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Diseño de maniobras de gestión de presiones en sectores de distribución de

agua y análisis de su impacto

David J. Vicente [email protected]

Diseño de maniobras de gestión de presiones en sectores de distribución de agua y análisis de su impacto

1. Introducción | 2. Estado del arte | 3. Metodología | 4. Selección técnicas | 5. Diseño consigna | 6. Método CMN | 7. Herramienta DSS | 8. Conclusiones y trabajo futuro

1. Introducción y objetivos 2. Estado del arte 3. Esquema metodológico global 4. Selección de técnica de regulación 5. Diseño de consignas óptimas de regulación 6. Metodología impacto de GP: reducción fugas 7. Herramienta de ayuda a la decisión 8. Conclusiones y trabajo futuro

Índice

2



Índice 1. Introducción y objetivos 2. Estado del arte 3. Esquema metodológico global 4. Selección de técnica de regulación 5. Diseño de consignas óptimas de regulación 6. Metodología impacto de GP: reducción fugas 7. Herramienta de ayuda a la decisión 8. Conclusiones y trabajo futuro

3



Gestión de presiones (GP) Métodos de GP

4

Elementos reguladores de presión

Disipación de energía

Aporte de energía

Almacenamiento de energía

Válvulas reguladoras de presión (VRPs)

Válvulas de cierre (función reguladora)

Máquinas de turbinación

Bombas de impulsión

Depósitos o tanques hidráulicos



Gestión de presiones (GP) Gestión de presiones

5

Pa.arriba

Pcrítica Pmedia




6

Pa.arriba

Pcrítica Pa.abajo

∆P

Pmedia




7

Pa.arriba Pcrítica Pa.abajo

∆P

Pmedia




8

Pa.arriba Pcrítica Pa.abajo

∆P

Pmedia



Objetivos Propuesta metodológica para el diseño de planes de GP

Propuesta metodológica para la evaluación del impacto de planes GP

Creación un Sistema de Ayuda a la Toma de Decisiones

9



Objetivos Propuesta metodológica para el diseño de planes de GP – Determinar los factores más influyentes a la hora de diseñar un plan de gestión de presiones y establecer una metodología para seleccionar técnica de regulación más adecuada.

– Propuesta conceptual para el diseño de consignas de regulación óptimas



10




Propuesta metodológica para la evaluación del impacto de planes GP – Analizar las fuentes de incertidumbre utilizando métodos basados en Caudal Mínimo Nocturno

– Proponer métodos que mejoren la evaluación del impacto de GP en relación a reducción de fugas.


11






12




13



Estado del arte Recopilación de más de 270 documentos

14

P.R L I.T A.C E0

10

20

30

40

50

60

70Tipos de fuentes de información

Nº F

uent

es

67 (41.4%)

19 (11.7%)21 (13%)

45 (27.8%)

10 (6.17%)

Tipos de fuentes según naturaleza

P.R L-M I.T A E

12% 13%

28%

6%

41% Tipos de fuentes • PR: Proyectos reales

• L-M: libros/manuales

• IT: informes técnicos

• A: artículos invest.

• E: expertos



Factores influyentes en la GP

4 factores fundamentales: – Sectorización – Dispositivos y técnicas de control – Relación de fugas con presión – Simulación hidráulica mediante modelos numéricos

15



Sectorización

16



Instrumentación y técnicas de control

17

Pilotos automáticos • Salida fija • Doble consigna (tiempo) • Doble consigna (caudal) • Modulacón basada en caudal

Controladores electrónicos • Programación temporal • Modulación basada en caudal • Modulación basada en presión en punto remoto



Relación entre presión fugas y consumos

18

01/04/12 08/040

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1Relación entre Caudal, Presión y Fugas

Cau

dal (

m3 /s)

70

72

74

76

78

80

82

Pres

ión

(mca

)

CaudalFugasPresión

Caudal Mínimo Consumo Mínimo

Fugas de fondo

Fugas debido a roturas

Consumo



Modelación numérica

19

Pressure-driven model

�𝐴𝐴11 𝐴𝐴12𝐴𝐴21 𝐴𝐴22

� �𝑄𝑄𝐻𝐻� = �−𝐴𝐴0𝐻𝐻0𝑞𝑞 �

Demand-driven model




20



Esquema metodológico global

21

DISEÑO IMPACTO

Selección tipo regulación

Diseño consigna

Métodos de análisis (CMN)

Objeto

Método

Casos estudio

Enfoque holístico: MEC

Métodos precisos análisis de incertid.

Proyectos reales ‘global’

Factores más influyentes

Entorno simulación y algoritmos

Modelos numéricos: benchmark y reales

Métodos para definir consignas óptimas

Enfoque holístico + aplicación ‘ad-hoc’

Sectores reales: red de Madrid




22



Método: análisis enfoque holístico

23

Proyectos GP: Reales

Consulta expertos: ámbito global-local

Vicente, D.J., Garrote. L., Sánchez, R. Santillán, D. (2015) Pressure management in water distribution s systems : Current status , proposals and future trends, J. Water Resour. Plann. Manage. 142(2), 04015061.



Tabla resumen: recomendaciones

24

Consumos Carácter. sector Otros aspectos

Patrón consumos Otros escenarios

Pérdida de carga

Nº entr. Objetivos Restr.

Var. Diaria Estacional.

Uniform

e Sí

(Estab

le)

Sí (N

o es

table)

No

Sí (Estab

le)

Sí (N

o es

table)

Varia

ción e

sp.

Depe

nd. p

res.

Caud

al em

erg.

Nula

o ba

ja

Med

ia

Elev

ada

Una e

ntrada

Va

rias en

trad.

Dism

inuir fug

a Se

rvicio

usua

r. Au

men

tar fac

t. Ec

onóm

icos

Té

cnicos

-com

.

Pilotos

automáticos

Salida fija

Control temporal

Modulac. caudal

Controlado

r elec

trónico

Prog. temporal

Modulac. caudal

Mod. pto.remoto

Técnicas de regulación

Factores más relevantes



Índice 1. Introducción y objetivos 2. Estado del arte 3. Esquema metodológico global 4. Selección de técnica de regulación 5. Diseño de consignas óptimas de regulación 6. Metodología impacto de GP: reducción

fugas 7. Herramienta de ayuda a la decisión 8. Conclusiones y trabajo futuro

25



Herramientas: entorno de simulación

26

Pressure-driven model

�𝐴𝐴11 𝐴𝐴12𝐴𝐴21 𝐴𝐴22

� �𝑄𝑄𝐻𝐻� = �−𝐴𝐴0𝐻𝐻0𝑞𝑞 �

Formulación consumos (Vicente et al. 2017; Giustolisi et al. 2012)

(Giustolisi et al. 2008)

Formulación fugas (Germanopoulos 1989)

Entorno de análisis hidráulico integramente (Matlab)

VRP

Pressure [m]-10

0

10

20

30

40

50

60



Casos de estudio

27

DMA1

DMA2

ky2

esp1

• Modelos esquemáticos ‘C-Town’ (BBLAWN),benchmark (Berardi y Giustolisi, 2016)

• Modelos de redes reales



Establecer PVRP Todos los nodos Pi > Pmin Módulo de convergencia

28

0 20 40 60 80 100 12020

40

60

80

100PRESIÓN EN NODOS

Nodo #

Pre

sión

[m

ca]

Presión

Q = Q1

J 102

Diseño curva óptima: algoritmo 1. Definir problema 2. Curva óptima

Problema rígido

Problema flexible

Pcrit.



Establecer PVRP Todos los nodos Pi > Pmin Módulo de convergencia

29

0 20 40 60 80 100 12020

40

60

80


Nodo #

Pre

sión

[m

ca]

Presión

0 20 40 60 80 100 12020

40

60

80


Nodo #

Pre

sión

[m

ca]

Presión

Q = Q2

J 128


Problema rígido

Problema flexible



Curva ‘caudal entrante y presión en cabecera’

30

VRP

Nodo – J128

Nodo – J34

Nodo – J102 0.05 0.1 0.15 0.2

20

40

60

80

100

120

140

Caudal entrante (m3/s)

Pres

ión

(mca

)

Presión cabeceraPresión mediaPresión mínima

J34 J102 J128 J128


Problema rígido

Problema flexible



Flexibilizar el problema, permitiendo que algunos puntos reciban menor presión que la Pmin

31

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

0

50

100

Pre

sión

[m

ca]

Presión

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

0

50

100

N d #

Pre

sión

[m

ca]

Presión

Pres

ión

Exceso de presión

Exceso de presión


Problema rígido

Problema flexible



Establecer PVRP introduciendo indicador Optimización basada en simulación de casos

32

0 Pmin Pmax 1.5*Pmax 2*Pmax0

1

2

3

4

20 40 60 80 100 120 1400.5

1

1.5

2

2.5

3

Presión consigna (mca)

Indi

cado

r ni

vel d

e se

rvic

io (

-)

IndicadorValor máximo

20 40 60 80 100 120 1400

0.5

1

1.5

2

2.5

3


Indi

cado

r ni

vel d

e se

rvic

io (

-)


20 40 60 80 100 120 1400

0.5

1

1.5

2

2.5

3


Indi

cado

r ni

vel d

e se

rvic

io (

-)


Q = Q1

Q = Q2

Q = Q3


Problema rígido

Problema flexible



Índice

33




Expresión práctica, sencilla, pero simplificada. Gran variedad de criterios: heterogeneidad. Ambos aspectos llevan a introducir una gran incertidumbre en el cálculo.

34

𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭(𝒕𝒕) = 𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭(𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪) �𝑷𝑷𝑪𝑪𝑴𝑴𝑴𝑴(𝒕𝒕)

𝑷𝑷𝑪𝑪𝑴𝑴𝑴𝑴(𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪)�𝑪𝑪𝑵𝑵

Propuesta conceptual global, y particular para cada paso del método de CMN

Métodos Caudal Mínimo Nocturno (CMN)



Paso 1 - CMN referencia (antes-desp a GP)

Criterios: – Rango horario (Fijo o variable) – Ancho de ventana (múltiplos 7 días) – Lapso temporal estacional (Sí/No) – Ajuste series (Sí/No) Paso2. Freales

35

1. CMN 2. Freales 3. Pmed 4. Exp. N1

1 Sin lapso – sin ajuste Sin lapso – con ajuste Con lapso – sin ajuste

2 Toma datos tiempo real Expresiones literatura Campaña ‘ad-hoc’

3

Hidráulico Topográfico Medición directa Pérdida de carga Matriz sensibilidad

4 Valores empíricos Método inverso

11/12/11 18/12

0

2

4

6

8

x 10-3

caud

al (

m3/

s)

caudalGP

CMN antes

CMN después



Paso 2 - Fugas reales durante CMN

36




3



𝑸𝑸 = 𝑪𝑪𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝒖𝒖. + 𝑭𝑭𝒖𝒖𝑴𝑴𝑭𝑭𝒓𝒓𝑴𝑴𝑭𝑭 + 𝑭𝑭𝑭𝑭𝒂𝒂𝑭𝑭𝒖𝒖.

Criterios: – Monitorización de consumos en usuarios en tiempo real.

– Ecuaciones empíricas o parámetros: Desagregación de componentes de

consumo relación con la presión Ajuste series: eliminar comp. largo plazo



Determinar Pmed mediante métodos distribuidos o locales.

Calcular, tanto durante CMN como para el resto de horas

37




3

Hidráulico(distribuido) Topográfico (distribuido) Medición directa (local) Pérdida de carga (local) Matriz sensibililid. (local)


VRP

PPc

Paso 3 - Presión Media

VRP



Paso 4 – Exponente N1

38




3



Área de fuga variable

Área de fuga fija

𝑪𝑪𝑭𝑭𝑭𝑭𝑴𝑴𝑭𝑭𝒓𝒓𝒇𝒇𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭 = 𝑪𝑪𝑫𝑫𝑨𝑨�𝟐𝟐𝑭𝑭𝟐𝟐

Ecuación de Torricelli (orificio fijo)

Modelos FAVAD (orificio variable) 𝑭𝑭 = 𝜷𝜷 ∙ 𝑷𝑷𝜶𝜶

𝜶𝜶 → [𝟎𝟎.𝟓𝟓 − 𝑵𝑵.𝟓𝟓]



Resumen de métodos: esquema global

39

Presión Variables disponibles

Métodos distribuidos

o locales

Caudal

Hora mínimo caudal

Consumo durante CMN

Parámetros de consumo

Consumo

Estimación pérdidas

aparentes (Fap)

CMN(Q)

Presión durante CMN

Pérdidas reales durante CMN

Freal = Q–C–Fap

Estimación Pérdidas reales a lo largo del día:

𝑭𝑭(𝒕𝒕) = 𝑭𝑭𝒖𝒖,𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪 �𝑷𝑷(𝒕𝒕) 𝑷𝑷𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪

�𝑪𝑪𝑵𝑵

Estimación exponenente relación Presión/Caudal

fugado (N1)

Presión media (Pmed)



Caso de aplicación: sectores reales

40



Aplicación a caso de estudio

41

Variables disponibles

Métodos distribuidos

o locales

Caudal

Hora mínimo caudal

Consumo durante CMN

Parámetros de consumo

Consumo

Estimación pérdidas

aparentes (Fap)

CMN(Q)

Presión durante CMN

Pérdidas reales durante CMN

Freal = Q–C–Fap

Estimación Pérdidas reales a lo largo del día:

𝑭𝑭(𝒕𝒕) = 𝑭𝑭𝒖𝒖,𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪 �𝑷𝑷(𝒕𝒕) 𝑷𝑷𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪

�𝑪𝑪𝑵𝑵

Pcab. Pcrit.

Métodos CMN •Con/Sin lapso •Con/Sin ajuste

FUGAS REALES DURANTE CMN

Con/Sin ajuste

Mét. topográfico Mét. Pérdida carga

Coeficiente N1 Basado en datos empíricos:

Rango [0.5 1.5]



42


Oct Nov Dec Jan/13 Feb0

0.02

0.04

caud

al m

3 /s

40

60

80

pres

ión

agua

s ab

ajo

(mca

)

caudal (m3/s)presión aguas abajo (mca)

1 1. Sin lapso – sin ajuste 2. Sin lapso – con ajuste 3. Con lapso – sin ajuste


3



Métodos CMN– Cálculo CMN ref.



43


2011 2012 20130

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

caud

al m

3 /s

30

40

50

60

70

80

pres

ión

agua

s ab

ajo

(mca

)




3






Métodos CMN – Ajuste de series

44

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

Am

plit

ud

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

0.08

m3 /

s




Análisis y ajuste de series: – Patrón diario (Et-d) – Variabilidad anual del patrón

diario (Êt-d) – Estacionalidad anual (Et-a) – Tendencia (Tt) – Componente aleatoria (εt)

45




3



Q(CMN) = Et-d + Êt-d + Et-a + Tt + εt Eliminación de componentes

de largo plazo



46


2012 20130

0.01

0.02

0.03

0.04

caud

al m

3 /s

40

60

80

100

120

pres

ión

agua

s ab

ajo

(mca

)




3



Caso de estudio real – Cálculo CMN ref.



Métodos CMN – Presión media

47

1. CMN 3. Pmed 4. Exp. N1 2. Freales



3



Selección de método topográfico o de pérdida de carga en función de: – Disponibilidad de presión en punto

crítico.

– Existencia o no de ley de pérdida de cargas.

– Posición de punto de control para evaluar la presión crítica.



Campaña monitorización de ptos. críticos

48

Instrumentación

• Sensores de presión 0-100 mca

• Registradores de datos Modelos LM y LMQ (Microcom)

• Antenas transmisión

• Elementos auxiliares Manómetro analógico Fontanería Seguridad



Campaña monitorización de ptos. críticos

49

Configuración software

• Canales de señal entrada Unidades, transducción, escala

• Almacenamiento Frecuencia muestreo (5-minutal) nº registros, batería

• Transmisión de datos GPRS Frecuencia envío (diaria), config. servidor, cobertura

• Descarga local de datos




50

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035-5

0

5

10

15

Caudal (m3/s)

Pca

bece

ra-P

crít

ica

(mca

)

0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

Caudal (m3/s)

Pca

bece

ra-P

crít

ica

(mca

)




51

0 0.05 0.1 0.15-5

0

5

10

15

Caudal (m3/s)

Pca

bece

ra-P

crít

ica

(mca

)

0 0.05 0.1 0.15-4

-2

0

2

4

6

8

Caudal (m3/s)

Pér

dida

de

carg

a (m

ca)




52

ID Acometida: ‘233567’

icabecera iPcrit iPmed

0 0.05 0.1 0.15-4

-2

0

2

4

6

8

Caudal (m3/s)

Pér

dida

de

carg

a (m

ca)

0 0.05 0.1 0.15-4

-2

0

2

4

6

8

Caudal (m3/s)

Pér

dida

de

carg

a (m

ca)

iPcrit iPmed




53



3



Cálculo Pmedia por tramos horarios

0 5 10 15 20 2550

60

70

80

90

100

Pre

sión

(mca

)

P orig.P ajust.

0 5 10 15 20 2560

80

100

120

140

Pre

sión

(mca

)

P orig.P ajust.

0 5 10 15 20 2545

50

55

60

65

70

75

Pres

ión

(mca

)

P orig.P ajust.

0 5 10 15 20 2530

40

50

60

70

Pres

ión

(mca

)

P orig.P ajust.

Antes Después

Topográfico

Pérdida carga



Métodos CMN – Exponente N1

54




3



Área de fuga variable

Área de fuga fija

𝑪𝑪𝑭𝑭𝑭𝑭𝑴𝑴𝑭𝑭𝒓𝒓𝒇𝒇𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭 = 𝑪𝑪𝑫𝑫𝑨𝑨�𝟐𝟐𝑭𝑭𝟐𝟐

Ecuación de Torricelli (orificio fijo)

Modelos FAVAD (orificio variable) 𝑭𝑭 = 𝜷𝜷 ∙ 𝑷𝑷𝜶𝜶

𝜶𝜶 → [𝟎𝟎.𝟓𝟓 − 𝑵𝑵.𝟓𝟓]



55


Índice



56

Módulos de herramienta



57




58


VRP

Pressure [m]

0

20

40

60

80

100



59


0 20 40 60 80 100 1200

0.5

1

1.5

Nodo #

Caudal [l/s]

Consumo Real de UsuariosFugas

0 20 40 60 80 100 1200

0.5

1

1.5

Nodo #

Caudal [l/s]

Consumo Real de UsuariosFugas

INSTANTE: t=1:00

INSTANTE: t=7:00



60


Índice



61

Selección técnicas de regulación – Metodología de análisis cualitativo basada en enfoque holístico efectiva para este tipo de análisis (globales y con muchos factores)

– Se han identificado una serie de factores como los más relevantes en diseño de plan GP

– Ninguna técnicas de regulación es la más adecuada para todos los tipos de sectores Aplicar la tabla de recomendaciones

Conclusiones



62

Diseño de consignas óptimas – Los modelos de tipo ‘pressure-driven’ presentan resultados más realistas que la formulación clásica ‘demand-driven’, y por tanto más adecuados para el análisis de maniobras de GP

– El método ‘rígido’ debe ser aplicado considerando los diferentes ‘puntos críticos’.

– El método ‘flexible’ es un método que puede ser beneficioso en escenarios con diferencias de presión entre puntos interiores: orografía, pérdida de carga significativa, etc.

Conclusiones



63

Método de CMN: conceptual – Se trata de un método práctico pero puede introducir una gran incertidumbre en el cálculo

– Propuestas originales para mejorar el método: Cálculo de CMN y ajuste de funciones con descomposición en series temporales Estimación más precisa de Fugas Reales

Métodos para calcular presión media: pérdida de carga entre punto.

Conclusiones



64

Método de CMN: aplicación – Muchos sectores han sido descartados a lo largo del proceso de cálculo por falta de datos o hipótesis no aplicables.

– En paralelo al diseño de un plan de GP, conviene diseñar plan para evaluar impacto: decidir instante de inicio de maniobras, monitorización de consumos, instalación de sensor en punto representativo de presión media,

– Para una mejor aplicabilidad del método de pérdida de carga, instalar sensor de presión en punto más alejado (mayor pérdida de carga), en lugar de punto crítico

Conclusiones



65

Tabla selección técnica de regulación: recomendaciones guía metodológica.

Entorno de simulación de análisis hidráulico, incorporando módulos de gestión de presiones avanzadas.

Algoritmo para definir curvas de consigna óptimas

Propuestas conceptuales para mejorar la precisión; distintas fases de método de CMN

Software de ayuda a la toma de decisiones

Aportes originales



66

Establecer indicadores cuantitativos para la selección de la mejor técnica de regulación.

Introducir evaluación económica en la fase de diseño, tanto para la selección de la técnica como para la definición de consigna. – Coste dispositivos, instalación y mantenimiento. – Beneficio económico de agua ahorra por reducción de fugas.

– Perjuicio por reducción de agua consumida.

Trabajo y líneas futuras



67

Seguir explorando las posibilidades del método ‘flexible’ para definir curvas de consigna óptimas

Introducir otros elementos de regulación en conjunción con la regulación mediante VRPs: bombas, depósitos de cola, etc.

Trabajo y líneas futuras



68

Publicaciones / Congresos 1. Vicente, D.J., Garrote. L., Sánchez, R. Salazar, F. (2017) Sistema de ayuda a la

decisión. V Jornadas de Ingeniería del Agua, La Coruña, Octubre 2017

2. Vicente, D.J., Garrote. L., Sánchez, R. Salazar, F. (2017) A DSS to estimate the benefits of pressure management in background leakage reduction of water distribution systems. 9th Eastern European YWP – International Water Association, Budapest, Hungría, Mayo 2017.

3. Vicente, D.J., Garrote. L., Sánchez, R. Santillán, D. (2015) Pressure management in water distribution s systems : Current status , proposals and future trends, J. Water Resour. Plann. Manage. 142(2), 04015061.

4. Vicente, D.J., (2014) Comparación de diferentes métodos de determinación de la presión media en sistemas de distribución de agua, para la estimación de caudal fugado. VIII Seminario Líneas Prioritarias Red de Laboratorios de Hidráulica de España, Madrid, Julio 2014

5. Vicente, D.J., Sánchez, E.H., Sánchez, R., Garrote. L., Martínez, A. (2011) Hacia el diseño óptimo de un plan de Gestión de Presiones en redes de distribución de agua urbana . II Jornadas de Ingeniera del Agua, Barcelona, Octubre 2011

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