AS_04_2021

Automazione e Strumentazione Maggio 2021 GESTIONE ACQUE applicazioni 63 di best practice per il controllo delle perdite in acquedotto. Sono però necessari strumenti che consentano di fare di più, accedendo a tecnologie innovative per ridurre i costi incrementando l’ef- ficienza e l’affidabilità degli asset. Le sfide nella riduzione delle perdite Grazie al diffondersi dell’ IoT , tecnologie utili a ridurre attivamente le perdite divengono sempre più efficaci e vengono sempre più impiegate sul campo per rilevare e localizzare le perdite, come ad esempio l’impiego delle reti di logger acustici o altre tipologie di sensori quali misure di portata o di pressione (WSN - Wireless Sensor Network) per il controllo attivo degli assets. Tuttavia, malgrado il costo dei dispositivi si sia nel tempo ridotto considerevolmente, il loro impiego anche nel caso in cui la rete sia stata distrettua- lizzata (DMA - District Metered Area) richiede una distribuzione a distanze regolari, lungo tutta la rete, e i gestori sono costretti a decidere se effettuare un ingente investimento, per distribuire e gestire la strumentazione dell’intera struttura, oppure se acquistarne un numero coerente con le capacità operative e collocarli strategicamente all’interno della rete; con il pressoché unico crite- rio di collocarli nelle aree caratterizzate da perdite ricorrenti. Nel secondo caso, senza una classifi- cazione sui tratti di rete che presentano maggior rischio di rottura, spesso i sensori non possono essere distribuiti in modo ottimale. In effetti, la strumentazione a cui ci riferiamo è efficace nell’aiutare gli operatori a trovare le perdite ma non offre alcuna informazione su come agire per prevenirle e ridurne gli effetti . Attualmente, le misure di prevenzione includono la sostituzione o il relining delle condotte più vecchie, il controllo della pressione d’esercizio e le video-ispezioni pianificate. Tuttavia, que- ste misure si sono dimostrate insufficienti per la maggior parte degli operatori, con tassi di perdita sostanzialmente stabili nonostante gli investi- menti realizzati. Intelligenza artificiale e tecnologie geospaziali Un approccio all’avanguardia che può supportare i gestori nell’affrontare queste sfide è l’Intelli- genza Artificiale applicata alla scienza Geospa- ziale (Geospatial Artificial Intelligence). Attra- verso la Geospatial AI vengono identificate le condizioni che possono generare le perdite in rete. Questo approccio combina dati ambientali del sito interessato come, tipologie di terreno, condizioni meteorologiche degli ultimi anni passati, infor- mazioni topografiche, dati regolarmente aggior- nati provenienti dai satelliti per l’osservazione del suolo terrestre, con dati che caratterizzano le con- dotte come, lunghezza del tratto, tipo di materiale, età, profondità e diametro. Questi dati vengono elaborati all’interno di un sofisticato modello numerico (risk model) che considera sia le caratte- ristiche della condotta sia le informazioni relative all’ambiente in cui la condotta si trova. Definizione della probabilità di perdita L’incidenza che i dati elencati hanno sulla for- mazione delle perdite viene poi determinata, con precisione crescente in funzione alla quantità dei L’importanza di ridurre le perdite di acqua è percepita dai gestori delle infrastrutture e dai consumatori I sistemi utili a ridurre attivamente le perdite sono sempre più diffusi ed efficaci, grazie alla disponibilità di tecnologie IoT e di machine learning