Resumen
Las redes de distribución de agua potable constituyen una parte clave de la infraestructura urbana de una comunidad, siendo fundamentales para su desarrollo y para garantizar una adecuada calidad de vida. La función principal de estos sistemas es abastecer de forma continua y adecuada la demanda requerida por sus habitantes, para el desarrollo normal de las actividades diarias y el buen funcionamiento de las ciudades modernas. Sin embargo, el envejecimiento de la infraestructura y la falta de información precisa sobre su estado comprometen su eficiencia. En la actualidad estos sistemas son operados por empresas de agua, que se enfrentan al desafío de gestionar de forma adecuada sus componentes (tanques de almacenamiento, tuberías, válvulas, estaciones de bombeo, sensores y otros) y modernizar su funcionamiento mediante el uso de tecnologías avanzadas.
La gestión operativa de las redes de agua ha evolucionado, pasando de las acciones derivadas del conocimiento empírico hacia los cambios asociados a la era digital y a la evolución permanente de la industria, como los modelos basados en tecnología y digitalización. Este proceso de transformación es impulsado a nivel global por la Agenda 2030 y los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), especialmente el ODS 6 (Agua limpia y saneamiento), el ODS 9 (Industria, innovación e infraestructura) y el ODS 11 (Ciudades y comunidades sostenibles). Con lo cual se busca optimizar la operación de las redes y la gestión del agua, avanzando hacia sistemas resilientes y sostenibles.
Las redes de agua enfrentan diferentes retos durante su operación como el envejecimiento y deterioro sistema, los daños frecuentes, fugas y suministros intermitentes. Otros problemas se relacionan con información limitada y el desconocimiento del catastro, operando de forma empírica y en función de los trabajadores con mayor experiencia. Estas situaciones generan ineficiencia en la gestión del agua, incrementando los costes, el agua no contabilizada, y dificultando la detección de fallos en la infraestructura. Para solucionar estos desafíos, es necesario implementar estrategias de estimación del estado hidráulico que combinen la información existente con modelos predictivos capaces de representar el comportamiento de la red en distintos escenarios.
Basado en lo anterior, esta tesis desarrolla una metodología para la monitorización de sistemas de distribución de agua y la detección de anomalías, utilizando las Redes Neuronales de Grafos Convolucionales (GCN) en conjunto con Redes de Memoria a Corto y Largo plazo. Esta metodología permite estimar el estado de la red, detectar anomalías operativas y evaluar el impacto de fallos en los sistemas de monitorización. Además, se explora el uso de gemelos digitales como herramienta para mejorar la gestión de redes con información limitada, ofreciendo una alternativa viable para la modernización de infraestructuras hidráulicas en entornos con limitaciones técnicas y económicas
La metodología desarrollada se aplicó en tres estudios de caso:
Caso de estudio 1: Implementación de un gemelo digital utilizando GCN para la estimación de velocidades de bombeo, validado en dos redes hidráulicas de referencia.
Caso de estudio 2: Propuesta de una metodología para la digitalización y construcción de un modelo hidráulico en una ciudad pequeña con recursos limitados, aplicado en la ciudad de Pamplona, Colombia.
Caso de estudio 3: Evaluación de los impactos de fallos en sistemas de monitorización en modelos de estimación de estado en tiempo real, integrando redes GCN y redes LSTM para redes de distribución de agua, validado en dos redes hidráulicas de referencia.
Los resultados obtenidos demostraron la efectividad del enfoque propuesto para mejorar la toma de decisiones en la operación de redes de agua, optimizar la detección de anomalías y contribuir significativamente en la reducción del agua no contabilizada.
