AS_04_2021

Automazione e Strumentazione Maggio 2021 GESTIONE ACQUE applicazioni 65 le spese di capitale attraverso la lettura del LoF al livello di intera rete o DMA. Inoltre, aggior- nando con frequenze più elevate le informazioni fornite al modello, per utenze o aree particolar- mente sensibili (per esmpio ospedali, scuole ecc.) è possibile ottenere la rapida identificazione di situazioni ad alto rischio. Trova, Ripara e Previeni La conoscenza che si genera in seguito all’ado- zione della Geospatial AI, grazie anche al pro- cesso di apprendimento su cui si basano gli algo- ritmi di intelligenza artificiale, ha diverse ricadute pratiche. Come, per esempio, la possibilità di discriminare ciò che ha una priorità più elevata durante le ricerche in campo. Le tecniche di analisi dei dati messe a punto pos- sono produrre mappe di rischio di rottura delle condotte circoscrivendo, in aggiunta, quei tratti di rete in cui il rischio è più elevato; queste infor- mazioni possono essere regolarmente aggiornate e mostrare le probabilità di guasto sull’ intera rete servita . Come accennato, i gestori possono utilizzare queste informazioni per rintracciare le perdite , pianificare le ispezioni o stabilire la priorità nelle operazioni di sostituzione pro- grammata delle condotte, ottimizzare, in termini di tempi e costi, tutte le operazioni che prevedono indagini in campo e, infine, consentire interventi precoci o addirittura preventivi che riducono le perdite e gli spechi d’acqua. Un altro beneficio di cui si è fatto cenno, otte- nibile attraverso l’approccio Geospatial AI, è quello di consentire una disposizione efficiente e veloce della strumentazione per la coper- tura ottimale di una rete idrica; identificando le condotte a più alto rischio sarà possibile selezionare dove installare i sensori. Inoltre, le decisioni sulla disposizione possono derivare dall’osservazione di dati riguardanti il mate- riale, le dimensioni delle condotte e gli altri fat- tori che influenzano la formazione di perdite e che il sistema è in grado di evidenziare. Questi accorgimenti massimizzano l’efficacia nell’uso dei sensori di campo siano essi misura- tori di portata, noise logger o altro, consentendo agli operatori di rete di posizionarli, ad esem- pio, solo dove il rischio di rottura è più elevato. Quindi, consente di acquistare, senza riduzione dei benefici, un numero minore di strumenti, ridu- cendo così al minimo sia i costi capex sia opex. Efficienza al servizio di gestori e utenti Assumendo che i costi siano proporzionali al tempo impiegato per trovare le perdite e/o alla proporzione di rete su cui si stanno cercando, tramite l’approccio descritto, i costi di rileva- mento possono essere ridotti di oltre il 60% . Per esempio, per una rete di circa 10.000 km (di cui circa 4.000 km in DMA), una riduzione dei costi del 60% equivale a un risparmio di circa 10 milioni di euro su un periodo di cinque anni (2 milioni di euro annui). Inoltre, l’introduzione dei dati geospaziali e le tecniche di telerilevamento per l’osserva- zione del suolo consentono di raggiungere una migliore conoscenza dei propri asset permettono di capire quali, fra le cause generatrici di guasti, incide maggiormente nella propria rete e nello specifico contesto operativo in cui i tratti di rete si trovano. I benefici ottenibili hanno anche ricadute dirette nel miglioramento del GIS aziendale e nella mitigazione del rischio idraulico. Le informa- zioni che si ottengono possono essere utilizzate anche dalle direzioni di rete per ridurre gli impatti ambientali , dare priorità alle riparazioni e alla sostituzione delle condotte rispetto ad altri investimenti programmati, e grazie all’analisi dei movimenti di terreno e strutture, valutarne e gestirne il rischio (come nel caso di vecchi serbatoi pensili). Inoltre, le water utility possono gestire meglio i costi associati a misure standard di servizio come le sospensioni di fornitura, le interruzioni del traffico e gli allagamenti interni. Nel momento in cui si sta affrontando il tema della crescente domanda di acqua e della scar- sità delle fonti di approvvigionamento, in molte parti del mondo, tecnologie come la Geospatial AI aiutano a ridurre globalmente le perdite, con vantaggi percepibili sia dagli operatori sia dagli utenti. Ulteriori informazioni sulle tecniche Reza- tec, come l’analisi dei dati derivati da satellite, sono disponibili contattando Isoil Industria. Esempio di mappa di rischio di rottura delle condotte