Sectorización y Gestión de Presiones Nocturnas para la Reducción de Fugas en Redes de Distribución de Agua

Autores/as

  • Melina Denardi Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Rafaela, Laboratorio de Métodos y Simulaciones Computacionales. Rafaela, Argentina.
  • Jezabel D. Bianchotti Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Rafaela, Laboratorio de Métodos y Simulaciones Computacionales. Rafaela, Argentina.
  • Carlos A. Bonetti Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Rafaela, Laboratorio de Métodos y Simulaciones Computacionales. Rafaela, Argentina.
  • Sergio E. Bertone Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Rafaela, Laboratorio de Métodos y Simulaciones Computacionales. Rafaela, Argentina.
  • Gabriel D. Puccini Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Rafaela, Laboratorio de Métodos y Simulaciones Computacionales. Rafaela, Argentina.

DOI:

https://doi.org/10.70567/mc.v41i16.83

Palabras clave:

Resiliencia, Áreas de medición de distritos, Zonas de control de presión

Resumen

La sectorización y la gestión de la presión son técnicas fundamentales para simplificar la detección, el control y la reducción de fugas de fondo en redes de distribución de agua potable. En este trabajo se propone una metodología de tres etapas que integra ambas técnicas. La primera etapa se centra en la detección de cortes conceptuales para la división óptima de la red en comunidades, maximizando el índice de modularidad mediante un algoritmo tipo Louvain. La segunda etapa se enfoca en el diseño óptimo de Áreas de Medición de Distritos (DMAs) mediante la reconexión de cortes conceptuales. Utilizando el algoritmo de recocido simulado, se busca optimizar dos objetivos contrapuestos: minimizar la pérdida de resiliencia durante la hora de mayor demanda y maximizar el número de tuberías cerradas entre DMAs. La tercera etapa tiene como objetivo formar zonas de control de presión mediante la instalación y activación óptima de potenciales válvulas reductoras de presión en las tuberías abiertas que conectan los DMAs. Aplicando recocido simulado se busca minimizar la resiliencia durante las horas nocturnas de menor demanda. Aplicada a una red real de tamaño medio, esta metodología ha demostrado una sectorización efectiva en DMAs y una reducción significativa de los volúmenes de fugas diarias.

Citas

Alsaydalani M.O. Hydraulic modelling for leakage reduction in water distribution systems through pressure control. The Open Civil Engineering Journal, 18, 2024. https://doi.org/10.2174/0118741495289971240112101323

Bianchotti J.D., Denardi M., Castro-Gama M., y Puccini G.D. Sectorization for water distribution systems with multiple sources: a performance indices comparison. Water, 13(2):131, 2021. https://doi.org/10.3390/w13020131

Blondel V.D., Guillaume J., Lambiotte R., y Lefebvre E. Fast unfolding of communities in large networks. J. Stat. Mech.: Theor. Exper, 10:P10008, 2008. https://doi.org/10.1088/1742-5468/2008/10/P10008

Creaco E. y Haidar H. Multi-objective optimization of control valve installation and dma creation for reducing leakage in water distribution networks. Journal of Water Resources Planning and Management, 145(10):04019046, 2019. https://doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0001114

Farley M. Leakage management and control: a best practice training manual. WHO/SDE/WSH/01.1, 2001.

Huzsvár T., Wéber R., Szabó M., y H?os C. Optimal placement and settings of valves for leakage reduction in real life water distribution networks. Water Resources Management, 37(12):4949-4967, 2023. https://doi.org/10.1007/s11269-023-03590-1

Kang D. y Lansey K. Revisiting optimal water-distribution system design: Issues and a heuristic hierarchical approach. Journal of Water Resources Planning and Management, 138(3):208- 217, 2012. https://doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0000165

Kirkpatrick S., Gelatt C., y Vecchi M. Optimization by simulated annealing. Science, 220:671- 680, 1983. https://doi.org/10.1126/science.220.4598.671

Newman M.E.J. Modularity and community structure in netwoks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 103(23):8577-8582, 2006. https://doi.org/10.1073/pnas.0601602103

Puccini G., Blaser L., Bonetti C., y Butarelli A. Robustness-based design of water distribution networks. Water Utility Journal, páginas 13-28, 2016.

Rossman L.A.,Woo H., Tryby M., Shang F., Janke R., y Haxton T. EPANET 2.2 User's Manual, Water Infrastructure Division, Center for Environmental Solutions and Emergency Response. Office of Research and Development, U.S. Environmental Protection Agency, Cincinnati, OH, 2020.

Sahu R.C. y Gupta A. Genetic algorithm based pressure management technique for leakage reduction in the water distribution system. En 2020 3rd International Conference on Intelligent Sustainable Systems (ICISS), páginas 1464-1470. IEEE, 2020. https://doi.org/10.1109/ICISS49785.2020.9316062

Suppapitnarm A., Seffen K., Parks G., y Clarkson P. Simulated annealing: an alternative approach to true multiobjective optimization. Engineering Optimization., 33:59-85, 2000. https://doi.org/10.1080/03052150008940911

Todini E. Looped water distribution netowrks design using a resilience index based heuristic approach. Urban Water, 2:115-122, 2000. https://doi.org/10.1016/S1462-0758(00)00049-2

Wagner J., Shamir U., y Marks D. Water distributions system reliability: simulation methods. Journal of Water Resources Planning and Management, 114:276-294, 1988. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(1988)114:3(276)

Zhang K., Yan H., Zeng H., Xin K., y Tao T. A practical multi-objective optimization sectorization method for water distribution network. Science of The Total Environment, 656:1401- 1412, 2019. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.11.273

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Publicado

2024-11-08

Número

Sección

Artículos completos del congreso MECOM 2024

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