El lavado de redes es un recurso habitual de operación y mantenimiento de sistemas de agua potable, orientado a prever problemas ocasionados por la sedimentación de partículas ante velocidades muy bajas. La presente memoria tiene como objetivo ser una guía o manual en el país de buenas prácticas para la mantención de redes de agua potable, particularmente orientada al tema de lavado de redes. Este trabajo se realizo analizando las prácticas de lavado de redes en Chile, y su comparación con procedimientos similares en otros países, formulando un resumen de procedimientos de programas de lavado. Posteriormente se diagnosticó una red pequeña de agua potable y se diseño la operatoria eficiente de su lavado e implementaron las recomendaciones generales asociadas al lavado de redes de AP. La red seleccionada para realizar el estudio de la problemática e implementación de un programa de lavado corresponde a la localidad de Melipilla, ubicada a 60 km al suroeste de Santiago. La elección de esta localidad obedeció a que es una red con un mallado típico de tuberías y poseía antecedentes de turbiedad alta en algunos puntos. En esta aplicación se uso el resumen de procedimientos de programas de lavado recopilados en el mundo. Las recomendaciones más importantes del resumen de procedimientos de lavado son definir si el tipo de lavado es convencional o unidireccional, el manejo de las velocidades mínimas de lavado, la que por lo menos debe ser de 0.76 m/s, la apertura y cierre lento de grifos para prevenir el golpe de ariete y la divulgación publica del programa de lavado para alertar a los usuarios. La metodología utilizada en el análisis de la localidad de Melipilla fue satisfactoria identificando las zonas con problemas mediante el software hidráulico WaterGems y contrastándolas con datos de muestreos reales en la red. Con lo anterior se procedió a acotar los puntos con problemas y efectuar un par de lavados. Como resultado del estudio se obtuvo un resumen de procedimientos para la formulación de un programa de lavado en cualquier localidad del país, además de un resumen de técnicas complementarias para el mejoramiento y mantención de las redes de agua potable.

The main objective of this thesis is to study the feasibility of implementing hybrid techniques based on isolated infrared thermography and Machine Learning techniques in the maintenance of water distribution networks. Specifically, it seeks to study how such tools, based on nondestructive testing (NDT), are suitable for visualization of infrastructure elements and detection of leaks. Water supply for humans becomes complex as time passes, the population increases and as a result of the demand variation. The supply networks are modified to provide the increasing demand, while the updating of the information related to the system is sometimes not recorded simultaneously. Typically, irrespective of the kind of maintenance that is carried out in the distribution network, the pipes become old, and the systems deteriorate and stop working optimally. There are other reasons for a malfunction of the network including poor operation, deterioration or leakage, the latter being a complex problem that entails many drawbacks. Non-visible leaks can mean water loss, as long as they are not repaired, and also indirect damage, depending on the age of leaks or how large they are. Thermography can function as a means of artificial vision, which can lead to early correction of leaks. It has as an advantage that, as it is a technique for non-destructive evaluation, it does not interfere with the medium. It is intended that, by analyzing the infrared images provided by the thermographic camera, it is possible to isolate areas that are suspected of containing a leak. The imaging has a very positive characteristic because it does not have a restrictive use by hour of the day or condition of temperature. Moreover, Machine Learning methods can help classify/obtain information through huge amounts of data. Such techniques can be incorporated into current SCADA systems and, through realtime data, provide information on possible leakage points. Valuable information can be extracted, after processing, from the large amount of data that is received. / La presente Tesis tiene como principal objetivo estudiar la viabilidad de implementación híbrida de técnicas basadas en la termografía infrarroja aislada y técnicas de Machine Learning en el mantenimiento de redes de distribución de agua. Concretamente, se busca estudiar cómo tales herramientas, a base de ensayos no destructivos (END), son adecuadas para la visualización de elementos de la infraestructura y para la detección de fugas. El abastecimiento de agua para el ser humano se torna complejo a medida que pasa el tiempo, la población aumenta, y como consecuencia de la evolución de la demanda. Las redes de abastecimiento se ven modificadas para poder suministrar un servicio en aumento, mientras que la actualización de la información referente al sistema, en ocasiones, no se registra a la par. Como es natural, a pesar del mantenimiento que se lleve a cabo en la red de distribución, las tuberías envejecen, y los sistemas se deterioran y dejan de funcionar de manera óptima. Existen otros motivos para un mal funcionamiento de la red incluyendo mala operación, deterioros o fugas, siendo estas últimas un problema complejo que acarrea muchos inconvenientes. Las fugas no visibles pueden significar pérdidas de agua, mientras no sean reparadas, y daños indirectos, según sea el tiempo que lleve la fuga o la magnitud que posea. La termografía puede funcionar como un medio de visión artificial, que puede conducir a la visualización de la infraestructura, ayudando, en particular a la corrección temprana de fugas. Cuenta como ventaja que, al tratarse de una técnica de evaluación no destructiva, no interfiere con el medio. Se pretende que, analizando las imágenes de infrarrojos provistas por la cámara termográfica, sea posible aislar áreas que sean sospechosas de contener fugas. La toma de imágenes tiene una característica muy positiva pues no posee una restrictiva de uso por hora del día o condición de temperatura. Por otra parte, los métodos de Machine Learning pueden ayudar a clasificar/obtener información a partir de grandes cantidades de datos. Tales técnicas pueden ser incorporadas en los sistemas SCADA actuales y, mediante datos en tiempo real, proporcionar información sobre posibles puntos de fuga. De la gran cantidad de datos que se reciben, tras un procesamiento adecuado, se puede extraer información altamente valiosa. / La present Tesi té com a principal objectiu estudiar la viabilitat d'implementació de tècniques hibrides basades en la termografia infraroja aïllada i tècniques de Machine Learning, en el manteniment de xarxes de distribució d'aigua. Concretament, es busca estudiar com tals eines a força d'assajos no destructius (AND) són adequades per a la visualització d'infraestructura y la detecció de fuites. El proveïment d'aigua per a l'ésser humà es torna complex a mesura que passa el temps, la població augmenta i com a conseqüència de la demanda. Les xarxes d'abastament es veuen modificades per suplir el servei augmentant, i l'actualització de la informació referent al projecte de vegades no es registra a l'una. Com és natural tot i el manteniment que es dugui a terme a la xarxa de distribució, les canonades envelleixen, els sistemes es deterioren i deixen de funcionar de manera òptima. Hi ha altres motius per un mal funcionament de la xarxa incloent mala operació, edat, deterioraments o fuites, sent aquestes últimes un problema complex que implica molts inconvenients. Les fuites no visibles poden significar pèrdues d'aigua, mentre no siguin reparades, i danys indirectes, segons sigui el temps que porti la fugida o la magnitud que tingui. La termografia pot funcionar com un mitjà de visió artificial, que pot conduir a una correcció primerenca de fuites. Compte com avantatge que, en tractar-se d'una tècnica per a l'avaluació no destructiva, no interfereix amb el medi. Es pretén que, analitzant les imatges d'infrarojos proveïdes per la càmera, sigui possible aïllar àrees que siguin sospitoses de contenir una fuita. La presa d'imatges té una característica molt positiva ja que no posseeix una restrictiva d'ús per hora del dia o condició de temperatura. D'altra banda, els mètodes de Machine Learning poden ajudar a classificar / obtenir informació per mitjà de dades vasts i vàlids. Tals tècniques poden ser incorporades en els sistemes SCADA actuals i, mitjançant dades en temps real, proporcionar informació sobre possibles punts de fuga. De la gran quantitat de dades que es reben, després processar-los, es pot extreure informació altament valuosa. / Carreño Alvarado, EP. (2017). Termografía y herramientas computacionales como técnica híbrida no destructiva para la visualización de infraestructura y fugas en redes de agua [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/86176

[ES] La sectorización en sectores hidrométricos de las redes de abastecimiento de agua potable ha sido, a lo largo de los últimos años, una de las técnicas más empleadas para ubicar y controlar las fugas. Esto es de vital importancia ante un recurso, el agua potable, cada vez más escaso y valioso. Sin embargo, el empleo de esta técnica, algunas veces, es llevada a cabo por ensayo y error, o sin una estrategia previamente establecida. La capacidad hidráulica de la red, o caudal máximo que puede aportar cumpliendo los requisitos mínimos de servicio, puede afectarse cuando se lleva a cabo un proceso de sectorización. Esto es debido a que el cierre de tramos de la red cambia las condiciones de servicio, pudiendo generar afectaciones graves desde el punto de vista de presiones y de calidad de agua. Algunas veces, también, es aplicado el proceso de sectorización sin una evaluación previa de las características de la red y de las condiciones operativas. Partiendo de estas situaciones, se planteó indagar acerca de cómo las condiciones iniciales de operación de la red pudiesen afectar la formación de los sectores hidrométricos desde el punto de vista de su configuración. En los procesos de sectorización pueden emplearse algoritmos de clústering debido a la analogía existente entre los agrupamientos de los diferentes elementos de los sistemas de abastecimiento de agua y los principios aplicados en las técnicas de agrupamiento de datos. Así, se decidió aplicar diversas técnicas basadas en la detección de comunidades en redes, ya que poseen la ventaja de agrupar en función de la información en las conexiones, y no solo en la información almacenada en los nodos, lo cual resulta favorable para el tema en estudio en este trabajo, debido a que pudiera tomarse en cuenta cómo la variación de los niveles de exigencia en las tuberías, ocasionados por la variación en la demanda, afectaría la formación de sectores. Para ello se planteó trabajar con dos redes de prueba conocidas en la literatura, a las cuales se les simuló bajo distintas capacidades de carga de trabajo y a través del empleo de varios algoritmos de agrupamiento, tales como Infomap, Walktrap, Fast gready, Edge betweeness, Luovain y Leiden. La metodología desarrollada fue, finalmente, aplicada a una red real de gran tamaño, lo que valida dicha metodología para un problema del mundo real. Como parámetros para ponderar las conexiones se probaron cuatro opciones: caudal circulante con la red trabajando a la capacidad deseada; energía disipada en cada tramo con la red trabajando a la capacidad deseada; relación entre el caudal circulante en el tramo y el caudal circulante a capacidad máxima teórica de la red; y relación entre la energía disipada trabajando a la capacidad deseada y la disipación de la energía en los tramos con la red trabajando a capacidad máxima. Obtenida la partición por cualquiera de los métodos anteriormente expuestos, se optimizaron las entradas y salidas de los sectores por medio de la implementación de un algoritmo de enjambre de partículas; adicionalmente, se hace una comparación del resultado con otro obtenido a partir de un algoritmo de colonia de hormigas, lo que permite dar robustez a la metodología desarrollada. / [CA] La partició o sectorització de les xarxes d'abastiment d'aigua potable a les anomenades districtes hidromètrics ha estat, durant els darrers anys, una de les tècniques més utilitzades per localitzar i controlar les pèrdues d'aigua. La sectorització és crucial quan es tracta d'un recurs cada vegada més escàs i valuós com es l'aigua. Tanmateix, l'ús d'aquesta tècnica de vegades es duu a terme mitjançant proves i errors, o sense una estratègia prèviament establerta. La capacitat hidràulica d'una xarxa o el cabal màxim que pot proporcionar mentre compleix els requisits mínims de servei es pot veure afectat quan es realitza un procés de sectorització. Això es deu al fet que el tancament de seccions de la xarxa modifica les condicions del servei, la qual cosa pot generar greus efectes des del punt de vista de la pressió i la qualitat de l'aigua. A més, de vegades s'apliquen processos de sectorització sense una avaluació prèvia de les característiques de la xarxa i de les condicions de funcionament. Partint d'aquestes situacions, ens vam preguntar sobre com les condicions inicials de funcionament de la xarxa podrien afectar la construcció dels sectors hidromètrics des del punt de vista de la seva configuració. Els algoritmes de clusterització es poden utilitzar en processos de sectorització a causa de l'analogia entre l'agrupació dels diferents elements dels sistemes d'abastiment d'aigua i els principis aplicats en les tècniques d'agrupament de dades. Així, vam decidir aplicar diverses tècniques basades en la detecció de comunitats a les xarxes, ja que tenen l'avantatge de realitzar agrupacions basades en la informació de les unions i no només en la informació emmagatzemada als nodes. Això és favorable per al tema en estudi en aquest treball, perquè es pot considerar com la variació dels nivells de demanda a les canonades, causada per la variació de la demanda, pot afectar la construcció de sectors. Amb aquesta finalitat, es va proposar treballar amb dues xarxes de proves conegudes a la literatura, que es van simular sota diferents capacitats de càrrega i mitjançant l'ús de diversos algorismes de clusterització, com Infomap, Walktrap, Fast gready, Edge betweeness, Luovain i Leiden. La metodologia desenvolupada es va aplicar, finalment, a una gran xarxa real, que valida la metodologia per a una xarxa de subministrament d'aigua del món real. Com a paràmetres per ponderar les unions, es van provar quatre opcions: cabal circulant amb la xarxa treballant a la capacitat desitjada; energia dissipada a cada secció amb la xarxa treballant a la capacitat desitjada; relació entre el cabal circulant a la secció i el cabal circulant a la capacitat màxima teòrica de la xarxa; i la relació entre l'energia dissipada que treballa a la capacitat desitjada i la dissipació d'energia a les seccions amb la xarxa que treballa a la màxima capacitat. Un cop obtinguda la partició per qualsevol dels mètodes esmentats anteriorment, les entrades i sortides dels sectors s'optimitzen mitjançant un algorisme d'optimització d'eixam de partícules; a més, es fa una comparació del resultat amb un altre algoritme d'optimització, és a dir, un algoritme d'optimització de colònies de formigues, que permet proporcionar robustesa a la metodologia desenvolupada. / [EN] Partitioning or sectorization of drinking water supply networks into so-called district metered areas has been, over the last years, one of the most used techniques to locate and control leaks. Sectorization is crucial when dealing with an increasingly scarce and valuable resource as water. However, the use of this technique is sometimes carried out by trial and error, or without a previously established strategy. The hydraulic capacity of a network, or the maximum flow it can provide while meeting the minimum service requirements, can be affected when a sectorization process is carried out. This is due to the fact that the closure of sections of the network changes the service conditions, which could generate serious effects from the point of view of pressure and water quality. Also, sometimes sectorization processes are applied without a prior evaluation of the characteristics of the network and of the operating conditions. Starting from these situations, we inquired about how the initial operating conditions of the network could affect the construction of the hydrometric sectors or district metered areas from the point of view of their configuration. Clustering algorithms can be used in sectorization processes due to the analogy between the grouping of the different elements of water supply systems and the principles applied in data grouping techniques. Thus, we decided to apply various techniques based on the detection of communities in networks, since they have the advantage of performing grouping based on the information at the junctions, and not only on the information stored at the nodes. This is favourable for the subject under study in this work, because one may consider how the variation of the demand levels in the pipes, caused by the demand variation, can affect the construction of sectors. To this end, it was proposed to work with two test networks known in the literature, which were simulated under different load capacities and through the use of various clustering algorithms, namely Infomap, Walktrap, Fast gready, Edge betweeness, Luovain and Leiden. The methodology developed was, finally, applied to a large real network, which validates the methodology for a real-world water supply network. As parameters to weight the junctions, four options were tested: circulating flow with the network working at the desired capacity; energy dissipated in each section with the network working at the desired capacity; relationship between the circulating flow in the section and the circulating flow at the theoretical maximum capacity of the network; and the relationship between the energy dissipated working at the desired capacity and the dissipation of energy in the sections with the network working at maximum capacity. Once the partition is obtained by any of the previously said methods, the inputs and outputs of the sectors are optimized by using a particle swarm optimization algorithm; additionally, a comparison of the result is made with another optimization algorithm, namely, an ant colony optimization algorithm, which allows to provide robustness to the developed methodology. / Martins Alves, C. (2020). La capacidad hidráulica en las redes de agua potable y su influencia en el proceso de sectorización [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/159938