Analysis and Classification of Water Distribution Network

Abstract

Durante décadas, establecer y mantener una gestión adecuada en una distribución de agua WDS sistema ha sido un desafío para los profesionales del agua. En respuesta, conceptos como el Distrito Han surgido áreas de medición (DMA). Su aplicación ha sido uno de los mejores métodos para mejorar el rendimiento de los sistemas de distribución de agua. Sin embargo, aún existen importantes limitaciones para implementarlo en casos reales. El objetivo de esta investigación es asociar más de 600 redes modelo con más de 35 características para encontrar relaciones entre las principales características y los diseños DMA. El enfoque propuesto consta de 4 pasos: primero, el creación de 600 redes modelo a través de EPANET y la herramienta de optimización GONDWANA. En segundo lugar, el desarrollo de una caracterización integral de la red en términos de métricas hidráulicas, de calidad del agua, seguridad del agua, económicas y topológicas, entonces estas son extraídas de las redes modelo creadas previamente. En tercer lugar, los componentes principales y el se analizan e identifican los patrones de desempeño de las características. Cuarto, los diseños DMA de 60 redes tomadas del paso 1 utilizando GODWANA. Quinto, integración del paso 3 con el paso cuarto para encontrar la relación entre las características y el diseño de las DMAs.

For decades, establishing and maintaining proper management in a WDS water distribution system has been a challenge for water professionals. In response, concepts such as the District Metering Area (DMA) have emerged. Its application has been one of the best methods to improve the performance of water distribution systems. However, there are still significant limitations to implement it in actual cases. The aim of this research is to associate more than 600 model networks with more than 35 characteristics to find relationships between the main characteristics and the DMA designs. The proposed approach consists of 4 steps—first, the creation of 600 model networks through EPANET and the optimisation tool, GONDWANA. Second, the development of a comprehensive characterisation of the network in terms of hydraulic, water quality, water safety, economic and topological metrics, then these are extracted from the previously created model networks. Third, the main components and the performance of characteristics patterns are analysed and identified. Fourth, DMA designs from 60 networks taken from the step 1 by using GODWANA. Fifth, integration of the step 3 with the step fourth to find the relation between the characteristics and the DMAs design.