Estimación de la confiabilidad de redes de agua potable a través de una propuesta de optimización de la sensorización

Abstract

Dada la creciente demanda de agua potable y la escasez del recurso hídrico es cada vez más importante optimizar el uso de agua y evitar las pérdidas de ésta. Por ello, el Centro Avanzado para Tecnologías del Agua, CAPTA, con su proyecto Riesgo de pérdidas en agua potable , RiPRA, busca estudiar las pérdidas de agua potable, principalmente debido a fugas, que se puedan producir por deterioro de sus elementos, efectos de amenazas naturales u operacionales. Este trabajo tiene como objetivo principal generar un software capaz de estimar la confiabilidad de redes de distribución de agua potable y propone una configuración optimizada de sensorización para las mismas. Para contribuir con este objetivo, se propone estudiar la confiabilidad de las redes de distribución de agua potable a través de su criticidad, en términos de métricas topológicas, hidráulicas y mixtas, y su resiliencia frente a amenazas sísmicas a través de diversos planes de reparación. También se considera la implementación de una metodología de optimización de la sensorización en redes de distribución de agua en dos etapas: la optimización de la localización de sensores de presión a través de un algoritmo genético, y la optimización de la cantidad de sensores a través de un análisis costo-beneficio. El algoritmo resultante se prueba con redes modelo, denominadas toy networks, pero está diseñado para analizar cualquier red. Los resultados de las pruebas de confiabilidad y resiliencia son poco concluyentes, ya que la recuperación del sistema luego de una amenaza sísmica muestra ser indiferente del orden de reparación de los elementos. Se atribuye que este comportamiento se puede deber a las características de las toy networks empleadas, principalmente, a su forma de rejilla que ofrece varias rutas alternativas para el flujo, amortiguándose el impacto de las fugas. Por lo anterior, se propone que la implementación de nuevas métricas de criticidad que consideren la sensibilidad al daño y su aplicación a redes con morfología más compleja. Por su parte, la optimización de la sensorización resulta ser muy eficiente para redes pequeñas, pero su escalabilidad a redes reales resulta poco viable debido a su tiempo de computo exponencial respecto al tamaño de la red, por lo que se debe explorar en nuevas metodologías que permitan reducir el número de iteraciones y/o la cantidad de ubicaciones candidatas a ser sensorizadas.