L’aumento dell’età media delle tubature dell’acqua

Nel 1854, John Snow stabilì la relazione tra la qualità dell’acqua potabile e le infezioni da colera a Londra. Questa conoscenza accelerò la costruzione di impianti centrali di trattamento dell’acqua potabile e la distribuzione dell’acqua potabile tramite tubature. Nel 1853 fu messa in funzione la prima conduttura idrica dei Paesi Bassi, che portò in città l’acqua sicura e pulita delle dune di Kennemer. Da quel momento in poi è stata costruita un’enorme infrastruttura sotterranea per l’acqua potabile, utilizzata ancora oggi. Nella maggior parte dei gestori del servizio idrico, l’età media delle tubature aumenta, mentre la loro durata tecnica rimane invariata o addirittura diminuisce. Di conseguenza, si sta spostando una costosa operazione di sostituzione alle generazioni future e nel frattempo il compito non fa che aumentare. L’approvvigionamento decentralizzato di acqua potabile è un’alternativa? Non ancora, è più costosa e meno sicura. Lavoriamo quindi su una strategia di sostituzione ottimale.

Approfondimento spaziale

Spatial Insight è una società di consulenza olandese specializzata nella gestione dei sottoservizi. Uniamo le competenze del GIS, della gestione degli asset e della scienza dei dati. Crediamo nella gestione degli asset basata sui dati per ottenere soluzioni ottimali, oggettive e riproducibili. Aiutiamo inoltre i gestori di sottoservizi a ridurre i disagi per i cittadini e a risparmiare sui costi allineando le loro operazioni.

SI-Regression, la base dell’analisi dei guasti delle tubazioni

Un’analisi approfondita dei modelli nella gestione degli asset sotterranei ha dimostrato che le tubazioni che hanno subito perdite hanno maggiori probabilità di perdere di nuovo in futuro. Ogni ingegnere si sforza di passare dalla manutenzione curativa, alla manutenzione preventiva e alla “manutenzione predittiva”. Nella pratica abbiamo visto che la sostituzione proattiva delle tubature riduce notevolmente la probabilità di perdite simili.

Una parte cruciale della “manutenzione predittiva” è la relazione tra l’età dei diversi tipi di tubi e la probabilità di guasto. SI-Regression calcola queste curve a partire dai dati degli asset e dai dati storici delle perdite. La Figura 1 mostra il risultato di quattro possibili linee di adattamento che indicano la probabilità di guasto per un tubo in PVC di diametro specifico.

SI-Regression nella pratica

Nell’ambito della gestione degli asset basata sul rischio, viene spesso seguito il ciclo “pianificare, fare, controllare, agire”. SI-Regression si adatta molto bene a questo schema. I gestori del servizio idrico olandesi utilizzano questo prodotto per calcolare le probabilità nelle fasi “pianificare, controllare” e “agire” nell’ambito della gestione del rischio in conformità alla norma ISO31000. Grazie alla standardizzazione e all’oggettivazione dei calcoli delle probabilità, anche gli stakeholder interni ed esterni possono lavorare bene con i risultati.

La Figura 2 mostra l’impatto di SI-Regression. Dopo aver calcolato la linea blu, sono stati sostituiti i tubi con un’alta frequenza di guasti. La linea rossa mostra la relazione tra le perdite e il comportamento delle perdite due anni dopo. Il numero di perdite all’anno è diminuito del 25-75%. La SI-Regression può quindi essere utilizzata per determinare in modo oggettivo l’impatto degli investimenti nella sostituzione delle tubazioni.

Presupposti

Per qualsiasi modello sono indispensabili dati di qualità sufficiente. Per SI-Regression, è necessario disporre di un set di dati sugli asset il più completo possibile e di diversi anni di dati sulle perdite delle condotte. Se viene installato il data warehouse ADI (asset data integrator) di Spatial Insight, la preparazione dei dati è immediata.

Riduzione dell’impronta di carbonio

Spatial Insight si impegna a ridurre le emissioni di gas serra. Per questo motivo, cerchiamo di limitare i nostri spostamenti e di fornire i nostri servizi a distanza il più possibile.

Il prossimo passo

Ci auguriamo e confidiamo che SI-Regression possa dare un valido contributo alla gestione degli asset basata sui dati della vostra organizzazione. Saremo lieti di esaminare le modalità di implementazione di SI-Regression presso la vostra organizzazione.

Ulteriori informazioni

Scaricate il volantino, inviate un’e-mail a Gina Popa o Ignaz Worm o un messaggio tramite il modulo di contatto.

Figura 1. Output di SI-Regression per un tubo in PVC: frequenza di guasto rispetto all’età e linee di adattamento.

Figura 2. Impatto di SI-Regression. La frequenza dei guasti per il PVC da 150 mm è diminuita significativamente dopo due anni dalla sostituzione mirata dei tubi (linea rossa dopo la sostituzione rispetto alla linea blu prima della sostituzione).