Modelo de deterioro en tuberías de agua potable con métodos probabilísticos y de inteligencia artificial
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2022Metadata
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Cómo citar
Alberto Hernández, Yolanda
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Modelo de deterioro en tuberías de agua potable con métodos probabilísticos y de inteligencia artificial
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Abstract
El agua no facturada (ANF) corresponde a la diferencia entre el volumen de agua producida
y el volumen de agua facturada a los clientes y representa el 33,4% del volumen total de
agua potable producida. Se estima que del total de ANF, el 75% corresponde a pérdidas
físicas en las redes de distribución de agua potable (Superintendencia de Servicios
Sanitarios, 2020).
En el escenario actual de sequía en la zona central de Chile, se hace fundamental la
protección y buen manejo de los recursos hídricos, lo que incluye un correcto manejo y
operación de los sistemas de distribución de agua potable, dentro de los que se encuentran
tanto la predicción y detección de fugas como las buenas prácticas de mantención de redes.
El envejecimiento en redes de distribución y el deterioro natural asociado a este produce
un aumento en las fallas de tuberías, aumentando las pérdidas físicas con los años. Este
deterioro puede ser modelado con métodos estadísticos y métodos de inteligencia artificial
con el fin de predecir que tuberías serán más propensas a fallar dadas sus condiciones
actuales.
En el presente trabajo se utilizaron tres algoritmos de inteligencia artificial (Gradient
Boosting Trees, Multi Layer Perceptron y Support Vector Machine) para predecir el deterioro
en tuberías de agua potable, los que fueron aplicados a un caso de estudio. El algoritmo
con un mejor desempeño fue el Gradient Boosting Trees. Sin embargo, el Multi Layer
Perceptron presentó un desempeño levemente inferior con un tiempo de entrenamiento
menor.
Los algoritmos se aplicaron en redes experimentales en conjunto con un análisis
probabilístico de riesgo sísmico, considerando las variaciones producto del envejecimiento
en el coeficiente de pérdida de carga de las tuberías, permitiendo evaluar los efectos de
escenarios sísmicos en el contexto del deterioro de las redes.
Se concluye que este tipo de algoritmos puede ser útil siempre que se cuente con registros
lo suficientemente extensos como para hacer el entrenamiento. Además, los resultados
extraíbles de estos son fáciles de complementar con modelos multiamenazas que
consideren el deterioro como una de sus variables.
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Identifier
URI: https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/185944
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