www.futurenviro.es | Abril-Mayo April-May 2021 79 Smart Water. Tuberías | Smart Water. Pipeline podrían provocar averías en las tuberías y, como resultado, apoyar nuestra planificación de mejoras de capital», afirma el director de proyectos de la empresa de servicios públicos en el departamento de obras públicas. Desarrollo de un modelo de riesgo con inteligencia artificial La empresa de servicios públicos había trabajado previamente con Xylem para gestionar su inventario de PCCP (tuberías cilíndricas de hormigón pretensado). Basándose en la profunda experiencia de Xylem en la identificación de estrategias de preservación de las tuberías principales y en la estrecha asociación de Xylem con Esri durante más de 20 años, la empresa de servicios públicos contrató a Xylem en 2014 para desarrollar un modelo de riesgo con inteligencia artificial que pudiese validarse, actualizarse y mostrarse a través del sistema ArcGIS de Esri para el uso continuado de su equipo. La empresa de servicios públicos y Xylemtrabajaron juntos para implementar un modelo de riesgo cuantitativo que combinase la probabilidad de avería (cuándo es más probable que se averíe una tubería) con la consecuencia de la avería(los costes sociales, financieros ymedioambientales de la avería). La solución de aprendizaje automatizado de Xylempronostica la probabilidad de que cada tubería principal del sistema pueda fallar utilizandomúltiples entradas de datos, incluidos los resultantes de evaluaciones previas sobre su estado. A medida que se recogenmás datos en el tiempo y se realizan cambios en el sistema, el SIG y los algoritmos de aprendizaje automatizado se actualizan para ofrecer una visión continua del estado general del sistema. La solución de Xylem y Esri predice con fiabilidad averías futuras Este modelo de análisis de tuberías mediante IA es uno de los primeros modelos de inteligencia artificial sobre roturas de tuberías de agua en Norteamérica que permite predecir con fiabilidad futuras averías en el sistema de distribución. El modelo utiliza datos del sistema empresarial ArcGIS de Esri, como datos sobre roturas y otras infraestructuras, combinados con información de código abierto en el análisis. Este enfoque basado en datos ofrece ventajas sustanciales con respecto a los modelos tradicionales con puntuación subjetiva, en los que los resultados suelen permanecer estáticos incluso cuando se actualizan las entradas. «Las empresas de servicios de agua pueden reducir significativamente los costes y hacer que sus comunidades sean más resilientes combinando ArcGIS con el innovador análisis de averías de tuberías basado en IA de Xylem» afirma DavidWachal, Director de Esri Global Water Practice. El modelo de riesgo de Xylem es capaz de actualizar los resultados a medida que se recopila nueva información del sistema, incluidas las roturas de la red, el estado de las tuberías y otros datos operativos. utility’s Project Manager at the Department of Public Works. Developing a risk model with artificial intelligence The utility had previously worked with Xylem to manage their PCCP (prestressed concrete cylinder pipe) inventory. Based on Xylem’s deep expertise in identifying water main preservation strategies and Xylem’s close partnership with Esri for more than 20 years, the utility engaged Xylem in 2014 to develop a risk model with artificial intelligence that could be validated, updated and displayed through Esri’s ArcGIS system for their team’s continuous use. The utility and Xylem then worked together to implement a quantitative risk model combining probability of failure (when a pipe will most likely fail) with the consequence of failure (the social, financial and environmental costs of the failure). Xylem’s machine learning solution forecasts the probability of when each water main in the systemmight fail using multiple data inputs including results from prior condition assessments. As more data is collected over time and changes are made to the system, the GIS and machine learning algorithms are updated to give a continuous understanding of the overall health of the system. Xylem and Esri’s solution reliably predicts future failures This AI pipeline analysis model is one of the first artificial intelligence water main break models in North America to reliably predict future failures in the distribution system. The model uses data within the utility’s ArcGIS enterprise system from Esri, such as breaks and other infrastructure data, combined with open-source information in the analysis. This data-driven approach provides substantial advantages over traditional subjectively scored models where outputs often remain static even when inputs are updated. “Water utilities can significantly reduce costs and make their communities more resilient by combining ArcGIS with Xylem’s innovative AI-based pipe failure analysis,” says David Wachal, Director, Esri Global Water Practice.
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