Estudi d'algorismes de gestió i anàlisi de dades per al a predicció d'averies en xarxes d'aigua
La gestió de les xarxes de distribució d’aigua dolça és, actualment, un aspecte crucial en termes econòmics i de sostenibilitat, donada l’escassetat d’aigua potable a causa del canvi climàtic i l’augment de la demanda degut al creixement de la població mundial. L’aigua distribuïda es perd a causa de...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | catalán |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/410809 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/410809 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Algorithms Forecasting Water - Distribution Water-supply engineering Pipelines -- Maintenance and repair Algorismes Predicció Avaries Xarxes d'aigua Gestió de dades Anàlisi de dades Previsió Aigua -- Distribució Aigua -- Abastament -- Tècnica Canonades -- Manteniment i reparació Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Automàtica i control |
| Sumario: | La gestió de les xarxes de distribució d’aigua dolça és, actualment, un aspecte crucial en termes econòmics i de sostenibilitat, donada l’escassetat d’aigua potable a causa del canvi climàtic i l’augment de la demanda degut al creixement de la població mundial. L’aigua distribuïda es perd a causa de xarxes de distribució ineficients i trencaments de la infraestructura. L’augment en la recopilació i l’ús de dades és de vital importància per prevenir avaries i millorar les estratègies de manteniment de les canonades. L’anàlisi d’informació històrica d’avaries és clau per identificar els factors que contribueixen als trencaments de les canonades. Es realitza un anàlisi exhaustiu de les dades subministrades per determinar les característiques de la xarxa de distribució. Per a la fabricació de canonades, s’utilitza, principalment, tres materials corresponents a polietilè, fibrociment i fosa dúctil. Les dades proporcionades per part de l’empresa Aigües de Manresa són carregades en la base de dades que es desenvolupa a l’estudi i, després de la seva neteja i tractament, són la font d’informació per a l’entrenament de models d’anàlisi predictiu que calculen les probabilitats de trencament de cada canonada. Es desenvolupen models d’anàlisi predictiu, en concret, la regressió logística i el backpropagation, per predir les probabilitats de fallada. Es construeix diferents models d’avaries segons els materials especificats anteriorment i segons diverses tècniques aplicades als conjunts de dades d’entrenament dels algorismes. També es desenvolupa una xarxa neuronal del tipus backpropagation. Es genera informació en referència als minisectors afectats i la longitud de xarxa compromesa segons cada algoritme desenvolupat. Les probabilitats generades per cadascun dels models són carregades a la base de dades desenvolupada per a la posterior predicció d’avaries per part de l’empresa Aigües de Manresa |
|---|