Modelación estadística de fallas en redes de distribución de agua potable : caso de estudio: Bogotá, Colombia

"The main objective of WDS is to supply water to the population in the required quantity and quality. Factors such as deterioration of system components, climate change, the growing water demand and economic restrictions increased the complexity of their management. Pipe failures in water distr...

Full description

Autores:
Giraldo González, Mónica Marcela
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/60934
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/60934
Palabra clave:
Corrosión de tuberías
Minería de datos
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description "The main objective of WDS is to supply water to the population in the required quantity and quality. Factors such as deterioration of system components, climate change, the growing water demand and economic restrictions increased the complexity of their management. Pipe failures in water distribution systems generate economic, environmental and social costs. These include high repair costs, interruption of the water's supply and traffic, contaminant intrusion into the network and environmental resources loss, including water and energy. The effective planning renovation of the WDS requires an accurate quantification of the pipe's structural deterioration. Direct inspection of these structures is often difficult and expensive. The implementation of statistical models and data-driven methods to predict pipe failures is an effective and economic alternative. In this investigation, several statistic and data-driven models are presented for more comprehensive and accurate prediction of pipe failure. To predict failures in pipe groups, three models, which relate the number of failures with the pipe?s attributes, are implemented: multiple linear regression, Poisson regression and EPR. Adjusted regressions showed acceptable results in terms of their performance (R2 between 0.695 and 0.927). The results demonstrate that simple models along with pipes physical variables are capable to estimate the number of failures in homogeneous groups. In the case of individual pipes, four models were employed (i.e, Gradient Boosted tree, Bayes, SVM and ANN). The pipe's attributes and some environmental and operational variables were included as input variables. The models performance evaluation reveals acceptable results except for the ANNs. The model that presented the best performance in terms of predictive capacity was the decision tree technique."--Tomado del Formato de Documento de Grado.
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Pipe failures in water distribution systems generate economic, environmental and social costs. These include high repair costs, interruption of the water's supply and traffic, contaminant intrusion into the network and environmental resources loss, including water and energy. The effective planning renovation of the WDS requires an accurate quantification of the pipe's structural deterioration. Direct inspection of these structures is often difficult and expensive. The implementation of statistical models and data-driven methods to predict pipe failures is an effective and economic alternative. In this investigation, several statistic and data-driven models are presented for more comprehensive and accurate prediction of pipe failure. To predict failures in pipe groups, three models, which relate the number of failures with the pipe?s attributes, are implemented: multiple linear regression, Poisson regression and EPR. Adjusted regressions showed acceptable results in terms of their performance (R2 between 0.695 and 0.927). The results demonstrate that simple models along with pipes physical variables are capable to estimate the number of failures in homogeneous groups. In the case of individual pipes, four models were employed (i.e, Gradient Boosted tree, Bayes, SVM and ANN). The pipe's attributes and some environmental and operational variables were included as input variables. The models performance evaluation reveals acceptable results except for the ANNs. The model that presented the best performance in terms of predictive capacity was the decision tree technique."--Tomado del Formato de Documento de Grado."El objetivo de las RDAP es suministrar agua a la población con la cantidad y calidad adecuadas. Factores como los procesos de deterioro de las tuberías, el cambio climático y la creciente demanda de agua aumentan cada vez más la complejidad de su gestión. La ocurrencia de fallas en tuberías genera diferentes consecuencias económicas, sociales y ambientales. Entre estas se incluyen los altos costos de reparación, la interrupción en el suministro del agua y en el tráfico, la intrusión de contaminantes a la red y la pérdida de recursos. La planificación efectiva de la renovación de las RDAP requiere de una cuantificación precisa de su deterioro estructural. La inspección directa de estas suele ser una labor difícil y costosa. Por tal razón, el uso de modelos estadísticos y de minería de datos para predecir fallas en tuberías es una alternativa efectiva y económica que permite determinar su deterioro estructural. Así pues, este trabajo se centró en la implementación de varios modelos para la predicción de fallas estructurales en tuberías. Para predecir daños en grupos de tuberías se implementaron tres modelos que relacionaron el número de fallas con las variables físicas de las tuberías: la regresión lineal múltiple, la regresión de Poisson y EPR. Las regresiones ajustadas exhibieron resultados aceptables en términos de su rendimiento (R2 entre 0.695 y 0.927). Los resultados sugieren que utilizar modelos sencillos e involucrar los atributos físicos de la tubería es adecuado para estimar el número de fallas en grupos de tuberías. Para el caso de las tuberías individuales, se implementaron cuatro modelos (i.e. Gradient Boosted tree, Bayes, SVM y ANN) y se incluyeron como variables de entrada atributos físicos de las tuberías y algunas variables ambientales y operacionales. El rendimiento de los modelos revela resultados aceptables excepto para las ANN. El modelo que presentó el mejor rendimiento en términos de la capacidad predictiva fue la técnica de árboles de decisión."--Tomado del Formato de Documento de Grado.Magíster en Ingeniería CivilMaestría78 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesMaestría en Ingeniería CivilFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Civil y AmbientalModelación estadística de fallas en redes de distribución de agua potable : caso de estudio: Bogotá, ColombiaTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMCorrosión de tuberíasMinería de datos201213578Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=-6YdmMEAAAAJvirtual::8546-10000-0001-5647-4385virtual::8546-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001240544virtual::8546-1cc7c4bf8-56cc-4c17-aeee-01fa6bf0ae78virtual::8546-1cc7c4bf8-56cc-4c17-aeee-01fa6bf0ae78virtual::8546-1TEXT17023.pdf.txt17023.pdf.txtExtracted texttext/plain200993https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/e3560363-755c-4520-8f67-049c57a86af9/downloada7ab4af5608de982384dbefe16fb9323MD52THUMBNAIL17023.pdf.jpg17023.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7648https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/e17a9997-5efd-43d4-b0b7-f78dbce08435/download091679eb487759872283569c10359535MD53ORIGINAL17023.pdfapplication/pdf3334818https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3e71a0e7-0988-47a4-8cbf-bea8ab46eeca/download62705fe953d4f95483ebf5a4393173ccMD511992/60934oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/609342024-03-13 13:42:22.889https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co