Modelamiento probabilístico de redes de distribución de agua potable utilizando la simulación difusa de Monte Carlo

Abstract

El diseño tradicional de sistemas de distribución de agua potable considera la demanda de agua desde una perspectiva determinista, dejando de lado el carácter estocástico que es inherente a este fenómeno. Esto tiene como consecuencia un modelamiento poco realista. En el presente trabajo se propone una metodología de análisis que permite calcular los caudales máximos de diseño considerando el carácter aleatorio de la demanda. Se considera también la influencia de la correlación entre demandas nodales como un factor importante. Para ello, se propone utilizar un método basado en la simulación de Monte Carlo, pero que permite utilizar variables difusas (cuya incertidumbre no se puede considerar de naturaleza probabilística). En primer capítulo se hace una breve descripción de la metodología a usar. En el segundo capítulo se sientan las bases teóricas para el desarrollo de la tesis. En el capítulo siguiente se hace una revisión del estado del arte referente a las consideraciones que se hacen respecto a la demanda en el diseño convencional. En el cuarto capítulo se estudian los modelos que se están desarrollando actualmente para el modelamiento de la demanda en sistemas de distribución agua, cuyo enfoque es estocástico y/o probabilístico. En el quinto capítulo se describe el modelo propuesto, se desarrolla un programa para su aplicación, y finalmente se aplica a un proyecto real del ámbito nacional. El programa mencionado se desarrolló en Python, utilizando sus ventajas como plataforma de simulación numérica. Como motor de análisis hidráulico, se utilizó la librería EPANETTOOLS, que utiliza los comandos de análisis del programa EPANET desarrollado por la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (EPA, por sus siglas en inglés). Se mostró la aplicabilidad del modelo para una red de tamaño mediano, haciéndose evidentes sus ventajas para un diseño racional basado en el análisis numérico de la incertidumbre.

Traditional design of drinking water distribution systems considers the demand using a deterministic approach, not taking in account the stochastic nature that is inherent in this phenomenon. This leads to unrealistic modeling. In this paper, an analysis methodology is proposed aimed to calculate the maximum design flows considering the random nature of the demand. The influence of the correlation between nodal demands is also considered as an important factor. To do this, a method based on Monte Carlo simulation is proposed, allowing to use of both random and diffuse variables (whose uncertainty nature cannot be considered as probabilistic). In the first chapter a brief description of the methodology to be used is presented. In the second chapter, the theoretical basis for the development of the thesis is exposed. In the following chapter a review of the state of the art is made regarding the approaches that are used for demand modeling in conventional design. In the fourth chapter we study the models that are currently being developed for demand modeling in water distribution systems, whose approach is stochastic and / or probabilistic. The fifth chapter describes the proposed model, the development of a program for its application, and finally its application to a real project in the national scope. The mentioned program was developed in Python, taking its advantages as a numerical simulation platform. As a hydraulic analysis engine, the EPANETTOOLS library is used, allowing to utilize analysis commands of the EPANET program developed by the United States Environmental Protection Agency (EPA). The applicability of the model for a medium-sized network was presented, showing its advantages for a rational design based on the numerical analysis of uncertainty.