Trabajo de grado - Maestría
Revisión de métodos predictivos de fallas de tuberías en RDAP para planear su rehabilitación y priorizar los recursos financieros de las empresas de acueducto
Fecha
2021Registro en:
instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
Autor
García Alvarado, Kevin David
Institución
Resumen
Las empresas de servicio de agua potable enfrentan un gran desafío con respecto a la edad de su infraestructura. Las tuberías se deterioran, la roturas y tasas de fallo aumentan y con ello la capacidad hidráulica del sistema disminuye. En consecuencia, la rehabilitación de las redes de distribución de agua potable -RDAP- se incrementará en las décadas venideras al igual que el gasto futuro que las empresas de servicio público (E.S.P.) deberán invertir a sus sistemas, que en la actualidad ya representa un alto porcentaje de su presupuesto. Por otro lado, la infraestructura de las redes de distribución de agua potable se encuentra bajo tierra, dificultando determinar la condición de los tubos para decidir posteriormente cual rehabilitar. La presente investigación se propone encontrar cuáles son los métodos actuales y cuya base de procesamiento estadístico, de sistemas de información geográfica -SIG-, métodos matemáticos avanzados y medidas indirectas de confiabilidad que incluyan las variables operacionales y/o dinámicas del sistema y permitan a las empresas prestadoras de servicio de agua potable priorizar sus recursos financieros para la rehabilitación de las tuberías. Los resultados de la revisión bibliográfica bajo los criterios anteriormente establecidos señalaron diez metodologías útiles para la predicción de fallas en las tuberías de agua: (1) Logistic Regression and Support Vector Classification, (2) Gaussian Process Regression, (3) Multivariate Adaptive Regression Spline Model, (4) Hot Spot Analysis (Getis-Ord-Gi*), (5) Hierarchical Density-Based Clustering Algorithm (HDBSCAN), (6) Artificial Neural Network (Multi-Layer Perceptron, MLP), (8) Genetic Algorithm, (9) Resilience Index y (10) Vulnerability Measure. Water utilities face a major challenge with respect to the age of their infrastructure. Pipelines are deteriorating, burst and failure rates are increasing and with it the hydraulic capacity of the system is decreasing. Consequently, the rehabilitation of drinking water distribution networks will increase in the coming decades, as will the future expenditure that utilities will have to invest in their systems, which currently already represents a high percentage of their budget. On the other hand, the infrastructure of the drinking water distribution networks is underground, making it difficult to determine the condition of the pipes in order to decide which one to rehabilitate.This research aims to find current methods based on statistical processing, geographic information systems (GIS), advanced mathematical methods and indirect measures of reliability that include the operational and/or dynamic variables of the system and allow drinking water service providers to prioritise their financial resources for the rehabilitation of pipes. The results of the literature review under the criteria set out above indicated ten useful methodologies for predicting failures in water pipes: (1) Logistic Regression and Support Vector Classification, (2) Gaussian Process Regression, (3) Multivariate Adaptive Regression Spline Model, (4) Hot Spot Analysis (Getis-Ord-Gi*), (5) Hierarchical Density-Based Clustering Algorithm (HDBSCAN), (6) Artificial Neural Network (Multi-Layer Perceptron, MLP), (8) Genetic Algorithm, (9) Resilience Index and (10) Vulnerability Measure.