Las grandes estructuras oscilantes, como las presas, deben llevar un control geométrico de su estructura, debido a que la presa responde ante los diferentes esfuerzos a los que es sometida. Las presas están categorizadas en función del riesgo exponencial que supone una rotura de esta, y en función de su altura. En Cantabria, el río Nansa es uno de los más explotados para obtener energía eléctrica, existiendo cuatro embalses diferentes a lo largo del curso fluvial. En la cabecera del río, se encuentra el embalse de la Cohilla, el de mayor importancia de los que se encuentra en el Nansa. Como se ha mencionado anteriormente, las presas llevar un seguimiento riguroso del movimiento, y este caso, no está exento de ello. Desde la construcción de la presa de la Cohilla, se ha venido midiendo su movimiento a través de un péndulo directo que toma los datos semanalmente, habitualmente con dos datos por semana, desde el año 1959. Paralelamente, se han ido realizando diferentes campañas de auscultación angular planimétrica. Este método de auscultación mide el movimiento de las diferentes dianas de puntería que se encuentran repartidas homogéneamente a lo largo de la estructura desde unos pilares de auscultación. Una de las dianas de puntería, coincide con el punto donde se encuentra el péndulo directo, por lo que se pueden realizar comprobaciones entre ambos métodos. Finalmente, en los últimos años, se han ido realizando también diferentes anillos de nivelación durante las campañas de auscultación, para comprobar el movimiento altimétrico. Asimismo, desde hace unos años, se instaló un péndulo inverso en la presa. Una vez conocido como se realiza el control geométrico de la Cohilla, es importante destacar cuales son las dos variables más importantes que afectan a la estructura, la temperatura y la cota de elevación del agua embalsada. Conociendo esto, se trata de identificar la relación que existe entre los desplazamientos que sufre la presa y las dos variables anteriormente mencionadas. Los datos del péndulo directo fueron proporcionados por el tutor académico, no obstante, el resto de los datos tuvieron que ser extrapolados del papel a una hoja de cálculo. Seguidamente, se comenzaron a estudiar las variables y el desplazamiento individualmente, con los diferentes datos que se tienen (datos del péndulo directo, de las auscultaciones y de la nivelación). Para cada variable, se calcularon los coeficientes de correlación que más se ajustaron a la dispersión de los datos. Esto se realiza una vez determinada la distribución de los datos. Finalmente, se realiza la modelización a través de una recta de regresión lineal. Para cada conjunto de datos, se obtuvieron tres rectas de regresión, una para la temperatura, otra para la presión y finalmente una para ambas variables. Estas rectas fueron calculadas a su vez con sus respectivos coeficientes de correlación y de determinación que justifican la bondad del ajuste de las rectas. A la vista de los resultados, las primeras mediciones del péndulo proporcionan mucho error, por lo que se decide acotar el número de lecturas, dando unos datos mucho más fiables. Tras calcular todas las rectas de regresión, se realizaron algunas estimaciones con datos restantes para comprobar la veracidad de estos y se llegaron a las siguientes conclusiones: • Datos del Péndulo: son los datos que mejores valores arroja la recta de regresión. Con ambas variables, el modelo tiene un coeficiente de determinación cercano a 1, lo que lo hace un buen modelo. A la hora de realizar las estimaciones, son los que mejor se ajustan a la realidad • Datos de la Auscultación: la escasa de nube de puntos con la que se trabajó y la mala calidad de las rectas de regresión, hacen que este modelo sea prácticamente descartable. • Datos de la Nivelación: a pesar de que las diferencias entre las mediciones durante las campañas son mínimas, se optó por hacer la modelización, que como no podía ser de otra manera, arrojaba unos datos descartables. Es por ello por lo que se puede asumir que la presa no se mueve a nivel altimétrico. Great oscillating structures, for example dams, must have a geometric control of their structure. Considering the constructive typology, dams can suffer deformation. In Cantabria, north of Spain, the Nansa river is one of the most exploited to obtain electricity. It has four dams along the river course. At the head of the river, is located the Cohilla dam, the most important of those in the Nansa. As mentioned above, this structure carries out a rigorous monitoring of the movement. Since the construction of the dam, its movement has been measured through a direct pendulum that takes data twice a week, more than sixty years ago. Concurrently, planimetric angular auscultation have been carried out. This method measures the movement of the different target points that are evenly distributed around the dam’s structure. One of the target points, coincides with the point where the direct pendulum is located. In recent years, geometric levelling has been done. This was done to check the altimetric movement. Also, a reverse pendulum was installed in the dam. Once known the geometric control of Cohilla’s dam, it is important to mention which are the variables that affect the structure, the temperature and the hydrostatic thrust. Starting from this, it is about identifying the relationship between the movements suffered by the dam, and the two variables. Data from the direct pendulum was provided by the work director, though, the rest of the data had to be extrapolated from different books to a spreadsheet. Following, the variables and displacement began to be studied with the data obtainable (data from the direct pendulum, auscultations and geometric levelling). Next step is to calculate the correlation coefficient for each variable, that best fit the dispersion of the data. This is done once the distribution of the data is determined. Finally, modelling is done through a lineal regression line. Per set of data, three regression lines were obtained, one for the temperature, other for the hydrostatic thrust, and finally for both variables. At the same time, the different correlation coefficients, were considered to justify the goodness of fit of the models. In view of the results, the first pendulum measurements provide a lot of error, so it decided to narrow the number of measurements, giving much more reliable data. After the calculations, some estimates were made with remaining data to verify these regression lines and the conclusions were: • Pendulum data: the data from this are the ones with the best values given by the regression line. With both variables, the model has a coefficient of determination close to 1, which makes it a robust model. • Auscultation data: the point cloud that we have is too low to ensure with certainty, that this model is valid, so this model is practically disposable. • Levelling data: although the differences between the measurements during the years are minimal, it was decided to do the modelling. The mathematic model shows some disposable data, which, together with the low measurement differences, we can assume that the dam does not move at an altimetric level. Grado en Ingeniería de los Recursos Energéticos