TECNOLOGÍA

VER TODASSeguir leyendo...

06/04/2020

Mejoran la detección y prevención de incidencias en el consumo de agua de los usuarios no residenciales

Un estudio becado por la Cátedra Aguas de Valencia ayuda a transformar los datos obtenidos de los sistemas de telelectura en información de valor, para caracterizar el consumo de agua de usuarios no residenciales, identificando incidencias y dando soporte a la toma de decisiones.



AUTOR: UPV

RUVI UPV CATEDRA AGUAS Foto_PortadaEste es el principal resultado obtenido por Laura Agustina Bazán en su Trabajo Final de Máster Caracterización del consumo de agua de usuarios no residenciales mediante el uso del big data y propuesta para la identificación de incidencias. Ejemplos de aplicación en centros educativos, hoteles y establecimientos de restauración, dirigido por Francisco Arregui (Universitat Politècnica de València-UPV) y Omar Valera (Global Omnium).

 

La investigación busca aprovechar el potencial de los últimos avances tecnológicos implementados en la fase de medición de consumos de agua y de este modo, conocer con mayor detalle el comportamiento esperado de los usuarios no domésticos.

 

Para ello, se definen una serie de pautas de consumo mediante el procesamiento masivo de datos, obtenidos principalmente a partir de sistemas de telelectura, y se propone una metodología de análisis de dicha información.

 

“Mediante el uso de pautas de consumo es posible reducir los niveles de agua no facturada detectando con cierta rapidez fallos en un contador, o disminuyendo los errores en la estimación de consumos eventualmente no registrados. Además, su efectividad para la detección de fugas, consumos anómalos o no autorizados, la convierten en una herramienta viable para la gestión eficiente del recurso”, señala la autora principal de la investigación, Laura Bazán.

 

Caso de estudio

 

Para desarrollar la investigación se analizó el consumo de agua de usuarios no residenciales frecuentes en una población, seleccionando como grupos de interés: centros educativos, hoteles y establecimientos de restauración.

 

Inicialmente la base de datos estaba conformada por los registros correspondientes a 290 usuarios no residenciales, de los cuales se seleccionaron 177 para la caracterización y determinación de las pautas de consumo. Finalmente, las técnicas para la detección de incidencias se definieron mediante el análisis de más de 30 casos de estudio.

 

“En primer lugar se procedió al análisis de la calidad de los datos mediante la confección de un proceso de evaluación basado en la normativa internacional ISO 25012/2009. En la siguiente fase se caracterizó el comportamiento de cada grupo de usuarios y finalmente se propusieron distintas técnicas para la detección rápida y sencilla de incidencias como fugas, consumos anómalos o fallos en los equipos de medición”, explica Laura Agustina.

 

De hecho, la autora del proyecto recuerda que la identificación de incidencias en el suministro de agua se traduce en posibles beneficios económicos “tanto para la compañía gestora como para el abonado”.

 

Por ello, aboga por potenciar en plena “era digital” que los sistemas de abastecimiento tengan conocimiento de la calidad real de sus datos de consumo para evitar una interpretación equivocada en el monitoreo de los abonados.

 

“Un monitoreo continuo y adecuado de los consumos se traduce en posibles beneficios económicos y ambientales. Conocer con mayor detalle el comportamiento esperado de los diferentes usuarios que conforman una red de agua supone mayor fiabilidad en la detección de incidencias, dando lugar a la implementación de medidas preventivas y correctivas más eficiente”, concluye Laura Bazán.  


Compartir:
Imprimir Imprimir

VER TODASSeguir leyendo...




Red de Universidades Valencianas para el fomento de la I+D+i (RUVID) - C/ Serpis 29 - Edificio INTRAS - 2ª planta - 46022 - Valencia - España
Teléfono: +34 9616 254 61 - Correo Electrónico: comunicacion @ ruvid.org - Web: www.ruvid.org - Código ISSN: 1988-8155 - Política Protección de Datos




logo uvlogo upvlogo ualogo ujilogo umhlogo uchlogo ucv