en el municipio, los cuales se observan en la figura  
1, en donde se recopilo durante una semana, en intervalos  
de tres horas, datos de presión con un manómetro digital  
y niveles de cloro con un colorímetro portátil.  
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F. Santamaría, J. Solorzano, A. Caicedo  
Leyenda  
PLANTA DE TRATAMIENTO DE AGUAPOTABLE  
PUNTO DE MUESTREO # 1  
PUNTO DE MUESTREO # 2  
PUNTO DE MUESTREO # 3  
PUNTO DE MUESTREO # 4  
Figura 1. Puntos de muestreo.  
Fuente: elaboración propia.  
Teniendo en cuenta los datos recolectados, se utilizó la  
NIVELES DE CLORO PUNTO DE MUESTREO #1  
mediana de las presiones y niveles de cloro para analizar  
el comportamiento que se presenta en la red. En los  
siguientes diagramas de caja, se muestra la variación  
de la presión y el cloro para los 4 puntos según la hora  
de muestreo, en cada punto se analizan los parámetros  
mencionados en 5 horas diferentes del día, con el fin de  
evidenciar los aumentos o descensos y la relación que  
tiene la presión de la red con el nivel del desinfectante.  
1,8  
1,6  
1,4  
1,2  
1,0  
0,8  
0,6  
0,4  
0,2  
0,0  
PRESIONES PUNTO DE MUESTREO #1  
9:00 am 12:00 pm 3:00 pm 6:00 pm  
8:00 pm  
80  
75  
70  
65  
HORA (hh:mm)  
Figura 3. Lecturas cloro lunes a viernes punto 1.  
Fuente: elaboración propia.  
60  
55  
50  
45  
40  
35  
30  
25  
20  
15  
PRESIONES PUNTO DE MUESTREO #2  
80  
75  
70  
65  
60  
55  
50  
45  
9:00 am  
12:00 pm 3:00 pm  
6:00 pm  
8:00 pm  
40  
35  
HORA (hh:mm)  
30  
25  
20  
Figura 2. Lecturas presión lunes a viernes punto 1.  
Fuente: elaboración propia.  
15  
9:20 am 12:20 pm 3:20 pm  
6:20 pm 8:20 pm  
HORA (hh:mm)  
Figura 4. Lecturas presión lunes a viernes punto 2.  
Fuente: elaboración propia.  
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F. Santamaría, J. Solorzano, A. Caicedo  
PRESIONES PUNTO DE MUESTREO #3  
NIVELES DE CLORO PUNTO DE MUESTREO #4  
75  
70  
65  
60  
55  
1,8  
1,6  
1,4  
1,2  
50  
45  
40  
35  
30  
1,0  
0,8  
0,6  
0,4  
0,2  
25  
20  
15  
0,0  
9:40 am 12:40 pm 3:40 pm 6:40 pm 8:40 pm  
10:00 am 1:00 pm 4:00 pm 7:00 pm  
9:00 pm  
HORA (hh:mm)  
HORA (hh:mm)  
Figura 5. Lecturas presión lunes a viernes punto 3.  
Fuente: elaboración propia.  
Figura 8. Lectura cloro lunes a viernes punto 4.  
Fuente: elaboración propia.  
NIVELES DE CLORO PUNTO DE MUESTREO #3  
C. Modelación hidráulica  
1,8  
1,6  
1,4  
La modelación hidráulica inició montando la red a Epanet  
indicando datos de diámetros de las tuberías, consumos y  
demás; también se definieron los diámetros internos y la  
rugosidad (Ks) de 0,0015 mm. Se identificó el componente  
de accesorios en las tuberías para asignar el coeficiente  
de pérdidas por estos; se asignó a cada nudo la altura  
sobre el nivel del mar (m s. n. m.) y la demanda base;  
se registraron los parámetros de elevación m s. n. m.,  
cota solera, nivel inicial, mínimo y máximo del agua en  
los tanques de almacenamiento y el diámetro de estos.  
Para lo anterior, se asignó un valor infinito para generar  
mayores ciclos de consumo. Es importante recalcar que  
para el cálculo de las pérdidas de energía y las elevaciones  
de los nudos se utilizaron los planteamientos dados en [7].  
1,2  
1,0  
0,8  
0,6  
0,4  
0,2  
0,0  
9:40 am 12:40 pm 3:40 pm 6:40 pm  
8:40 pm  
HORA (hh:mm)  
Figura 6. Lecturas cloro lunes a viernes punto 3.  
Fuente: elaboración propia.  
PRESIONES PUNTO DE MUESTREO #4  
D. Modelación de calidad  
95  
90  
85  
80  
75  
Para realizar la modelación de calidad del agua es indis-  
pensable poseer en su totalidad el modelo hidráulico  
calibrado teniendo en cuenta que en el análisis de calidad  
intervienen las reacciones del químico en el flujo y en las  
paredes de las tuberías.  
70  
65  
60  
55  
50  
45  
40  
35  
Para las reacciones en el seno del agua Watson propuso la  
30  
25  
siguiente ecuación:  
10:00 am 1:00 pm 4:00 pm 7:00 pm 9:00 pm  
HORA (hh:mm)  
Figura 7. Lectura presiones lunes a viernes punto 4.  
Fuente: elaboración propia.  
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Modelación y calibración del cloro residual en el software Epanet. Caso de estudio: municipio de Villa de Leyva (Boyacá, Colombia)  
F. Santamaría, J. Solorzano, A. Caicedo  
En donde, se define Kb = Coeficiente de reacción en el  
medio, C = Concentración de desinfectante y n = Orden de  
COMPARACIÓN VALORES MEDIOS DE PRESIÓN  
70  
60  
50  
reacción o coeficiente de dilución. [8].  
Y para las reacciones en la pared de las tuberías, teniendo  
en cuenta que “la velocidad de reacción de las sustancias  
que reaccionan en, o cerca de, la pared de las tuberías  
puede considerarse que depende de la concentración en el  
seno del agua del flujo principal mediante la expresión.”  
40  
30  
20  
10  
0
N-1  
N-2  
N-3  
N-4  
Localización  
Computado  
Observado  
En donde se define Kw = Coeficiente de reacción en la  
pared y se expresa en unidades de longitud/tiempo y  
(A/V) = Superficie de contacto por unidad de volumen en  
el interior de la tubería.  
Figura 9. Barras de calibración de presión modelo estático.  
Fuente: elaboración propia.  
En la figura 9, se observa la comparación de las presiones  
leídas en campo y las calculadas por el software para  
la calibración de la red. En este proceso se obtuvo un  
porcentaje de error del 13 %, valor aceptable teniendo  
en cuenta el tamaño y la complejidad de la red de  
abastecimiento del municipio.  
Otro parámetro que emplea Epanet para analizar qué  
ocurre en las paredes de las tuberías, es la rugosidad  
de las tuberías, dependiendo el tipo de material. Según  
la fórmula de perdidas, para esta investigación (Darcy-  
Weisbach), el software utiliza la siguiente expresión, que  
logra hacer depender el coeficiente Kw para cada tubería  
de su coeficiente de rugosidad.  
Posteriormente, en la calibración hidráulica dinámica se  
asignó a los nudos de consumo la curva de comportamiento  
de la demanda de agua construida mediante una lectura  
continua cada hora durante un día. Adicionalmente, se  
registró el consolidado de la mediana de las presiones  
tomadas en campo en el lapso de lunes a viernes [10, 11].  
En donde, se define ε = Rugosidad absoluta (D-W), d = Diá-  
metro de la tubería (m) y F = Coeficiente de correlación  
rugosidad-reacción.  
Finalmente, se ajustaron los factores multiplicadores  
en la curva de consumo, debido a que el modelo no pre-  
sentaba el consumo correspondiente a la campaña de  
monitoreo en el municipio [12, 13]. Como resultado de la  
calibración de la red en periodo extendido, se observó un  
margen de error de 11 % entre las barras mostradas en la  
figura 10, para los cuatro puntos de muestreo.  
E. Escenario 1  
Para iniciar la calibración de la red, se estableció el primer  
escenario como punto de partida para la calibración de  
los otros dos.  
COMPARACIÓN VALORES MEDIOS DE PRESIÓN  
90  
Calibración hidráulica  
80  
70  
60  
50  
Para calibrar el modelo de redes de abastecimiento de  
agua potable, inicialmente, se deben calibrar las presiones  
tomadas en campo a cierta hora del día (12:00 a.m.), de  
forma estática. El primer factor para tener en cuenta en la  
variación a lo largo del tiempo de las rugosidades [9]. Para  
esto, se calculó el factor de fricción para cada tubería  
del modelo, despejando la fórmula de Darcy-Weisbach,  
para ser reemplazada en la fórmula de Colebrook-White.  
De esta, se determinó un nuevo coeficiente de rugosidad  
(Ks) para cada tubería; también se asignó el coeficiente  
de pérdidas menores de acuerdo con los accesorios que  
componen las tuberías.  
40  
30  
20  
10  
0
N-1 N-2 N-3 N-4 N-1 N-2 N-3 N-4 N-1 N-2 N-3 N-4 N-1 N-2 N-3 N-4 N-1 N-2 N-3 N-4  
Localización  
Computado  
Observado  
Figura 10. Barras de calibración de presión modelo dinámico.  
Fuente: elaboración propia.  
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Modelación y calibración del cloro residual en el software Epanet. Caso de estudio: municipio de Villa de Leyva (Boyacá, Colombia)  
F. Santamaría, J. Solorzano, A. Caicedo  
Calibración de calidad  
De esta manera, se obtuvo un valor para el coeficiente de  
correlación rugosidad-reacción en la pared (F) de -4,56,  
pero como se observa en la figura 13, con estos factores de  
relación y correlación siguen existiendo niveles de cloro  
inferiores a los permitidos. Por tal razón, se aumentó  
el factor (Kw) a -0,6 obteniendo un resultado de (F) de  
-2,74, valores que calibran el modelo de calidad para el  
primer escenario y que podemos observar en la figura 14.  
Teniendo el modelo hidráulico dinámico calibrado, se  
inició la calibración del modelo de calidad indicando los  
parámetros de calidad y opciones de reacciones iniciales.  
Adicionalmente, a partir de la información suministrada  
por el personal de operación de la planta, la concentra-  
ción aplicada para la desinfección es de 2,6 mg/L, valor  
asignado en calidad de fuente para el nudo próximo a la  
salida de la planta.  
CLORO  
0.20  
0.50  
0.75  
1.50  
mg/L  
Figura 11. Parámetros de calidad y reacciones.  
Fuente: elaboración propia.  
Figura 13. Niveles de cloro 10:00 a.m. (KW, Kb: -1) y (F: -4,56).  
Fuente: elaboración propia.  
Inicialmente, se realizó la modelación definiendo un valor  
de F -10 y variando las constantes de reacción. Como re-  
sultado de estas modelaciones, se evidenciaron, como  
se observa en la figura 12, niveles de cloro inferiores  
0,20 mg/L en puntos lejanos con respecto a la planta de  
tratamiento.  
CLORO  
0.20  
0.50  
0.75  
1.50  
mg/L  
Figura 14. Niveles de cloro 10:00 a.m. (KW, Kb: -0,6) y (F: -2,74).  
Fuente: elaboración propia.  
CLORO  
0.20  
0.50  
0.75  
1.50  
mg/L  
En la figura 15, se aprecian las barras comparativas que  
muestran la modelación del cloro teniendo en cuenta  
los parámetros (Kw, Kb y F). En esta se evidencia el  
comportamiento de los factores de reacción (Kw y Kb) de  
-0,6 y de correlación (F) de -2,74, los cuales presentan un  
comportamiento semejante al del agente químico en la  
red del municipio.  
Figura 12. Niveles de cloro 10:00 a.m. (KW, Kb: -1) y (F: -10).  
Fuente: elaboración propia.  
Al modificar las constantes de reacción y definir un valor  
fijo para (F), se evidenció un comportamiento similar del  
cloro y concentraciones menores a las permitidas. Por  
lo anterior, se calculó mediante la siguiente fórmula, el  
coeficiente de correlación rugosidad-reacción en la pared  
(F), definiendo un valor inicial de -1 para (Kw) tal como  
lo propone Epanet, reemplazando la rugosidad relativa  
(ε) en 0,0020 mm y el diámetro (d) a 54,58 mm, debido  
que el mayor porcentaje de tubería en la red es de 2”.  
COMPARACIÓN VALORES MEDIOS DE CLORO  
1.6  
1.4  
1.2  
1
0.8  
0.6  
0.4  
0.2  
0
N-1  
N-3  
N-4  
N-1  
N-3  
N-4  
N-1  
N-3  
N-4  
N-1  
N-3  
N-4  
N-1  
N-3  
N-4  
Localización  
Computado Observado  
Figura 15. Barras de calibración para (KW, Kb: -0,6) y (F: -2,74).  
Fuente: elaboración propia.  
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El resultado de la calibración de calidad para el segundo  
F. Escenario 2  
escenario se muestra en la figura 18, en la comparación  
de las barras correspondientes a los niveles de cloro leídos  
en campo y simulados por Epanet, para la cual obtuvo un  
porcentaje de error de 0,3 %.  
El segundo escenario fue planteado teniendo en cuenta la  
variación de los niveles de presión y cloro el día domingo,  
considerado el día de mayor consumo.  
1. Calibración hidráulica  
COMPARACIÓN VALORES MEDIOS DE CLORO  
1.6  
1.4  
1.2  
Teniendo en cuenta la disminución de las presiones, se  
modificaron los patrones de consumo establecidos en el  
primer escenario del modelo calibrado. Como resultado de  
la calibración, se muestra en la figura 16 la comparación  
de las presiones tomadas en campo y calculadas por  
Epanet, obteniendo un porcentaje de error de 19%.  
1
0.8  
0.6  
0.4  
0.2  
0
N-1  
N-3  
N-4  
N-1  
N-3  
N-4  
N-1  
N-3  
N-4  
N-1  
N-3  
N-4  
N-1  
N-3  
N-4  
Localización  
Computado Observado  
COMPARACIÓN VALORES MEDIOS DE PRESIÓN  
70  
Figura 18. Barras de calibración para (KW, Kb: -0,55) (F: -2,51).  
Fuente: elaboración propia.  
60  
50  
40  
30  
20  
10  
G. Escenario 3  
Para la proyección planteada en el tercer escenario, la  
Cooperativa de Profesionales de Colombia (2015) afirma  
que el caudal necesario para suplir el abastecimiento de  
agua potable del municipio en el 2040 será de 70 L/s, es  
decir que se tendrá un incremento del 40 %.  
0
N-1 N-2 N-3 N-4 N-1 N-2 N-3 N-4 N-1 N-2 N-3 N-4 N-1 N-2 N-3 N-4 N-1 N-2 N-3 N-4  
Localización  
Computado  
Observado  
Figura 16. Barras de calibración de presión.  
Fuente: elaboración propia.  
2. Calibración de calidad  
La calibración de calidad para el segundo escenario partió  
modelando la red utilizando los parámetros obtenidos  
en el primer escenario, tras realizar esto en ciertos  
puntos de la red alcanzan niveles de concentración de  
cloro inferiores a los permitidos. Teniendo en cuenta  
lo anterior, se modificaron los coeficientes de reacción  
(Kw y Kb) a -0,55 obteniendo un factor de correlación  
(F) de –2,51, observando en la figura 17 la variación del  
comportamiento del desinfectante.  
Figura 19. Zonas suburbanas con proyección demográfica.  
Fuente: Adaptado de: Plan Básico de Ordenamiento  
Territorial del Municipio de Villa de Leyva, Alcaldía  
Municipal de Villa de Leyva y Concejo Municipal de  
Villa de Leyva., 14 de agosto, 2004.  
CLORO  
0.20  
Observando en la figura 19, el área suburbana a desa-  
rrollar en los próximos 20 años, se definieron 5 zonas que  
representan el porcentaje total. Al calcular y modelar las  
demandas base para los nudos que pertenecen a estas  
zonas de expansión se observa que el comportamiento de  
las presiones disminuye considerablemente. En la figura  
20, se muestran los niveles de presión, siendo critico el  
estado de las zonas 2 y 3.  
0.50  
0.75  
1.50  
mg/L  
Figura 17. Mapa de contorno 6:00 a.m. (KW, Kb: -0,55) (F: -2,51).  
Fuente: elaboración propia.  
INVENTUM Nº 35 | ISSN 1909-2520 | eISSN 2590-8219 | DOI: 10.26620/UNIMINUTO.INVENTUM.18.35.2023.84-96 |  
JULIO - DICIEMBRE 2023  
91  
Modelación y calibración del cloro residual en el software Epanet. Caso de estudio: municipio de Villa de Leyva (Boyacá, Colombia)  
F. Santamaría, J. Solorzano, A. Caicedo  
En las figuras 21 y 22, se aprecia en los 4 puntos de  
monitoreo que el comportamiento del cloro residual  
libre depende de la presión que se genera en la red, es  
decir que, en los intervalos del día donde se presentan  
bajas presiones los niveles de cloro tienden a aumentar  
teniendo en cuenta que es el pico de consumo.  
Teniendo en cuenta la modelación en 24 horas, se pro-  
yectó el comportamiento en la red para 120 horas de  
análisis, donde se observa que la concentración de cloro  
entre las 10:00 a.m. y 11:00 p.m. permanece estable  
entre el rango de 0,8 mg/L y 1,4 mg/L.  
Figura 20. Mapa de contorno demanda base de 2020.  
Fuente: elaboración propia.  
COMPORTAMIENTO DE PRESIÓN  
120.0  
110.0  
100.0  
90.0  
80.0  
70.0  
60.0  
50.0  
40.0  
30.0  
20.0  
10.0  
0.0  
III. RESULTADOS Y DISCUSIÓN  
El análisis de los resultados obtenidos en la modelación  
de calidad realizada en el software Epanet para la red  
de abastecimiento del municipio de Villa de Leyva se  
desglosa a continuación para cada escenario propuesto.  
0
5
10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120  
Tiempo (horas)  
Nodo N-1  
Nodo N-2  
Nodo N-3  
Nodo N-4  
Figura 23. Comportamiento de presiones en 120 h.  
Fuente: elaboración propia.  
A. Escenario 1  
Las constantes de reacción y correlación que modelaron y  
calibraron el cloro residual para el sistema con respecto  
a la mediana de los datos de lunes a viernes fueron KW, Kb:  
-0.6 y F: -2.74.  
COMPORTAMIENTO DEL CLORO  
1.6  
1.4  
1.2  
1.0  
0.8  
0.6  
0.4  
0.2  
0.0  
COMPORTAMIENTO DE PRESIÓN  
120.0  
110.0  
100.0  
0
5
10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120  
Tiempo (horas)  
90.0  
80.0  
70.0  
60.0  
50.0  
40.0  
30.0  
20.0  
10.0  
Nodo N-1  
Nodo N-3  
Nodo N-4  
Figura 24. Comportamiento del cloro en 120 h.  
Fuente: elaboración propia.  
0.0  
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24  
Tiempo (horas)  
A continuación, se encontró para 4 instantes del día la  
concentración del cloro residual en la red municipal  
de abastecimiento y la variación que presentan en los  
sectores señalados.  
Nodo N-1  
Nodo N-2  
Nodo N-3  
Nodo N-4  
Figura 21. Comportamiento de presiones en 24 h.  
Fuente: elaboración propia.  
COMPORTAMIENTO DEL CLORO  
1.6  
1.4  
1.2  
1.0  
0.8  
0.6  
0.4  
0.2  
0.0  
CLORO  
0.20  
0.50  
0.75  
1.50  
mg/L  
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24  
Tiempo (horas)  
Nodo N-1  
Nodo N-3  
Nodo N-4  
Figura 22. Comportamiento del cloro en 24 h.  
Fuente: elaboración propia.  
Figura 25. Niveles de cloro 9:00 a.m. (KW, Kb: -0.6) (F: -2.74).  
Fuente: elaboración propia.  
INVENTUM Nº 35 | ISSN 1909-2520 | eISSN 2590-8219 | DOI: 10.26620/UNIMINUTO.INVENTUM.18.35.2023.84-96 |  
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F. Santamaría, J. Solorzano, A. Caicedo  
COMPORTAMIENTO DE PRESIÓN  
120.0  
110.0  
100.0  
90.0  
80.0  
70.0  
60.0  
50.0  
40.0  
CLORO  
30.0  
0.20  
20.0  
0.50  
10.0  
0.75  
0.0  
1.50  
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24  
Tiempo (horas)  
mg/L  
Nodo N-1  
Nodo N-2  
Nodo N-3  
Nodo N-4  
Figura 26. Niveles de cloro 12:00 p.m. (KW, Kb: -0.6) (F: -2.74).  
Fuente: elaboración propia.  
Figura 29. Comportamiento de presiones en 24 h.  
Fuente: elaboración propia.  
Conforme avanza el día hasta llegar al pico de consumo  
(12:00 p.m.) los niveles de cloro aumentan, mientras que  
a partir de la 1:00 p.m. el cloro tiende a disminuir en  
varias zonas indicadas en las figuras 27 y 28.  
COMPORTAMIENTO DEL CLORO  
1.6  
1.4  
1.2  
1.0  
0.8  
0.6  
0.4  
0.2  
0.0  
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24  
Tiempo (horas)  
Nodo N-1  
Nodo N-3  
Nodo N-4  
CLORO  
0.20  
0.50  
Figura 30. Comportamiento del cloro en 24 h.  
Fuente: elaboración propia.  
0.75  
1.50  
mg/L  
Para los 4 puntos de monitoreo, la tendencia en el  
comportamiento del cloro residual está directamente  
relacionado con la presión, entendiendo que al existir  
mayor consumo el caudal se transporta con mayor  
velocidad en las tuberías ocasionando menor reacción.  
No obstante, de acuerdo con la figura 32, el punto más  
distante con respecto a la planta de tratamiento (Nodo  
4) está presentando los mayores niveles de cloro en con-  
secuencia de la demanda que requiere esta zona.  
Figura 27. Niveles de cloro 4:00 p.m. (KW, Kb: -0.6) (F: -2.74).  
Fuente: elaboración propia.  
CLORO  
0.20  
COMPORTAMIENTO DE PRESIÓN  
0.50  
120.0  
110.0  
100.0  
90.0  
0.75  
1.50  
mg/L  
80.0  
70.0  
60.0  
50.0  
40.0  
Figura 28. Niveles de cloro 11:00 p.m. (KW, Kb: -0.6) (F: -2.74).  
Fuente: elaboración propia.  
30.0  
20.0  
10.0  
0.0  
0
B. Escenario 2  
5
10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120  
Tiempo (horas)  
Nodo N-1  
Nodo N-2  
Nodo N-3  
Nodo N-4  
Considerando que el domingo con respecto a los días entre  
semana presenta mayor consumo, la presión disminuye en  
las horas pico provocando que los niveles de cloro estén  
en el rango de 1,0 mg/L y 1,6 mg/L.  
Figura 31. Comportamiento de presiones en 120 h.  
Fuente: elaboración propia.  
INVENTUM Nº 35 | ISSN 1909-2520 | eISSN 2590-8219 | DOI: 10.26620/UNIMINUTO.INVENTUM.18.35.2023.84-96 |  
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F. Santamaría, J. Solorzano, A. Caicedo  
COMPORTAMIENTO DEL CLORO  
1.6  
1.4  
1.2  
1.0  
0.8  
0.6  
CLORO  
0.4  
0.20  
0.50  
0.75  
1.50  
mg/L  
0.2  
0.0  
0
5
10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120  
Tiempo (horas)  
Nodo N-1  
Nodo N-3  
Nodo N-4  
Figura 32. Comportamiento del cloro en 120 h.  
Fuente: elaboración propia.  
Figura 35. Niveles de cloro 4:00 p.m. (KW, Kb: -0.55) (F: -2.51).  
Fuente: elaboración propia.  
De igual forma que el escenario 1, las siguientes figuras  
muestran el aumento del cloro residual hasta el medio-  
día. A partir de la 1:00 p.m. hasta las 11:00 p.m. la con-  
centración tiende a estabilizarse en toda la red debido al  
pico de consumo durante la tarde y noche por la demanda  
de turistas y visitantes que recibe el municipio para final  
de año.  
CLORO  
0.20  
0.50  
0.75  
1.50  
mg/L  
Figura 36. Niveles de cloro 11:00 p.m. (KW, Kb: -0.55) (F: -2.51).  
Fuente: elaboración propia.  
CLORO  
0.20  
C. Escenario 3  
0.50  
0.75  
1.50  
El resultado de la modelación para el escenario 3 muestra  
en las figuras 37 y 38 presiones inferiores a 5 m.c.a para  
las zonas 2 y 3. Por esta razón, las presiones negativas  
impedirán el suministro del servicio consecuente a la  
inexistencia de cloro residual.  
mg/L  
Figura 33. Niveles de cloro 9:00 a.m. (KW, Kb: -0.55) (F: -2.51).  
Fuente: elaboración propia.  
CLORO  
Base Demand  
0.80  
0.20  
0.50  
0.75  
1.50  
mg/L  
1.60  
2.40  
3.00  
LPS  
Figura 37. Mapa de contorno demanda base de 2040.  
Fuente: elaboración propia.  
Figura 34. Niveles de cloro 12:00 p.m. (KW, Kb: -0.55) (F: -2.51).  
Fuente: elaboración propia.  
INVENTUM Nº 35 | ISSN 1909-2520 | eISSN 2590-8219 | DOI: 10.26620/UNIMINUTO.INVENTUM.18.35.2023.84-96 |  
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F. Santamaría, J. Solorzano, A. Caicedo  
Analizando el impacto que generó en la modelación el  
coeficiente de correlación rugosidad-reacción en las pa-  
redes de las tuberías (F) es considerable e indispensable  
su variación para calibrar la red, será necesario profun-  
dizar con mayor detenimiento la obtención del coeficiente  
con el fin de evaluar las implicaciones que podrá generar  
en nuevos modelos de calidad.  
Pressure  
5.00  
45.00  
65.00  
75.00  
m
REFERENCIAS  
[1]  
E. K. Patil & N. Jariwala, “Determination of Wall-  
Decay Coefficient (Kw) for Water Distribution  
System of Dhule City using EPANET”, International  
Research Journal of Engineering and Technology,  
vol. 4, no. 3, pp. 1199-1204, 2017. Disponible en:  
https://n9.cl/otv6u1  
Figura 38. Mapa de contorno presiones para 2040.  
Fuente: elaboración propia.  
IV. CONCLUSIONES  
[2]  
[3]  
Organización Mundial de la Salud, Guías para la  
calidad del agua potable, vol. 1, 3ª ed. Ginebra:  
OMS, 2006. Disponible en: https://n9.cl/xngm6  
Producto de la elaboración de los modelos en la inves-  
tigación, se determinó que la tendencia para el compor-  
tamiento de cloro residual libre, teniendo en cuenta los  
parámetros hidráulicos indicados en la red, podrán ser  
empleado los actores interesados en la optimización del  
sistema de abastecimiento municipal.  
L. A. Rossman, R. M. Clark & W. M. Grayman,  
“Modeling chlorine residuals in drinking-water  
distribution systems”, Journal of Environmental  
Engineering, vol. 120, no. 4, pp. 803-820,  
1994. Doi: https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-  
9372(1994)120:4(803)  
La modelación de la red de distribución para el municipio  
de Villa de Leyva propone emplear, para los dos escena-  
rios planteados, coeficientes de correlación rugosidad-  
reacción en la pared de las tuberías (F) de -2.88 y  
-1.99, que calibraron con precisión el modelo de calidad  
correlacionando la reacción en las paredes de las tuberías  
y la concentración del cloro.  
[4]  
[5]  
V. Tzatchkov, V. H.Alcocer Yamanaka y F. I.Arreguín  
Cortés, “Decaimiento del cloro por reacción con  
el agua en redes de distribución”, Tecnología y  
Ciencias del Agua, vol. 19, no. 1, pp. 41-51, 2004.  
Disponible en: https://revistatyca.org.mx/ojs/  
index.php/tyca/article/view/1007  
Según los resultados obtenidos en la simulación, durante  
los picos de consumo el municipio presenta concentra-  
ciones de cloro dentro de los rangos exigidos por la nor-  
mativa colombiana y la Organización Mundial de la Salud.  
A. T. Tiruneh, T. Y. Debesay, S. J. Nkambule, G.  
C. Bwembya & L. Zwane, “Variable chlorine decay  
rate modeling of the matsapha town water network  
using EPANET Program”, Journal of Water Resource  
and Protection, vol. 11, no. 1, pp. 37-52, 2019.  
Doi: https://doi.org/10.4236/jwarp.2019.111003  
La tendencia para el comportamiento en el cloro residual  
teniendo en cuenta la modelación de los escenarios  
planteados concluyó que en el municipio la concentración  
de cloro varía según las demandas unitarias, presiones y  
el consumo durante el día. Esto se ve reflejado en los  
picos de consumo donde la presión disminuye y el cloro  
aumenta, porque al existir una alta demanda de caudal  
el fluido se transporta con mayor velocidad generando  
baja reacción con el seno del agua y las paredes de las  
tuberías.  
[6]  
L. A. Rossman, EPANET 2. Users manual. Cincinnati,  
OH: Enviromental Protection Agency (EPA), 2000.  
Disponible en: https://nepis.epa.gov/Adobe/PDF/  
P1007WWU.pdf  
[7]  
D. V. Zárate Carranza y J. D. Muñoz Carvajal,  
“Determinación de las características de reacción  
de cloro libre en la red de abastecimiento del  
municipio de Villa de Leyva”, tesis Universidad  
Piloto de Colombia, Bogotá, 2020. Disponible en  
http://repository.unipiloto.edu.co/handle/20.500.  
12277/9390  
Los coeficientes de reacción en el seno del agua y en las  
paredes de las tuberías que calibraron el sistema para  
el primer y segundo escenario equivalen a -0.65 y -0.4,  
los cuales se encuentran en los rangos sugeridos por el  
manual de Epanet.  
INVENTUM Nº 35 | ISSN 1909-2520 | eISSN 2590-8219 | DOI: 10.26620/UNIMINUTO.INVENTUM.18.35.2023.84-96 |  
JULIO - DICIEMBRE 2023  
95  
Modelación y calibración del cloro residual en el software Epanet. Caso de estudio: municipio de Villa de Leyva (Boyacá, Colombia)  
F. Santamaría, J. Solorzano, A. Caicedo  
[8]  
C. N. Haas, “Desinfección”, En American Water  
Works Association y R. D. Letterman (coords.),  
Calidad y tratamiento del agua Manual de  
suministros de agua comunitaria, (pp. 917-940).  
España: McGraw-Hill Interamericana de España  
S.L., 2002.  
[11] P. Jamwal & M. Kumar, “Effect of flow velocity on  
chlorine decay in water distribution network: a  
pilot loop study”, Current Science, vol. 111, no.  
8, pp. 1349-1354. Doi: https://doi.org/10.18520/  
CS%2FV111%2FI8%2F1349-1354  
[12] C. M. Guanuchi Quezada y J. A. Ordoñez Jara,  
“Evaluación del cloro residual en la red de  
distribución de agua potable del Cantón Azogues  
a través de un modelo experimental”, tesis de  
grado, Universidad de Cuenca, Cuenca, Ecuador,  
2017. Disponible en: http://dspace.ucuenca.edu.  
ec/handle/123456789/28012  
[9]  
M. C. Vega Sánchez, “Calibración de redes  
de distribución de agua potable con métodos  
de inteligencia artificial”, tesis de maestría,  
Universidad de los Andes, Bogotá, 2007. Disponible  
en: http://hdl.handle.net/1992/9718  
[13] R. M. Clark, J. Yang, C. A. Impellitteri, R. C.  
Haught, D.A. Schupp, S. Panguluri & E. R. Krishnan,  
“Chlorine fate and transport in distribution  
systems: Experimental and modeling studies”,  
Journal American Water Works Association,  
vol. 102, no. 5, pp. 144-155. Doi: https://doi.  
org/10.1002/j.1551-8833.2010.tb10117.x  
[10] J. C. Powell, J. R. West, N. B. Hallam, C. F. Forster  
& J. Simms, “Performance of various kinetic models  
for chlorine decay”, Journal of Water Resources  
Planning & Management, vol. 126, no. 1, pp. 13-20.  
Doi: https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(2000)  
126:1(13)  
INVENTUM Nº 35 | ISSN 1909-2520 | eISSN 2590-8219 | DOI: 10.26620/UNIMINUTO.INVENTUM.18.35.2023.84-96 |  
JULIO - DICIEMBRE 2023  
96