Revisión de métodos predictivos de fallas de tuberías en RDAP para planear su rehabilitación y priorizar los recursos financieros de las empresas de acueducto

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...

Full description

Autores:
García Alvarado, Kevin David
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/53851
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/53851
Palabra clave:
Red de agua potable
Fallas en tuberías
Tuberías para agua
Ingeniería
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
Description
Summary: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.