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USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN OBRAS DE AGUA POTABLE Y…
USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN OBRAS DE AGUA POTABLE Y ALCANTARILLADO
LAS EMPRESAS DE SERVICIOS PÚBLICOS ITALIANAS RECURREN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GEOESPACIAL PARA AYUDAR A DETECTAR FUGAS
Empresas que emplean IA
Acquedotto del Fiora SpA
Hera Group SpA
Beneficios
Identificación rápida de la fuga
Evaluación de los diversos factores de riesgo asociados con la falla de la tubería
Identificación de la probabilidad de fracaso
Identifica la consecuencia de la falla (COF)
El tipo de clientes afectados
Cualquier responsabilidad de terceros
El número de clientes afectados
Identifica la probabilidad de falla (LOF)
Aprendizaje automático para identificar con mayor precisión las áreas con más probabilidades de fallar
Problemática
Grandes pérdidas económicas durante la búsqueda de fallas
Red muy extensa para tan poca densidad poblacional
Alto porcentaje de pérdida de agua
IMPLEMENTACIÓN DE IA EN OPERACIONES DE EMPRESAS DE AGUA POTABLE EN LOS EE.UU.
Motivos
Crecimiento de las variables operativas
Tendencias tecnológicas en aumento
Lista de expectativo de los clientes en aumento
Aplicaciones
Introducción de la IA en SCADA para que aprenda, prediga, optimice y recomiende mejores soluciones
Evaluación del estado de las tuberías y la detección de fugas
Diagnóstico de la calidad del agua, el control de procesos y el modelado de los contaminantes
Detectar intrusiones contaminantes y otras anomalías en la calidad de agua
Servicio al cliente, capacitación del personal y creación de informes
Beneficios
Ahorro de energía en la programación de bombas
Cálculo y análisis de datos más rápidos, precisos y optimizados
Liberación de tiempo del personal capacitado al suplirlo en actividades comunes que no requieren creiterio humano
Automatización de sistemas complejos optimizando el tiempo de respuesta ante escenarios nuevos
Impedimentos
La mayoría de los resultados reportados en investigaciones son aislados en lugar implementarse a gran escala
Recién está surgiendo literatura de investigación acerca de la implementación de IA en procesos hidráulicos.
Miedo a no recuperar el capital invertido en la implementación.de esta tecnología
DETECCIÓN ACÚSTICA DE FUGAS BASADA EN IA EN SISTEMAS DE DISTRIBUCIÓN DE AGUA
La pérdida de agua en las redes de distribución conocidas como Agua No Contabilizada (ANR)
Causas
Fugas en las tuberías de distribución
Hundimiento del suelo
Desarrollo de una detección de fugas de agua basada en IA.
Sistema con gestión de información en la nube
El sistema puede recopilar y gestionar sistemáticamente sonidos de fugas y generar un modelo utilizado por una aplicación móvil para proporcionar a los operadores orientación para identificar fugas en la tubería.
Diseño e implementación un sistema de captación y gestión de sonido de fugas
Se recopilaron conjuntos de datos de sonido de fugas de varias áreas de la Autoridad Metropolitana de Abastecimiento de Agua
Métodos de aprendizaje
Red neuronal profunda (DNN)
Red neuronal convolucional (CNN)
Vector de soporteMachine (SVM)
Conclusiones
El DNN funcionó mejor que SVM y también que CNN, pero con una estructura menos compleja. Luego se seleccionó DNN para generar un modelo utilizado en pruebas de campo para identificar fugas por parte de operadores novatos. Los resultados de las pruebas de campo muestran que la precisión del sistema es superior al 90% y los resultados fueron similares a los realizados por expertos
Objetivo
El objetivo principal de este proyecto es desarrollar un prototipo de detección de fugas de agua basado en inteligencia artificial
Proporciona a los operadores orientación para interpretar el sonido de la varilla acústica como fuga o no fuga e identificar la fuga en la tubería.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DETECTAR PÉRDIDAS EN TUBERÍAS DE AGUA :
AGUA NO FACTURADA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
SEDAPAL, a través de su Equipo Investigación, Innovación y Normalización (EIIN) de la Gerencia de Investigación y Desarrollo (GDI), abordó el problema del agua no facturada utilizando la IA
Finalidad
Reducir las pérdidas físicas de agua (gestión operativa)
Aumentar la recaudación (gestión financiera)
Mejorar el servicio al cliente (gestión comercial)
Proyecto Piloto: TaKaDú Central Event Management
Identifica y gestiona las incidencias operativas de manera digital en 137 sectores hidráulicos de las redes de agua potable correspondiente a Centros de Servicios distribuidos en Lima Metropolitana
Cubren una población de aproximadamente 2.5 millones de habitantes.
Utiliza Big Data e IA para el análisis de la información masiva que produce los sistemas de vigilancia y control de las redes de agua potable a través del sistema SCADA (acrónimo de Supervisory Control and Data Acquisition)
Permirte detectar automáticamente anomalías vinculadas a eventos o incidencias hidráulicas (24hs/7días)
Fugas,
Cambios anómalos de presión,
Fallas en la telemetría,
Distribución adecuada de caudal entre sectores colindantes,
Incremento del caudal mínimo nocturno
Otras incidencias que puedan afectar la presión y continuidad del servicio de agua potable en las redes de SEDAPAL
LOGROS OBTENIDOS
Permitió la detección de las perdidas en las redes de agua potable, en el primer año de prueba representó un ahorro equivalente a 2,4 millones de m³ de agua potable
CASO DE LA IA EN PERÚ
Perú se ubica en el puesto número 7 en la región del índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial
Motivos
Factores habilitantes, entre ellos infraestructura, disponibilidad de datos, desarrollo de talento humano
Investigación, desarrollo y adopción
Gobernanza, como es el caso de una visión e institucionalidad, internacionalización y regulación
Solo 12 de 49 (24%) empresas encuestadas utilizan o utilizaron herramientas de IA en sus proyectos.
Esto confirma la postura de que aún es poco implementado estas herramientas en obras hidráulicas, ya que por cada empresa que conoce de la implementación de IA en sus proyectos existen otras 3 que no lo implementan aún.
