Estado del arte en la condición de redes de alcantarillado y su posible rehabilitación

Explorar en la literatura los distintos métodos utilizados para determinar el estado de las redes de alcantarillado urbano, mediante los cuales se puedan predecir: vida útil restante y desempeño estructural en el futuro. Lo anterior con el objetivo de facilitar a las entidades especializadas en la toma de decisiones en cuanto a planes óptimos de rehabilitación o renovación de tuberías, así como la priorización de inspecciones.

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Universidad de los Andes 
Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental 
Centro de Investigaciones en Acueductos y Alcantarillados – CIACUA 
Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

 

TESIS DE MAESTRÍA EN INGENIERÍA CIVIL 

 

Estado del Arte en la Determinación de la Condición de Redes de 

Alcantarillado y su Necesidad o no de ser Sometidas a Renovación o 

Rehabilitación 

 

 

Leonardo Aníbal Robalino Cepeda 

 

 

Director: Profesor Juan G. Saldarriaga Valderrama 

 

 

 

UNIVERSIDAD DE LOS ANDES 

FACULTAD DE INGENIERÍA 

DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA CIVIL Y AMBIENTAL 

MAESTRÍA EN INGENIERÍA CIVIL 

BOGOTÁ D.C. 

2015 

 

 

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Universidad de los Andes 
Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental 
Centro de Investigaciones en Acueductos y Alcantarillados – CIACUA 
Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

ii 

 

AGRADECIMIENTOS 

“Si el Presente es de Lucha, el Futuro es Nuestro” 

“Tomorrow Should be Ours” 

A mi familia, tanto a mis hermanas Evelin Paulina y María Gloria, como a mis padres 
Gustavo  y  Gloria  por  apoyarme  y  motivarme  para  cumplir  mis  objetivos.  Por 
permanecer juntos en los duros momentos que hemos vivido como familia. 

A mi novia Andrea Fernanda Mendoza, por creer tanto en mí, más de lo que lo hago yo. 
Por convencerme de que puedo lograr mis metas. Por su amor incondicional en especial 
en estos dos últimos años que hemos vivido en distintas ciudades. Sin ti no estaría en 
este momento culminando mis estudios. 

A mi director Juan Saldarriaga, por introducirme en este tema, con el cual he disfrutado 
realizando  esta  investigación  y  planeo  continuar  haciéndolo  en  el  campo  laboral. 
Gracias por sus valiosos consejos y direccionamiento no solo en este trabajo, también 
en las materias que he sido su alumno. 

Al  gobierno  ecuatoriano,  por  la  decisión  política  de  invertir  en  educación 
permitiéndonos que miles de ecuatorianos podamos especializarnos fuera del país y al 
retornar podamos colaborar desde nuestra área

Al  Acueducto  de  Bogotá,  en  especial  al  Departamento  de  Ingeniería  Especializada 
encabezado por el Ing. Daniel Rodríguez, por su disposición incondicional de colaborar 
con el presente trabajo y valiosos aportes para complementar el mismo. 

 

 

 

 

 

 

 

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Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental 
Centro de Investigaciones en Acueductos y Alcantarillados – CIACUA 
Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

iii 

 

TABLA DE CONTENIDOS 

TABLA CONTENIDOS………………………………………………………………………………………………………iii 

ÍNDICE DE FIGURAS……………………………………………………………………………………………………. v 

ÍNDICE DE TABLAS……………………………………………………………………………………………………... vii 

1. 

INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS……………………………………………...……………………...  1

 

1.1  Introducción…………………………………………………………………….…………………………...........  1 
1.2  Objetivos…………………………………………………………………………………………………..…..........  3 

1.2.1 

Objetivo General………………………………………………………………………………........  3 

1.2.2 

Objetivos Específicos……………………………………………………………………………...  3 

2.  MARCO TEÓRICO……………………………………………………………………………..…….…….  3 

2.1  Deterioro En Tuberías de Alcantarillado………………………………..………..…………………...  3  

2.1.1 

Necesidad de Renovación / Rehabilitación……………………………………………… 3 

2.1.2 

Problemas Comunes Causantes del Deterioro………………………………………….  4 

3.  MÉTODOS PARA DETERMINAR EL ESTADO EN REDES DE 

ALCANTARILLADO………………………………………………………………...…………………….  8 

3.1  Inspecciones en Sitio………………………………………...……………………………………..…............  10 

3.1.1 

CCTV y Tecnologías Similares……………………...………………………………………....   10 

3.1.2 

Nuevas Tecnologías…………………………..…………………………………………………...  14 

3.1.2.1 

Clasificación…………………………………………………………..………….……...   14 

3.1.2.2 

Ultrasónicas…………………………………………………..……………………........   15 

3.2  Índices……………………………………………………...……………………………………….………………   17 

3.2.1 

Hidráulicos…….…………………………………….…………………………….………...……….   17 

3.2.2 

Rendimiento………………………………………………….………………………………………  24 

3.2.2.1 

Índices con Modelos Difusos…………………...…………………..…………….   24 

3.2.2.2 

Índice de Desempeño Robusto……………….……………..…………………...  28 

3.3  Análisis de Daños y Riesgo…...…………………...……………………………………..…………..……..   31 

3.3.1 

Evaluación Daños………………………………..…………………………………………………   31 

3.3.2 

Enfoque basado en Riesgo………..……………………………………………………………   34 

3.4  Modelos Predictivos para determinar el estado futuro………………….................………….   39 

3.4.1 

Estadísticos con Fundamentos de Markov………………………………………………   39 

3.4.1.1 

Dirksen………………………………………………………...…….…………………….   39  

3.4.1.2 

Baik…………………………………………………………..……………………………..   42 

3.4.1.3 

Ugarelli………………………………………………..…………………………………...   45 

3.4.2 

Estadísticos con Regresiones…………………………………………………………………..  49 

3.4.3 

Árboles de Decisión……………………………………….………………….……………..…….  53 

3.4.3.1 

Priorización para rehabilitación………………………………………………..  53 

3.4.3.2 

Priorización para inspección………………………...…………………………...  58 

3.4.4 

Supervivencia de Tuberías……………………………………………………………...…......   62 

3.5  Inteligencia Artificial………………………………………………………………………………………….   66 

3.5.1 

Vectores Soporte (Support Vector Machines)…………………………………………  66 

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Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

iv 

 

3.5.2 

Redes Neuronales…………………………………………………………………..……………..  71 

3.5.2.1 

Predictivas…………..……………………………………………………………………  71 

3.5.2.2 

Detección automática de defectos……………………………………………...   75 

3.6  Análisis de Toma Directa de Decisiones………………………………………………………............  83 

3.6.1 

Situación de Emergencia ....…………………………………………………………………….  83 

3.6.2 

Análisis Proactivo………………………………………………...…………………………..…..  85 

3.6.3 

Influencia de Decisiones Políticas…………………………..……………………………….  87 

4.  CASO DE ESTUDIO: ACUEDUCTO DE BOGOTÁ…………………...……...……………….  95 

4.1  Sistema de Información para la Gestión del Alcantarillado (SIGA)………….……………..  95 

4.1.1 

Sistema  de  Información  para  el  mantenimiento  del  alcantarillado 
(SIMA)………………………………………………………………………………………….............. 96 

4.1.2 

Sistema  de  Información  para  la  Rehabilitación  del  Alcantarillado 
(SIRA)…………………………………………………………………………………………………...  97 

4.1.3 

Sistema  de  Información  para  la  Planificación  del  Alcantarillado 
(SIPA)……………………………………………………………………………………………………  98 

4.2  Metodologías factibles para el Acueducto de Bogotá…………………………………………….  99 

4.2.1 

Metodología Para un Manejo Proactivo (SAM)…………………………..…………….  99 

4.2.2 

Árboles de Decisión……………………………………………………………………..………… 100 

4.2.3 

Índices de Desempeño……………………...……………………………………………………  101 

4.2.3.1 

Índice de Sobre-carga……………………………………...………………………..  101 

4.2.3.2 

Índice de desempeño Global………………………………………….…………..  103 

4.2.4 

Inteligencia Artificial……………………………………………………………………………...  103 

5.  CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO………………………..…...……….…………………105 

5.1  Conclusiones…………………………………………………………………..………………………………….. 105 
5.2  Trabajo Futuro………………….…………………………..……………………………………………………. 110 

6.  REFERENCIAS…………………………………..……………………………………………………....111 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

 

ÍNDICE DE FIGURAS 

 

Figura  3.1-1. Resultados de Electro-Scanning. Fuente: Ariamalar, Selvakumar (2012)………………  12 
Figura  3.1-2. Proceso de transformación de la imagen de inspección. Fuente: Ariamalar, Selvakumar 
(2012)………………………………………………………………………………………………………………………………………..  15 
Figura  3.1-3. Esquema del ensayo de laboratorio. Fuente: Iyer (2012)………………………………………. 16 
Figura  3.1-4.  Representaciones  del  cambio  de  amplitud  en  una  placa  con  orificio.  Fuente:  Iyer 
(2012)………………………………………………………………………………………………………………………………………..  17 
Figura 3.2-1. Esquema de una sección de tubería. Fuente: Bennis (2003)………………………………….  18 
Figura 3.2-2. Cuenca seleccionada, Laval Canadá Fuente: Bennis (2003)……………………………………  21 
Figura 3.2-3. (a) Estructural. (b) Hidráulico. (c) Total.  Adaptación Bennis, Tagherouit (2011)……  25 
Figura 3.2.-4. Cuenca analizada en Laval. Fuente: Bennis, Tagherouit (2011)…………………………….  27 
Figura 3.2-5. Esquema del funcionamiento del modelo. Fuente: Angkasuwansiri (2014)……………  29 
Figura 3.2-6. Índice de desempeño calculado por modelo difuso. Fuente: Angkasuwansiri (2014)… 
………………………………………………………………………………………………………………………………………………….  30 
Figura 3.2-7. Clasificación de tuberías vía CCTV (PACP). Fuente: Angkasuwansiri (2014)……………  30 
Figura 3.3-1. Análisis segmentos de tubería. Fuente: Hoffman (2014)……………………………………….  31 
Figura 3.3-2. Consecuencia de falla de tubería. Fuente: Hoffman (2014)……………………………………  32 
Figura 3.3-3. Cálculo de nBCR en distintas secciones de tuberías. Fuente: Hoffman (2014)……….  33 
Figura 3.3-4. Área de los proyectos establecidos. Fuente: Hoffman (2014)……………………………….. 34 
Figura 3.3-5 Representación de Riesgo. Fuente: Baah (2014)…………………………………………………….  36 
Figura 3.4-1 Transición de Estados. Fuente: Dirksen (2008)……………………………………………………….  39 
Figura 3.4-2. Distribución del estado de las tuberías para un período de 50 años. Fuente: Dirksen 
(2008)……………………………………………………………………………………………………………………………………….. 42 
Figura 3.4-3. Probabilidades de transición de estados. Fuente: Baik (2006)………………………………. 44 
Figura 3.4-4. Resultados de la modelación de deterioro. Fuente: Ugarelli (2013)………………………. 48 
Figura 3.4-5. Simulación de la evolución de la condición de la red. Fuente: Ugarelli (2013)……….. 48 
Figura 3.4-6. Simulación del plan de rehabilitación A1. Fuente: Ugarelli (2013)…………………………. 49 
Figura 3.4-7 (a), (b): Curvas de Deterioro y (c) de Operación. Fuente: Fazal (2007)……………………. 52 
Figura 3.4-8. Representación Gráfica modelo árbol de decisión. Fuente: Syachrani (2013)……….. 55 
Figura 3.4-9. Resultados modelo árbol de decisión. Fuente: Syachrani (2013)…………………………… 56 
Figura 3.4-10. Representación de ASE para los tres modelos. Fuente: Syachrani (2013)……………. 58 
Figura 3.4-11. Resultados Árbol de Decisión. Fuente: Harvey (2015)…………………………………………. 60 
Figura 3.4-12a. Simulación para un estado 1 o peor, para tres casos. Fuente: Duchesne (2012)… 65  
Figura  3.4-12b.  Simulación  para  un  estado 2-3  o  peor,  para  tres  casos.  Fuente:  Duchesne  (2012)        
………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. 65 
Figura  3.4-13.  Representación  gráfica  de  1000  repeticiones  para  500  observaciones.  Fuente: 
Duchesne (2012)……………………………………………………………………………………………………………………….. 66 
Figura 3.5-1. Localización del Estudio. Fuente Sousa (2014)………………………………………………………  73 
Figura 3.5-2. Fuente: Chae (2001)……………………………………………………………………………………………… 76 
Figura 3.5-3  Fuente: Chae (2001)………………………………………………………………………………………………  77 
Figura 3.5-4  Fuente: Chae (2001)……………………………………………………………………………………………… 78 
Figura 3.5-5  Fuente: Chae (2001)………………………………………………………………………………………………. 79 
Figura 3.5-6  Fuente: Chae (2001)………………………………………………………………………………………………  79 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

vi 

 

Figura 3.5-7  Fuente: Chae (2001)………………………………………………………………………………………………. 80 
Figura 3.5-8  Fuente: Chae (2001)………………………………………………………………………………………………. 81 
Figura 3.5-9  Fuente: Chae (2001)………………………………………………………………………………………………. 81 
Figura 3.6-1 Análisis Espacial. Fuente: Williamson (2014)………………………………………………………….. 85 
Figura 3.6-2 Niveles para llegar a un manejo Pro-Activo. Fuente: Le Gauffre (2014)………………….. 86 
Figura 3.6-3. Fuentes para Rehabilitación. Fuente: van Riel (2015)……………………………………………. 90 
Figura 3.6-4 Distribución de las Fuentes. Fuente: van Riel (2015)………………………………………………  91 
Figura 3.6-5 Red con las distintas combinaciones encontradas. Fuente: van Riel (2015)……………. 92 
Figura  4-1  Herramientas  utilizadas  en  la  ciudad  de  Bogotá.  Fuente:  Acueducto  de  Bogotá, 
Departamento de Ingeniería Especializada………………………………………………………………………………… 96 
Figura  4-2  Herramienta  SIMA.  Fuente:  Acueducto  de  Bogotá,  Departamento  de  Ingeniería 
Especializada……………………………………………………………………………………………………………………………… 97 
Figura  4-3  Herramienta  SIRA.  Fuente:  Acueducto  de  Bogotá,  Departamento  de  Ingeniería 
Especializada……………………………………………………………………………………………………………………………..  98 
Figura 4-4. Niveles de Profundización. Fuente: Le Gauffre (2014)……………………………………………… 100 
Figura 4-5 Ubicación de la Red. Fuente: Bennis (2003)………………………………………………………………. 102 
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

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Centro de Investigaciones en Acueductos y Alcantarillados – CIACUA 
Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

vii 

 

ÍNDICE DE TABLAS 
 

Tabla 3a Resumen General………………………………………………………………………………………………………… 8 
Tabla 3b Resumen General………………………………………………………………………………………………………..  9 
Tabla 3.1-1. Evaluación de las inspecciones……………………………………………………………………………….  14 
Tabla 3.2-2. Información hidráulica de la cuenca seleccionada. Fuente: Bennis (2003)………………  22 
Tabla 3.2-3. Resultados cálculo de índices. Fuente: Bennis (2003)…………………………………………….. 23 
Tabla 3.2-4. Resultados con aumento de diámetro de la tubería 16. Fuente: Bennis (2003)………. 23 
Tabla 3.2-5. Condición Interna (IC). Fuente: Bennis, Tagherouit (2011)……………………………………... 26 
Tabla 3.2-6. Resultados del modelo difuso. Fuente: Bennis, Tagherouit (2011)…………………………..27 
Tabla 3.3-1. Rango de clasificación. Fuente: Hoffman (2014)……………………………………………………… 31 
Tabla 3.3-2. Características relevantes de la tubería. Fuente: Baah (2014)…………………………………. 36 
Tabla 3.3-3. Niveles de Impacto. Fuente: Baah (2014)……………………………………………………………….. 37 
Tabla 3.3-4. Matriz de Riesgo. Fuente: Baah (2014)…………………………………………………………………….37 
Tabla 3.3-5. Características en ArcGIS. Fuente: Baah (2014)………………………………………………………. 38 
Tabla 3.4-1 Criterios de Evaluación. Fuente: Dirksen (2008)………………………………………………………. 40 
Tabla 3.4-2. Criterios Clasificación Ciudad San Diego. Fuente: Baik (2006)…………………………………. 43 
Tabla 3.4-3. Parámetros utilizados en la modelación. Fuente: Baik (2006)…………………………………. 45 
Tabla 3.4-4. Ejemplo para selección de inspección. Fuente: Baik (2006)…………………………………….. 45 
Tabla 3.4-5. Agrupación de Tuberías. Fuente: Ugarelli (2013)……………………………………………………. 47 
Tabla 3.4-6 Características de las tuberías usadas en modelos. Fuente: Fazal (2007)…………………. 50 
Tabla 3.4-7 Variables para el desarrollo del modelo. Fuente: Syachrani (2013)………………………….. 54 
Tabla 3.4-8. Características y densidad de cada grupo (Cluster). Fuente: Syachrani (2013)………… 54 
Tabla 3.4-9. Clasificación según el tipo de material (Fuente: Syachrani, 2013)…………………………… 55 
Tabla 3.4-10. Comparación de modelos mediante ASE. Fuente: Syachrani (2013)……………………… 57 
Tabla 3.4-11 Tasa de Desempeño y de Falsos Negativos. Fuente: Harvey (2015)……………………….. 61 
Tabla  3.4-12.  Agrupación  en  Cohortes  de  las  tuberías  inspeccionadas.  Fuente:  Duchesne 
(2012)………………………………………………………………………………………………………………………………………..  64 
Tabla 3.4-13. Resultados de los 5 casos presentados en resultados. Fuente: Duchesne (2012)….. 65 
Tabla 3.4-14. Resultados de la raíz del error cuadrático medio. Fuente: Duchesne (2012)…………. 66 
Tabla 3.5-1 Distribución tuberías según material y su condición. Fuente: Mashford (2011)……….. 68 
Tabla 3.5-2. Características de las tuberías usadas para el modelo. Fuente: Mashford (2011)……  69 
Tabla 3.5-3 Resultados del Modelo. Fuente: Mashford (2011)…………………………………………………… 70 
Tabla 3.5-4 Resultados del Modelo. Fuente: Mashford (2011)…………………………………………………… 70 
Tabla 3.5-5 Clasificación de Modelos. Fuente Sousa (2014)……………………………………………………….. 72 
Tabla 3.5-6 Atributos de las tuberías. Fuente Sousa (2014)……………………………………………………….. 74 
Tablas 3.5-7 (a), (b) y (c) Resultados del Modelo, Porcentajes de Acierto. Fuente Sousa (2014)… 75 
Tabla 3.5-8  Fuente: Chae (2001)……………………………………………………………………………………………….. 82 
Tabla 3.6-1. Municipalidades Holandesas. Fuente: van Riel (2015)…………………………………………….  89 

 

 
 

 

 

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Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

 

1  INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS 

1.1  Introducción 

Contar con un sistema de alcantarillado es uno de los indicadores básicos para calificar el nivel de 
vida para una sociedad así como uno de los servicios elementales que una ciudad debe brindar a sus 
ciudadanos.  La  ausencia  de  un  sistema  de  alcantarillado  está  directamente  relacionado  con 
enfermedades y problemas sanitarios; por tales motivos contar hoy en día con este servicio es algo 
que  está  implícito  por  defecto,  especialmente  en  poblaciones  de  primer  mundo  y  en  vías  de 
desarrollo como la nuestra. La concepción de una red de alcantarillado ha ido evolucionando con 
los  años,  ha  pasado  de  ser  un  sistema  poco  eficiente,  que  pretendía  evacuar  aguas  residuales y 
pluviales de manera rápida, a ser un sistema eficiente e integrado. Esta concepción integrada ahora 
toma en cuenta  factores  ambientales  como es  el cuerpo receptor y la optimización de  la red ya 
construida.  Ahora  se  piensa  en  conjunto  con  todos  los  actores  que  conforman  una  red  de 
alcantarillado  y  es  aquí  donde  se  concentra  la  investigación  del  presente  trabajo.  Debido  a 
reglamentaciones  ambientales  cada  vez  más  rigurosas  que  pesan  sobre  el  sistema  integrado  de 
drenaje urbano a nivel mundial es fundamental tener métodos precisos para  determinar el estado 
de la red y así poder adaptar, modernizar y mejorarla. 

Por efectos de visibilidad de la red, la rehabilitación de un sistema de alcantarillado es generalmente 
aplazada hasta que ocurre una gran falla, lo que resulta en una rehabilitación de mayor dificultad y 
costo. Lamentablemente en ciudades latinoamericanas como Quito y Bogotá, este tipo de fallas son 
comunes y la predisposición que se toma es la de "arreglan cuando fallan y si es que fallan" (Baik, 
2009).  Pero  este  problema  no  se  presenta  por  simple  negligencia;  la  rehabilitación  de  redes  de 
alcantarillado es un verdadero reto. Primero, porque la mayor parte de la rehabilitación se la debe 
llevar acabo en zonas densamente pobladas, lo que implica suspensión del servicio, excavaciones, 
interrupción del tránsito vehicular y peatonal entre otras. Segundo como se mencionó inicialmente, 
estas rehabilitaciones se las realiza cuando una gran falla se presenta, lo que representa un mayor 
grado  de  dificultad  así  como  mayor  tiempo  invertido  en  el  arreglo.  Es  más  muchos  autores  (R. 
Wirahadikusumah, Baik) mencionan que este tipo de reparaciones resultan ser de dos a diez veces 
más  costosas  que  si  se  las  hubiera  realizado  de  forma  planificada,  además  de  ocasionar  daños 
ambientales y publicidad adversa a la empresa de alcantarillado a cargo. 

Pero dichas dificultades no son exclusivas de nuestro medio, ya que en Estados Unidos, según un 
informe  anual  que  realiza  la  ASCE,  donde  evalúa  las  distintas  áreas  de  ingeniería  en  territorio 
americano,  en  cuanto  a  infraestructura  de  alcantarillados  esta  obtuvo  una  calificación  “D”  que 
corresponde a mala. Lamentablemente con el pasar de los años esta ha ido empeorando, puesto 
que en 1988 tenía calificación “C”. Dicho informe incluye información preocupante, como el hecho 

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Centro de Investigaciones en Acueductos y Alcantarillados – CIACUA 
Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

 

que  900  billones  de  galones  de  agua  sin  tratar  son  vertidos  en  el  país  debido  al  estado  de  la 
infraestructura de  los sistemas de alcantarillado  (A. Selvakumar, et  al., 2013). Con ello se  puede 
comprender la importancia de determinar el estado de las redes de alcantarillado, ya que conocer 
su estado brinda información clave, para estimar el tiempo de vida útil restante de las redes, así 
como para realizar una evaluación a largo plazo de la red y su desempeño bajo nuevas formas de 
diseño urbano. 

Los  municipios  alrededor  del  mundo  tienen  un  gran  reto;  el  manejar  redes  de  alcantarillado  de 
rápido  envejecimiento  con  exponenciales  incrementos  de  demanda,  bajos  presupuestos  y 
regulaciones ambientales cada vez más estrictas (Egger  C, et al., 2013).  Para alcanzar el nivel de 
eficiencia  deseado  de  este  servicio,  es  indispensable  contar  con  información  precisa  para  su 
constante monitoreo, lo cual permitiría saber  el estado exacto  de las tuberías que conforman la 
red, realizar planes de renovación preventivos y mantener un inventario de tuberías (Halfawy R, et 
al., 2013). 

Por  ello  el  concepto  introducido  por  Baik  (2009)  de  un  sistema  de  gestión  de  aguas  residuales 
proactivo es de suma importancia, el cual plantea que es necesario un conocimiento del desempeño 
presente  y  futuro  de  la  red,  tanto  de  sus  condiciones  hidráulicas,  estructurales  y  ambientales. 
Además de la utilización de herramientas computacionales adecuadas que contribuyan a la toma de 
decisiones para inspecciones así como la óptima asignación de recursos y ubicación de los proyectos 
de rehabilitación más necesarios.  El presente trabajo hará énfasis en este último; la determinación 
del estado de las redes no solo consiste en inspecciones, ya que estas únicamente dan una imagen 
instantánea  de  las  condiciones  de  la  tubería.  Por  lo  tanto  se  exploraran  las  distintas  formas 
(modelos, índices) que acompañadas de inspecciones en sitio permiten una predicción del estado 
futuro  de  la  red,  para  lo  cual  es  indispensable  conocer  las  condiciones  pasadas  a  la  red,  con 
inspecciones mediante circuitos cerrados de televisión (CCTV). Con esta información las empresas 
de alcantarillado podrán orientarse según sus distintas necesidades y las particularidades de cada 
ciudad  y  así  escoger  la  mejor  opción  para  determinar  el  estado  de  sus  redes.  También  podrán 
preparar  un  plan  de  mantenimiento  y  operación  preventivo,  trazar  inspecciones  efectivas,  y 
detectar las zonas más sensibles y en necesidad de mantenimiento presentes en la red.  

El trabajo de tesis consta de cinco secciones; en la primera se expondrá la necesidad de determinar 
el  estado  de  las  redes  de  alcantarillado  así  como  la  realidad  y  desafíos  que  existen  para 
determinarlos.  La  segunda  parte  es  un  marco teórico,  donde  se  explicará  las distintas  causas  de 
deterioro  de  la  red  y  sus  efectos  a  nivel  local  y  global.  La  tercera  parte  explora  métodos  para 
determinar  el  estado  de  una  red,  los  cuales  se  subdividen  en  seis  grupos  de  acuerdo  con  sus 
características y alcances. En la cuarta sección se pretende explorar la manera en que actualmente 
la ciudad de Bogotá determina el estado de su red de alcantarillado, con el fin de recomendar uno 
de los métodos investigados que mejor se ajuste a la realidad que vive la ciudad con sus múltiples 
limitaciones  Finalmente  se  presenta  una  conclusión  que  pretende  evaluar  las  bondades  y 

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Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

 

limitaciones de los métodos para determinar el estado de la red, además del trabajo futuro que 
podría realizarse en otras investigaciones. 

1.2  Objetivos 

1.2.1. Objetivo General 

Explorar en la literatura los distintos métodos utilizados para determinar el estado de las redes de 
alcantarillado  urbano,  mediante  los  cuales  se  puedan  predecir:  vida  útil  restante  y  desempeño 
estructural en el futuro. Lo anterior con el objetivo de facilitar a las entidades especializadas en la 
toma de decisiones en cuanto a planes óptimos de rehabilitación o renovación de tuberías, así como 
la priorización de inspecciones. 

1.2.2 Objetivos Específicos 

 

Identificar en la literatura propuestas nuevas e innovadores para conocer el estado de las 
redes. 

 

Identificar  experiencias  documentadas  en  la  literatura  de  otras  ciudades  en  cuanto  a 
métodos de realizar inspecciones a sus redes de alcantarillado. 

 

Identificar nuevas tecnologías para  la inspección de alcantarillados y en su posibilidad el 
alcance y desempeño que tuvo al ser aplicado a una ciudad. 

 

Encontrar métodos o modelos para la automatización de la información encontrada en las 
inspecciones, al tratarse de ciudades grandes con miles de kilómetros de redes. 

 

Identificar  la  información  de  entrada  y  demás,  que  requieren  modelos  predictivos  del 
estado de redes de alcantarillado. 

 

Encontrar patrones o características similares que compartan tanto modelos como índices 
predictivos de redes.  

 

Determinar las limitaciones y alcance de los modelos predictivos encontrados. 

 

Determinar las limitaciones e incertidumbre al realizar inspecciones a tiempo real. 

 

De los métodos investigados seleccionar los más apropiados que se ajusten a la realidad de 
ciudades como Quito y Bogotá. 

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Centro de Investigaciones en Acueductos y Alcantarillados – CIACUA 
Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

 

2  MARCO TEÓRICO 

 

2.1 Deterioro en tuberías de alcantarillado 

 

2.1.1. Necesidad de Rehabilitación o Renovación 

La necesidad de rehabilitación nace de los constantes cambios y expansiones que experimenta una 
ciudad, donde el centro de ella, generalmente la zona más antigua, cuenta así mismo con tuberías 
de drenaje muy deterioradas, por el paso se los años. Estas tuberías a su vez han sido acopladas o 
añadidas a otras zonas relativamente nuevas de la ciudad, como es el caso típico de Quito y Bogotá. 
Hoy en día algunas zonas de este sistema antiguo pueden estar sub-dimensionadas y las cargas de 
tráfico  han  cambiado  exponencialmente  siendo  mayores  a  las  consideradas  inicialmente  en  el 
diseño, si es que lo hubo (Butler, 2004).  

Adicionalmente el material con el que fueron construidas las tuberías así como su instalación pudo 
ser de baja calidad, dadas las limitaciones de la época. Si bien es cierto, en muchas zonas antiguas 
continúan  en  funcionamiento  a  pesar  de  la  falta  de  mantenimiento,  esto  solo  quiere  decir  que 
eventualmente  ocurrirá  una  gran  falla  estructural  y  sus  consecuencias  serán  graves  y  seguirán 
incrementándose a medida que el tiempo transcurra sin rehabilitación o renovación (Butler, 2004).  

Además de las consecuencias mencionadas en la ciudad, la falta de mantenimiento genera serios 
problemas en las plantas de tratamiento de aguas residuales. Cuando los sistemas de drenaje se 
deterioran, aguas de infiltración pueden ingresar al sistema, ocasionando primero una reducción en 
la capacidad del sistema así como en la planta, lo que a su vez genera un incremento en la carga 
hidráulica produciendo mayores costos de capital tanto en la operación como mantenimiento (R. 
Wirahadikusumah, et al., 1998). 

2.1.2.   Problemas comunes que causan deterioro en tuberías 

Las  tuberías  de  alcantarillado  están  sujetas  a  una  serie  de  factores  que  causan  su  deterioro, 
disminuyendo su vida útil y desempeño, de los cuales se destacan: 

 

BLOQUEOS: 

Se los puede definir como parciales o totales, comúnmente se encuentran en tuberías de diámetros 
pequeños.  Dichos  bloques  están  asociados  a  defectos  del  sistema  (juntas  separadas,  cambios 
severos en la dirección). Los efectos del bloqueo van desde pérdida de capacidad hasta interrupción 
completa. 

 

 

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Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

 

 

Ilustración 1: Fuente Wu (2013) 

 

 

Ilustración 2. Fuente Halfawy R, et al., (2013) 

 

SEDIMENTACIÓN: 

Se presenta cuando partículas se asientan en el fondo de la tubería, generando depósitos de estos. 
Normalmente se presenta en tuberías largas y anchas, puede ocasionar pérdidas de capacidad. 

 

Ilustración 3. Fuente: Mashford (2011) 

 

 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

 

GRASA: 

Es causada en establecimientos de comida, mas no en sectores domésticos, ocurre generalmente 
con  lavadores  de  platos  que  trabajan  a  altas  temperaturas  que  remueven  la  grasa,  pero  al  ser 
arrojadas al sistema y enfriarse estas aguas abajo se solidifican, causando pérdidas de capacidad 
hidráulica. 

 

INTRUSIÓN DE RAÍCES: 

Los  alcantarillados  son  susceptibles  a  la  intrusión  de  raíces  de  árboles,  que  buscan  condiciones 
húmedas. Las raíces en si son una molestia, causan que el flujo se retarde e inician futuros bloqueos 
con  sólidos  más  grandes,  además  por  las  aberturas  que  generan  para  introducirse  generan 
problemas de infiltración o ex-filtración. 

 

Ilustración 4. Fuente: Ariamalar, Selvakumar (2012) 

 

 

INTROMISIONES LATERALES: 

Son  comúnmente  resultado  de  instalaciones  o  construcciones  de  pobre  calidad,  dicho  problema 
reduce la sección transversal de la tubería, causando los mismos problemas antes mencionados en 
la intrusión de raíces (Butler, 2004). 

 

Ilustración 5. Fuente: Ariamalar, Selvakumar (2012) 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

 

Como consecuencia de los problemas antes mencionados, la presencia de uno o la combinación de 
ellos puede desembocar en problemas graves como: 

 

Colapso 

 

Inundaciones de calles y propiedades (En especial es sistemas combinados) 

 

Incremento en la contaminación de los cursos de agua 

 

Altos niveles de infiltración 

Los  defectos  antes  mencionados,  son  considerados  como  síntomas  para  una  inmediata 
rehabilitación o renovación, claro está además de fenómenos naturales extremos o cambios en el 
uso de suelo que generen sobrecarga en las tuberías. Por ello la importancia de la determinación 
del estado de las redes, para así lograr desarrollar un planeamiento de renovación optimizado, sin 
esperar grandes fallas que alertan dicha necesidad. 

 

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Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

 

3. 

MÉTODOS  PARA  DETERMINAR  EL  ESTADO  DE  LAS  REDES  DE 
ALCANTARILLADO 

TABLA 3a RESUMEN GENERAL 

 

 

 

Resumen de los métodos parar la determinación de estado (Elaboración Propia). 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

Métodos para Determinar 

el Estado

Tipo

Artículo

Autor

Descripción

Detalles

CCTV

Demonstration and 
Evaluation of State-of-the-Art 
Wastewater Collection 
Systems  Condition 
Assessment Technologies

Ariamalar 

Selvakumar / 

ASCE

Aplicación de las tecnologías existentes 
para determinar el estado de las redes en 
la ciudad de Kansas, Missouri

Se compara el uso de : CCTV, Zoom 
Cámara, Electro-Scanning, Digital 
Scanning, Laser Scanning y Sonar Scanning

Classification of defects with 

ensemble methods in the 

automated visual inspection 

of sewer pipes

Wei Wu, Zheng 

Liu

Uso de Tecnología SSET, la cual brinda 

mayor calidad de imagen y con ello 

abstraer mayor información

Trata acerca de una nueva manera de 

abstraer información valiosa(tipo de 

defecto), sin la subjetividad de CCTV. 

Convierte las imágenes a escala de grises

Propone el desarrollo de una clasificación 

automatizada de tuberías de concreto a 

través de inspecciones ultrsónicas

Un genenerador produce un pulso que se 
transmite como ola acústica en el agua. Si 

encuentra una diferencia en la amplitud, 

la clasifica automáticamnete, 

dependiendo del defecto.

Inspecciones 

En Sitio

Nuevas 

Tecnologías

Evaluation of ultrasonic 

inspection and imaging 

systems for concrete pipes

Shivprakash Iyer 

/ The 

Pennsylvania 

State, University

Hidráulicos

Hydraulic Performance Index 

of a Sewer Network

Saad Bennis

Índice del desempeño hidráulico 

relacionado a la posibilidad de 

sobrecarga de la tubería

Con el índice se busca identificar zonas 

vulnerables  que pueden requerir 

rehabilitación. Es capaz de identificar si la 

sobrecarga es acausa de la tubería 

seleccionada o causada aguas abajo

A Fuzzy Expert System for 

Prioritizing Rehabilitation of 

Sewer Networks

Saad Bennis, 

Wided Ben 
Tagherouit

Índice que toma en cuenta el 

desempeño hidráulico y estructural.

El índice estructural es calculado a través 

de un sistema difuso. El mismo que toma 

en consideración el estado interno de la 

tubería, condición alrededor y 

vulneravilidad del sitio. Con lo que al final 

se desarrolla un índice global de 

desempeño para cada tubería

Development of a Robust 

Wastewater Pipe 

Performance Index

T. 

Angkasuwansiri / 

Virginia Tech

Índice de desempeño global para el cual 

primero se encuentra un índice 

estructural y de funcionamiento. 

Como dato de partida utiliza inspecciones 

de CCTV e información básica de las 

tuberías. Luego desarrolla un modelo 

difuso para encontrar los índices.

Evaluación de 

Daños

Portland’s Sewer 

Rehabilitation Program 

Development & 

Implementation

Joe Hoffman

Con inspecciones de CCTV se calcula un 
rating para las tuberías. Las mismas que 
posteriormente son ubicadas en GIS y a 

través de un proceso de decisión que 

incluye análisis de daños se detrmina que 

acción de rehabilitación se debe llevar a 

cabo

Las tuberías son separadas en tramos. Los 

mismos que son ubicados en GIS y de 

acuerdo a una evaluación (consecuencia 

de falla) se determina que tramos 

necesitan rehabilitación con mayor 

prioridad

Enfoque 

Basado en 

Riesgo

A risk-based approach to 

sanitary sewer pipe  asset 

management

Kelly Baah / 

Guelph Canada

Mediante una valorazión del riesgo, 

priorizar futuras inspecciones, de manera 

que optimice los costos de un posible 

impacto negativo ya sea ambiental u otro

Mediante la probabilidad y consecuencia 

de falla se pretende realizar planes de 

prirización de inspecciones y de 

rehabilitación

Análisis de Daños 

Representaciones 
Georeferenciadas

Índices 

Rendimiento

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

 

TABLA 3b –RESUMEN GENERAL

 

 

 

 

 

Resumen de los métodos parar la determinación de estado (Elaboración Propia).

 

Probabilistic modeling of 

sewer deterioration using 

inspection data

J. Dirksen / Delf 
University, 
Holanda

A partir de inspecciones de CCTV se 

realizó un modelo de deterioro de 

tuberías, utilizando fundamentos de 

Markov

Puesta en marcha o validado en una 

ciudad Holandesa

Estimating Transition 

Probabilities in Markov Chain-

Based Deterioration Models 

for Management of 

Wastewater Systems

Hyeon-Shik Baik 
/ San Diego, USA

Modelo  "Probit": Desarrollado para 

estimar las probabilidades de transición 

de estado en una cadena de Markov, 

para un sistema de alcantarillado

El modelo fue aplicado y evaluado 

utilizando los datos de estado de las 

tuberías de la ciudad de San Diego. 

Dicho modelo únicamente es útil para 

predecir si la tubería se encuentra o no en 

un estado deficiente

Wastewater pipes in  Oslo: 
from condition monitoring to  
rehabilitation planning

R. M. Ugarelli / 
Oslo

Modelo de Deterioro estadístico, basado 

en cadenas de Markov

Para dicho modelo se desarrolló el 

programa GompitZ. El principal dato de 

entrada es el estado de las tuberías 

determinado a través de CCTV

Decision  Tree–Based 

Deterioration Model for  

Buried Wastewater Pipelines

Syadaruddin 

Syachrani / 

Kansas

A través de una serie de reglas de 

predicción, determina la edad REAL de la 

tubería

Con el denominado "Clustering" agrupa 

las tuberías, de acuerdo a sus atributos y 

características. Fue comparado con otros 

dos modelos para resaltar su desempeño.

Tools for Planning Sanitary 
Sewer Condition Inspection

Richard Harvey / 
Universidad 
Guelph Canadá

Árboles de Decisión que mediante 

algoritmos aprenden de inspecciones de 

CCTV previas para poder predecir el 

estado de un grupo de tuberías

Pretende obtener una relación entre 

distintas características de una tubería 

(pendiente, diámetro) y su respectiva 

condición estructural o de 

funcionamiento. Para lograr planes 

priritarios de inspección.

Modelo de 

Supervivencia 

de Tuberías

A Survival Analysis  Model for 

Sewer Pipe Structural  

Deterioration

Sophie Duchesne 

/ Quebec, 

Canadá

Estudio que a través de agrupar las 

tuberías en "Conjuntos"  determina el 

tiempo en el que una tubería permanece 

en cada estado de deterioro

Compara los resultados obtenidos, 

variando la cantidad de parámetros 

(detalle de la información) y con ello 

analiza los mejores resultados

Regresiones

Infrastructure Condition Prediction 

Models for Sustainable

Sewer Pipelines

Chughtai, Tarek 
Zayed / Canadá

Propuesta de una metodología para determinar 

el estado estructural y operacional de una red 

de alcantarillado

Se generan curvas de deterioro para representar 
una relación entre la califiación de condición y su 

edad. Pretende ayudar a determinar seccciones 

críticas de la red. 

Árboles de 

Decisión

Modelos 

Predictivos 

Para el Estado 

Futuro de 

Tuberías

Estadísticos 

con 

fundamentos 

de Markov

Análisis 

Proactivo

From sewer inspection 

programs to rehabilitation 

needs

Mehdi Ahmadi

Análisis de los distintos niveles que se 

pueden presentar en la toma de 

decisiones

Resalta la necesidad de llegar a un nivel 

de toma de decisiones "proactivo" donde 

exista una adecuada toma de datos para 

poder desarrollar modelos que permitan 

desarrollar planes a largo plazo de 

rehabilitación

Situación de 

Emergencia

DEVELOPING A SUCCESSFUL  

WASTEWATER COLLECTION 

SYSTEM REHABILITATION  

PROGRAM IN CORPUS 

CHRISTI, TEXAS

Temple T. 

Williamson / 

ASCE 2014

Descripción del manejo que adopto la 

ciudad para la rápida movilización de 

recursos y personal para el 

mantenimiento y rehabilitación de su red 

de alcantarillado 

Mediante el denominado: Entrega 
Indefinida / Cantidad Indefinida le 

permitió a la ciudad contar con una 

empresa constructura bajo contrato de un 

año para rehabilitar de manera 

emergente porciones del sistema en mal 

estado

Influencia de 

Decisiones 

Políticas

Decision-making for sewer 

asset management: Theory 

and practice

Wouter van Riel 

/ Delft 2015

El enfoque principal del estudio es como 

las herramientas de predicción (modelos) 

son puestas en práctica en la realidad 

para la toma de decisions al momento de 

determiner si un tramo de tubería 

necesita renovación o rehabilitación

Análisis de 11 ciudades Holandesas y 

como estas determinaron sus proyectos 

de rehabilitación o renovación de su red. 

En gran parte a decisiones políticas

Análisis en la 

Toma Directa 

de Decisiones

Support 

Vector 

Machines

Prediction of Sewer Condition 

Grade  Using Support Vector 

Machines

John Mashford / 

ASCE

Aplicación de Vectores de Soporte de 

Decisión para estimar el estado de una 

tubería de alcantarillado

Establecer una relación entre la condición 

de la tubería (estado) con sus atributos o 

características.

Evaluation of artificial 

intelligence tool performance 

and uncertainty for predicting 

sewer structural condition

Vitor Sousa / 

Universidad de 

Lisboa 2014

Uso de redes neuronales para un 

municipio de la ciudad de Lisboa con el 
fin de determinar su estado estructural

El principal objetivo es determinar las 

redes que necesiten inmediata 

intervención. Compara los resultados 
corriendo otros dos modelos, uno de 

Regresiones y otro de Vectores de 

decisión

Uno de los primeros papers que propone 

el uso de redes neuronales

Utilizada principalmente para la 

interpretación de inspecciones mediante 

SSET (sewer scanner)

Inteligencia 

Artificial

Redes 

Neuronales

NEURO-FUZZY APPROACHES 

FOR SANITARY SEWER 

PIPELINE CONDITION 

ASSESSMENT

Myung Jin Chae / 

Purdue 

University 2001

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Centro de Investigaciones en Acueductos y Alcantarillados – CIACUA 
Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

10 

 

3.1  Inspecciones en Sitio (Estado Actual) 

3.1.1  Inspecciones CCTV y tecnologías similares 

Inspecciones  de  alcantarillados  con  CCTV  (Circuito  Cerrado  de  Televisión)  son  las  más  comunes 
encontradas en la literatura y a pesar de estar vigente desde los años 60, siguen siendo las de mayor 
uso, han ido evolucionando con aparatos cada vez más pequeños y con costos muy competitivos. 
La  recolección  de  datos  por  este  método  seguida  de  un  análisis  de  la  información  para  lograr 
determinar el estado actual estructural, calidad del agua y estado hidráulico de una tubería es un 
componente vital para determinar el estado de una red de alcantarillado. 

Dentro de las distintas tecnologías utilizadas en la actualidad un estudio realizado por Ariamalar, 
Selvakumar  (2013)  detalla  la  experiencia  de  la  ciudad  de  Kansas,  Estados  Unidos,  al  utilizar  5 
distintos  tipos  de  tecnologías  para  inspección  de  alcantarillados  y  comparar  sus  resultados,  los 
cuales se detallan a continuación: 

CCTV 

Este tipo de inspecciones fueron introducidas en los años 1960s para la inspección de sistemas de 
alcantarillados. Los videos obtenidos proveen de una representación visual de la condición interior 
de  la  tubería  por  encima  del  nivel  del  agua,  al  que  se  encuentre  al  momento  de  la  inspección. 
Generalmente  es  utilizada  para  localizar  defectos  específicos  como:  deficiencias  estructurales, 
necesidad de mantenimiento, defectos de instalación o construcción, intrusión de raíces, bloqueos 
entre otras. Ya que la cámara debe recorrer el interior de la tubería esta necesita un lavado previo 
que le permita movilidad (Ariamalar, Selvakumar, 2013). 

ZOOM CAMARA: 

A diferencia de CCTV, este tipo de cámara permanece fija en una base, generalmente ubicada en el 
pozo y realiza un zoom dentro de la tubería hasta 30 metros para no viajar dentro de ella y tener 
imágenes  más  estables  y  de  mejor  resolución.  Las  ventajas  que  presenta  son  que  no  necesita 
limpieza previa de la tubería y su operación es más simple y rápida ya que no debe atravesar toda 
la sección de tubería. En cuanto a desventajas no puede identificar el estado de la tubería por debajo 
del nivel del agua y su gran limitante es la distancia hasta que logra captar imágenes, ya que en 
tramos largos (mayores a 30 metros) tanto por luz como capacidad del aparato no logrará captar 
imágenes. 

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Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

11 

 

 

Fotografía 1. Zoom Cámara. Fuente:

 

Ariamalar, Selvakumar (2012). 

 

Fotografías 2 y 3. Resultados de inspecciones con Zoom Cámara. Fuente: Ariamalar, Selvakumar (2012). 

 
ELECTRO-SCANNING: 

Esta  inspección  se  lleva  a  cabo  aplicando  un  voltaje  eléctrico  entre  un  electrodo  en  la  tubería, 
llamada sonda y un electrodo en la superficie, que normalmente es una estaca de metal presionada 
contra la parte inferior de la tubería. Dada la alta resistencia eléctrica de la pared de la tubería que 
no permite que la corriente eléctrica escape entre los dos electrodos al menos que haya un defecto 
en  la  tubería  como  una  grieta,  junta  defectuosa  o  conexión  mal  realiza.  Los  resultados  por  este 
medio  son  típicamente  graficados  para  mostrar  los  elevados  niveles  o  picos  que  ocurren  en  la 
corriente eléctrica cuando se presentan defectos en la tubería (Ver Figura 3.1-1). 

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Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

12 

 

 

Figura 3.1-1. Resultados de Electro-Scanning. Fuente: Ariamalar, Selvakumar (2012). 

 

SCANNING DIGITAL 

Similar  a  CCTV,  las  cámaras  digitales  son  transportadas  a  través  del  alcantarillado  utilizando 
rastreadores autopropulsados o plataformas flotantes. Este tipo de tecnología cuenta dos cámaras 
de alta definición con lentes de gran ángulo en el frente y en su parte trasera, que le permite grabar 
video e imágenes estables. Además cuenta con luces LED en los costados para facilitar la toma de 
imágenes, como se aprecia en la Fotografía 4. 

 

Fotografía 4. Scanning Digital. Fuente: Ariamalar, Selvakumar (2012). 

 

SCANNER LASER: 

Generalmente utilizada en conjunto con inspecciones de CCTV para proveer información adicional 
de la condición de la tubería. Específicamente esta tecnología provee información de la geometría 
de las paredes de la tubería y puede ser usada para evaluar deflexiones, agujeros y otro tipo de 
defectos. Como parte de los resultados genera una imagen bi-dimensional del contorno interior de 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

13 

 

la tubería, esta imagen luego es comparada con una figura referencial idéntica de la tubería para 
identificar defectos (deflexiones) y necesidades de mantenimiento. 

 

Fotografía 5. Scanner Laser Fuente: Ariamalar, Selvakumar (2012).

 

 
 

SCANNER SONAR: 

A diferencia de otras tecnologías esta logra inspeccionar la superficie de la tubería por debajo del 
nivel de agua y estimar la acumulación de sedimento y escombros. Esta inspección se logra pasando 
una  unidad  de  sonar  a  través  de  la  tubería.  Dependiendo  de  las  dimensiones  de  la  tubería    y 
condiciones  del  flujo  la  cabeza  del  sonar  es  colocada  en  una  balsa  u  otro  medio  de  transporte. 
Conforme avanza el sonar en la tubería éste emite una onda de sonido de alta frecuencia, la misma 
que es reflejada por las paredes de la tubería así como de la acumulación de sedimentos y recibida 
nuevamente  por  el  sonar.  La  señal  reflejada  al  sonar  varía  según  el  material,  lo  que  permite 
identificar distintos tipos defectos como también cuantificar los sedimentos depositados. 

 

Fotografía 6. Sonar. Fuente: Ariamalar, Selvakumar (2012). 

 

 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

14 

 

Posteriormente en el estudio se realiza una prueba de campo en la ciudad de Kansas, Estados Unidos 
para evaluar el desempeño de cada una de las tecnologías antes mencionada, cuyos resultados se 
observan en la Tabla 3.1-1. 

Tabla 3.1-1. Evaluación de las inspecciones Fuente: Ariamalar, Selvakumar (2012). 

 

 

De los resultados obtenidos, los autores destacan la facilidad de operación y análisis de datos de 
tecnologías de cámara de vídeo, tanto CCTV como Zoom Cámara. Tecnologías de láser y escáner 
detectan  un  mayor  número  defectos  en  especial  en  cuanto  a  problemas  de  filtraciones,  fugas  y 
juntas defectuosas, sin embargo no detecta otro tipo de defectos como bloqueos que se aprecian 
claramente con CCTV. Ante lo mencionado en el estudio se adapta un sensor múltiple formado con 
tecnología láser, sonar y scanning digital. Con la cual se obtuvo la mejor descripción y número de 
defectos, como se aprecia en la Fotografía 7. Pero lamentablemente los costos, operación y análisis 
de  datos  la  vuelven  poco  competitiva  comparada  a  las  otras  tecnologías.  Pero  se  la  podría 
recomendar para casos puntuales en que cierta sección de tubería requiera un grado de inspección 
avanzado puesto que es indispensable para el funcionamiento de toda la red. 

 

 

 

Fotografá 7. Inspección con Sensor Múltiple Fuente: Ariamalar, Selvakumar (2012). 

 

3.1.2  Nuevas Tecnologías 

3.1.2.1 Clasificación de defectos con tecnología automatizada 

La clasificación de defectos en inspecciones de sistemas de alcantarillados es de vital importancia 
para el mantenimiento del mismo, usualmente un operador es el que identifica dichos defectos a 
través  de  las  imágenes  proporcionadas.  Sin  embargo  la  subjetividad  e  incertidumbre  están 
presentes ya que dependiendo del operario el tipo de defecto encontrado y su severidad pueden 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

15 

 

cambiar  drásticamente.  Ante  este  desafío  Wei Wu  (2013)  propone  una  clasificación  de  defectos 
automatizada; para ello el autor propone una extracción de información a través de las imágenes 
de la inspección, transformando dichas imágenes a una escala de grises y luego a través de unos 
filtros  generar  un  vector  con  características  estadísticas.  Posteriormente  un  conjunto  de 
clasificadores  tomarán  este  vector  para  determinar  el  tipo  de  defecto,  terminando  así  con  la 
subjetividad (Wu, 2013). 

En la Figura 3.1-2 se puede observar el proceso a escala de grises que sufre la imagen proporcionada 
en la inspección. 

 

Figura 3.1-2. Proceso de transformación de la imagen de inspección. Fuente: Wu (2013). 

 

3.1.2.2 Inspección Ultrasónica 

Este  tipo  de  inspección  continúa  en  pruebas  de  laboratorio  pero  de  desarrollarse  por  completo 
posee un gran potencial para identificar defectos difíciles de percibir con otras tecnologías. 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

16 

 

El ensayo realizado en laboratorio por Iyer (2012) consistió en sumergir una placa de hormigón de 
las mismas características de una tubería de concreto y a través de un acoplador (material que sirve 
como medio de transporte de la onda) que en este caso es agua, un transmisor emite una onda 
ultrasónica (onda sonora que vibra con una frecuencia superior a la más alta frecuencia audible por 
el oído humano) que se transmite por todo el cuerpo de la placa de hormigón y vuelve  nuevamente 
al transmisor. Durante este viaje de ida y vuelta la onda (o señal) experimenta distintas resistencias 
dependiendo  de  las  características  de  la  placa  que  pueden  ser  representadas  y  caracterizadas 
dependiendo del tipo de defecto que se presente en el objeto de análisis.    

 

Figura 3.1-3. Esquema del ensayo de laboratorio. Fuente: Iyer (2012). 

 
En  la  Figura  3.1-3  se  puede  observar  el  esquema  utilizado  en  laboratorio  y  además  que  la 
representación  de  las  ondas  se  denominan  “A-B-C  Scan”.  Estas  representaciones  muestran  la 
variación  de  amplitud  de  la  señal  ultrasónica  conforme  atraviesa  la  placa  de  hormigón  del 
experimento. Se ensayaron placas con fallas como fracturas, orificios entre otras para caracterizar 
el cambio en la señal y detectar automáticamente el tipo de daño que se presenta, evitando así 
cualquier tipo de subjetividad. Las variaciones de amplitud en una placa ensayada con una falla de 
agujero pueden apreciarse en la Figura 3.1-4. 

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Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

17 

 

 

Figura 3.1-4. Representaciones del cambio de amplitud en una placa con orificio. Fuente: Iyer (2012). 

3.2  Índices 

3.2.1  Índice Hidráulico 

Un índice hidráulico consiste en una metodología distinta para el diagnóstico de secciones de una 
red de alcantarillado que puedan requerir rehabilitación. Dicho concepto fue establecido por Bennis 
(2003) el cual realizó una investigación exhaustiva donde relaciona este mencionado índice con la 
predicción de sobrecargas en las tuberías y sus efectos aguas arriba de la red.  Con el mencionado 
índice es posible distinguir el desempeño de cada sección analizada y con ello la responsabilidad de 
cada una en un posible evento de una sobrecarga. Una vez con el índice plenamente identificado la 
empresa a cargo del servicio puede visualizar las vulnerabilidades de cada sitio y considerar el efecto 
de  una  posible  sobrecarga  que  causaría  en  el  sitio.  Con  ello  se  estará  en  condición  de  planear 
rehabilitaciones y priorizar inspecciones. 

METODOLOGÍA EMPLEADA PARA EL ÍNDICE 

Puesto que el índice desarrollado por Bennis está directamente relacionado con sobrecarga, cabe 
recordar que el fenómeno de sobrecarga ocurre cuando el flujo dentro de la tubería cambia de flujo 
abierto (condición deseada en alcantarillados) a flujo presurizado que usualmente ocurre cuando la 
capacidad de la tubería ha sido sobrepasada, dicha capacidad puede verse sobrepasada por una o 
más de las siguientes causas: 

a)  El diámetro de la tubería es insuficiente para drenar la tasa de escorrentía  

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Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

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18 

 

b)  Disminución en la pendiente o incremento en la rugosidad en la dirección del flujo 
c)  Presencia de obstáculos causando pérdidas menores (sedimentos u objetos dentro de  la 

red) 

Ahora  para  lograr  establecer  un  índice  directamente  relacionado  con  el  fenómeno  previamente 
descrito es necesario utilizar el siguiente criterio y evaluarlo: 

  Capacidad hidráulica de la sección 
  Frecuencia y duración de la descarga 
  Volumen del desbordamiento 
  Duración de la inundación 
  Área afectada por la inundación 
  Costo del daño causado en área pública o privada 

Para  evaluar  los  criterios  mencionados  Bennis  propone  utilizar  la  herramienta  SWMM;  dicho 
modelo  es  capaz  de  reproducir  las  condiciones  del  sistema  existente  bajo  los  criterios  antes 
señalados. Con ello para el desarrollo del índice este toman los datos de salida obtenidos de SWMM 
para calcular el índice de desempeño hidráulico para cada sección de tubería.  

Para dicho cálculo Bennis toma como referencia una sección típica de tubería entre dos pozos de 
inspección, definiendo todos sus niveles y distancias como se observa en la Figura 3.2-1. 

 

 

 

 

 

 
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Figura 3.2-1. Esquema de una sección de tubería (Fuente: Bennis, 2003). 

 

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19 

 

Es claro en el esquema que una falla hidráulica en una tubería i está directamente relacionada con 
la altura máxima de sobrecarga Hi

US

. Cuando Hi

US 

= 0, existe una condición deseada de flujo a canal 

abierto. Por el contrario si la altura de sobrecarga llega a la superficie del suelo o nivel de sótano, la 
inundación  comienza.  Entre  estas  dos  condiciones  extremas,  una  notación  es  necesaria  para 
expresar  el  grado  directo  de  sobrecarga  de  la  tubería,  que  es  el  índice  propuesto  por  Bennis, 
resumido en la siguiente relación: 

(Fuente: Bennis, 2003) 

dónde: 

 Hi

US

= La máxima altura de sobrecarga en el pozo situado inmediatamente aguas arriba de 

 

la tubería i 
Gi = Profundidad a la cual la tubería ha sido enterrada medida desde la superficie del suelo 
hasta la corona de la tubería i aguas arriba 
Ni = Índice (rating, evaluación) expresado como un porcentaje de la profundidad 
enterrada, varía de 0% a 100%. 

 
Si  bien  la  ecuación  anterior  es  la  idea  principal  del  índice,  este  también  puede  incluir  otras 
consideraciones y con ello modificar ligeramente la ecuación dependiendo de la red que se este 
analizando. Una de estas consideraciones es que para ciertos diseños la línea de gradiente hidráulico 
puede ser requerida por debajo de la superficie del suelo, con lo que el índice cambiaría, según la 
ecuación: (Bennis,2003) 

(Fuente: Bennis, 2003) 

 

Otra de las consideraciones adoptadas por Bennis es cuando la capacidad de la tubería es excedida, 
los primeros niveles de sobrecarga no tienen el mismo riesgo y consecuencias como los niveles justo 
antes de la inundación, con lo que nuevamente se modifica al índice para expresar dicho fenómeno: 

(Fuente: Bennis, 2003)

 

En  esta  nueva  ecuación  el  término  nuevo  introducido  “n”  permite  asignar  una  importancia 
estratégica a la sección analizada dependiendo de la vulnerabilidad del sitio. Por ejemplo si se está 
analizando una zona densamente poblada o un sector comercial y ningún nivel de sobrecarga es 
permitido el valor n puede ser asignado un valor de 2 o 3 según criterio del usuario para incrementar 
la penalidad de sobrecarga. 

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20 

 

CONSIDERACIÓN DE LOS EFECTOS AGUAS ABAJO 

Una vez definido el índice de desempeño hidráulico con las ecuaciones previamente descritas, se 
analiza  los  efectos  de  una  tubería  sub-dimensionada  en  un  fenómeno  de  sobrecarga  en  las 
diferentes secciones de la red. 

En un sistema de alcantarillado, la sobrecarga de una solo sección de tubería es suficiente para subir 
la línea de gradiente hidráulico por encima de la corona de la tubería en un buen número de tuberías 
aguas arriba. El sobre flujo en una tubería causado por represamiento originado aguas abajo puede 
engañar las insuficiencias hidráulicas propias de la tubería en mención.   

Por ello la importancia de identificar las verdaderas tuberías causantes de la sobrecarga, para lograr 
esto Bennis parte de la ecuación de Bernoulli, escrita de la forma Mironer (1979): 

(Fuente: Bennis, 2003)

 

Y dadas las condiciones del flujo en cuanto a aceleración, Bennis modifica la ecuación anterior de la 
siguiente manera: 

(Fuente: Bennis, 2003) 

El primer término al lado derecho de la ecuación expresa el efecto de una sobrecarga aguas abajo 
en la tubería 1. El segundo término, expresa la sobrecarga neta que la tubería 1 causa en ella mismo. 
La sobrecarga en el pozo aguas abajo debe ser considerada también, con lo que finalmente el índice 
es calculado con la ecuación a continuación: 

(Fuente: Bennis, 2003) 

donde: 

𝑁

2

1

= La contribución de la tubería 2 para la sobrecarga en la tubería 1 (la tubería 2 se la 

considera como aguas abajo) 
𝐻

1

𝐷𝑠

= Efecto de la sobrecarga aguas abajo en la tubería 1 

𝐻

2

𝐷𝑠

=Altura de la sobrecarga aguas abajo, de la tubería 2 

 

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21 

 

Aplicando esta metodología en un sector determinado de la red, procediendo de aguas abajo hacia 
aguas arriba, es posible separar los efectos de represamiento que cada tubería genera para sí misma 
de los efectos causados en el resto de tuberías localizadas aguas arriba de ella en el mismo sector. 

IMPLEMENTACIÓN DEL ÍNDICE 

La metodología propuesta fue aplicada en la ciudad de Laval, Canadá en una pequeña cuenca; la 
tormenta simulada fue de tres horas de duración tipo Chicago, con un período de retorno de 5 años. 
La cuenca seleccionada es mostrada en la Figura 3.2-2, y sus valores en la Tabla 3.2-2, la misma que 
incluye diámetros, pendientes, elevaciones y longitudes. 

 

 

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 3.2-2. Cuenca seleccionada, Laval Canadá (Fuente: Bennis, 2003). 

 
 
 
 
 
 
 
 
 

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Tabla 3.2-2. Información hidráulica de la cuenca seleccionada (Fuente: Bennis, 2003) 

 

 

Con  la  información  detallada  de  la  Figura  3.2-2  y  Tabla  3.2-2,  se  procede  a  correr  el  modelo  de 
escorrentía  del  programa SWMM,  el mismo  que  permitirá obtener  variaciones  en  el  flujo,  nivel, 
velocidad en las tuberías y en los distintos pozos. Cabe resaltar que para resaltar los efectos de la 
sobrecarga, Bennis decide reducir el diámetro de las 4 últimas tuberías del circuito principal de la 
cuenca, como se puede apreciar en la Tabla 3.2-2. 

Con la información que arroja el modelo SWMM es posible calcular los índices para cada sección, 
mostrados  en  la  Tabla  3.2-3.  Los  números  que  aparecen  en  la  tabla  corresponden  al  índice  de 
sobrecarga  expresado  en  porcentaje,  que  se  encuentran  en  la  intersección  de  la  línea  i  con  la 
columna j; en otras palabras la sobrecarga de la tubería j causada por la tubería i. Con ello si  se 
analiza la primera línea, esta indica que la tubería 16, la más lejana aguas abajo, crea por sí misma 
una sobrecarga interna del 33% de su profundidad enterrada, la cual se esparce aguas arriba desde 
la tubería 15 hasta la 5.  

Por otro  lado  los  ceros  que  aparecen  a  partir  de  la tubería  12  (últimas  9  líneas)  indican  que  sus 
diámetros son hidráulicamente suficientes para no generar una sobrecarga por sí mismos. Ahora 
analizando las tuberías que se les redujo su diámetro (16,15,14,13) causan sobrecargas sobre ellas 
mismo de 33, 12, 43 y 29% respectivamente.  

La última línea de la Tabla 3.2-3 corresponde al total de la  sobrecarga que sufre cada tubería a pesar 
que esta no haya sido la causante. Es interesante observar los resultados de las tuberías 10, 11 y 12, 
que tienes un índice total de sobrecarga del 100% a pesar que estas no son responsables, se debe 
por efecto de las tuberías aguas abajo. Finalmente la última columna expresa la contribución total 

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de  cada  tubería  a  la  sobrecarga  de  todo  el  ramal  analizado,  donde  la  tubería  14  es  la  mayor 
responsable con el 34%. 

Tabla 3.2-3. Resultados cálculo de índices (Fuente: Bennis, 2003). 

 

 

Este análisis además permite explorar distintos escenarios, ya que dada una emergencia la empresa 
encargada del servicio deberá decidir que sección rehabilitar primero y para ello se puede explorar 
un escenario en el que solo se rehabilite una sección, cuanto se alivia el sistema y con ello la sección 
prioritaria por reparar. Este escenario se puede observar en la Tabla 3.2-4, donde se incrementa el 
diámetro  de  la  tubería  16  para  que  no  se  genere  sobrecarga  y  con  ello  visualizar  el  alivio  que 
experimenta todo el ramal. 

Tabla 3.2-4. Resultados con aumento de diámetro de la tubería 16 (Fuente: Bennis, 2003). 

 

 

La Tabla 3.2-4 indica que dicho aumento generó un alivio de la sobrecarga del 27%, correspondiente 
al mismo valor de la última columna de la Tabla 3.2-3. Esto quiere decir, visto de otra manera que 

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24 

 

los porcentajes de la última columna de la Tabla 3.2-3 indican el alivio que experimentaría el sistema 
si  se  rehabilita  dicha  sección,  término  de  gran  utilidad  para  decidir  que  sección  priorizar  para 
rehabilitar. Además de presentarse un caso que el índice indique que ese tramo no experimenta 
sobrecarga ni por sí mismo ni por efectos aguas abajo, pero a pesar se reportan problemas, querrá 
decir  que  la  sección  muestra  otro  inconveniente  como  obstrucción,  rotura,  etc.  y  necesita  una 
inspección de campo (CCTV) para identificar su condición.  

3.2.2.  Índices Rendimiento 

3.2.2.1 

Índice con Modelos Difuso 

Para  lograr  determinar  el  desempeño  de  una  tubería  es  necesario  conocer  su  estado  físico  y 
estructural;  para  ello  los  autores  Bennis  y  Tagherouit  proponen  en  su  estudio  complementar  el 
trabajo previamente realizado por Bennis (2003) y desarrollar una metodología sistemática para la 
determinación del estado de una red considerando tanto el desempeño hidráulico como estructural. 

La metodología propuesta consiste en desarrollar un esquema de clasificación prioritario para la 
rehabilitación de alcantarillados. Un sistema difuso fue empleado para este fin, el cual toma como 
datos de entrada tanto la valoración hidráulica como estructural. El sistema difuso en mención se 
divide  en  dos  partes,  la  primera  el  Sistema  Difuso  Estructural  (FES)  el  cual  calcula  un  índice 
desempeño  global  Estructural,  utilizando  información  de  su  condición  interna,  condición  de  su 
alrededor y vulnerabilidad del sitio (SV). La segunda parte en un Sistema Difuso Hidráulico (FHS) que 
utiliza  el  índice  de  desempeño  hidráulico  (Descrito  por  Bennis  en  el  anterior  estudio)  y 
vulnerabilidad  del  sitio  (SV)  para  calcular  un  índice  de  Desempeño  Global  Hidráulico.  Para 
finalmente un Sistema Global Difuso utilice todos estos parámetros para calcular un Índice Global 
de Desempeño para cada tubería. 

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Figura 3.2-3. (a) Estructural. (b) Hidráulico. (c) Total (Adaptación de Bennis, Tagherouit, 2011). 

 
 

DESEMPEÑO HIDRÁULICO 

Para el cálculo de este índice, se utiliza el mismo criterio expuesto por Bennis en el 2002, el cual es 
denominado índice de desempeño hidráulico o HPI por sus siglas en inglés. 

(Fuente: Bennis, Tagherouit, 2011)

 

Condición 

Interna

Condición 
Alrededo-

res

Vulnera-

bilidad 

Sitio

Índide de 

Desempeño 

Global 

Estructural

Índice 

Desem-

peño 

Hidráuli

co

Vulnera-

bilidad 

Sitio

Índide de 

Desempeño 

Global 

Hidráulico

Índice Global de Desempeño Total

Índice 

Global 

Desempeño 

Estructural

Índice 

Global 

Desempeño 

Hidráulico

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26 

 

Y  además  para  complementar,  nuevamente  se  utiliza  el  criterio  de  Bennis,  para  el  efecto  de 
sobrecarga en una tubería “i” originado aguas abajo, al cual lo denominan el índice del impacto de 
desempeño hidráulico (HPII). 

(Fuente: Bennis, Tagherouit, 2011)

 

 
EVALUACIÓN DE LA CONDICIÓN INTERNA (IC) 

Este  tipo  de  evaluación  permite  clasificar  una  sección  de  tubería  tomando  en  cuenta  aparentes 
defectos que puede presentar el tramo en estudio. Esta evaluación se logra gracias a inspecciones 
de CCTV y bajo la normativa canadiense se le asigna una calificación; cabe resaltar que para uso del 
modelo  difuso  fue  necesario  transformar  la  calificación  canadiense  a  una  propia  dada  por  los 
autores en la Tabla 3.2-5. 

Tabla 3.2-5. Condición Interna (IC) (Fuente: Bennis, Tagherouit, 2011). 

 

 

EVALUACION CONDICIÓN ALREDEDORES 

Esta evaluación se la realiza ya que su entorno puede incrementar su tasa de deterioro, u ocasionar 
un impacto negativo en el ambiente alrededor. Al igual que la condición interna, está clasificada en 
5 niveles. 

EVALUACIÓN VULNERABILIDAD DEL SITIO 

Dependiendo de las condiciones de la localización del tramo de tubería y factores del alrededor, 
esta puede ser clasificada en vulnerabilidad: baja, moderada y alta. Esta ya que si cierto tramo se 
encuentra sirviendo a un hospital tiene un mayor impacto a una falla localizada al inicio de la red. 

IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO 

El modelo fue implementado para una pequeña cuenca de la ciudad de Laval, Canadá, la misma que 
facilitó las inspecciones realizadas a dicho sector vía CCTV. 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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Figura 3.2.-4. Cuenca analizada en Laval (Fuente: Bennis, Tagherouit, 2011). 

 

Con dicha información recopilada se procede al cálculo de índices y clasificación de las tuberías para 
correr el sistema difuso y con ello obtener la clasificación prioritaria para rehabilitación. El esquema 
del  sistema  difuso se  puede  apreciar  en  la  Figura 3.2-3, mientras  que  los  resultados  del modelo 
difuso en la Tabla 3.2-6. 

Tabla 3.2-6. Resultados del modelo difuso (Fuente: Bennis, Tagherouit, 2011). 

 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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De los resultados obtenidos se puede observar que estos son ordenados según su índice global de 
desempeño (GPI), donde un valor alto de este índica su prioridad para ser rehabilitado y por ello se 
encuentra al tope de la tabla, como es el caso de la tubería 48. Es claro que índice de sobrecarga 
(HPI) es el parámetro que más influye para el índice global hidráulico(FHI), por ello la tubería 106 
con  un  HPI  de  59%  tuvo  una  calificación  global  hidráulica  (FHI)  de  85%  lo  que  al  final  influye 
significativamente para obtener un índice global alto (GPI=87) y estar ubicada segunda en la lista. 

Mientras que el desempeño estructural, la condición interna (IC) es el parámetro que mayor influye 
en este índice como lo demuestran las tuberías 103 y 36 donde su evaluación interna fue del 0% 
(buena) y con ello su índice global estructural fue de 6% para ambas. 

Cabe resaltar que los factores de Vulnerabilidad del Sitio (SV) y Condición de los Alrededores (SC) se 
hacen evidentes cuando la tubería se encuentra relativamente deteriorada, valores altos de SV y SC 
incremental  significativamente  el  índice  global  de  desempeño  (GPI)  como  lo  demuestran  las 
tuberías 790 y 43.  

Finalmente  los  autores  resaltan  el  valor  del  estudio  para  priorizar  rehabilitaciones,  además 
mencionan que dicha información puede ser agregada a un programa GIS para visualizar las zonas 
conflictivas de la ciudad y poder planear un calendario de rehabilitación. 

3.2.2.2 

Índice Desempeño Robusto 

Este  es  un  índice  de  desempeño  propuesto  por  Angkasuwansiri  (2014),  similar  al  analizado 
anteriormente,  puesto  que  también  utiliza  un  sistema  difuso.  Los  parámetros  para  el  presente 
modelo  fueron  agrupados  según  las  características  de  la  tubería  y  su  condición  estructural.  El 
modelo es utilizado para evaluar cada parámetro y combinarlos a través de un sistema difuso que 
refleje  la  importancia  relativa  de  los  distintos  factores.  El  modelo  evalúa  el  desempeño  de  una 
tubería de alcantarillado  en 8 módulos: 

  Carga 
  Corrosión Externa 
  Corrosión Interna 
  Desgaste de la Superficie 
  Bloqueo 
  Infiltración  
  Penetración de Raíces 
  Capacidad 

Cada parámetro es evaluado en una escala de 0 a 5, donde 0 es un estado óptimo y 5 un estado 
cercano al colapso, en la Figura 3.2-5 se puede observar como a través de los 8 módulos y los dos 
índices (Estructural y Funcional) se determina un Índice de desempeño global. 

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Figura 3.2-5. Esquema del funcionamiento del modelo (Fuente: Angkasuwansiri, 2014). 

 

IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO 

Para  lograr  aplicar  el  modelo  los  autores  toman  información  de  una  ciudad  “A”  de  los  Estados 
Unidos, la misma que cuenta con inspecciones de CCTV y con ellas logran evaluar los módulos antes 
mencionados.  Además  la  ciudad  en  mención  cuenta  con  un  sistema  estandarizado  denominado 
PACP  por  sus  siglas  en  inglés,  usado  para  evaluar  inspecciones  vía  CCTV,  con  ello  los  defectos 
visuales son identificados y evaluados según el sistema, para finalmente tener una calificación de 0 
a 5, que será comparada con el índice calculado mediante el sistema difuso.  

A continuación en la Figura 3.2-6, se muestran los resultados obtenidos correspondientes al índice 
de desempeño, los mismos que son ubicados en el programa GIS para ilustrar su distribución en la 
ciudad.  Además  se  comparan  los  resultados  con  la  evaluación PACP  (Figura  3.2-7),  de  lo  cual  se 
destaca  que  mediante  el  sistema  difuso  las  tuberías  muestran  estar  en  peor  estado  que  con  la 
evaluación simple vía CCTV; esto se debe principalmente a que el modelo difuso toma en cuenta un 
mayor número de parámetros, lo cual lo hace más confiable. 

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Figura 3.2-6. Índice de desempeño calculado por modelo difuso (Fuente: Angkasuwansiri, 2014). 

 

  

Figura 3.2-7. Clasificación de tuberías vía CCTV (PACP) (Fuente: Angkasuwansiri, 2014). 

 
 

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3.3  Análisis de Daños y Riesgo 

3.3.1  Evaluación Daños: Caso de Estudio Ciudad Portland 

Una manera distinta para determinar el estado de una red de alcantarillado es mediante el análisis 
de los daños que se causarían y mediante información georreferenciada para ubicar los sectores 
más  sensibles.  La  ciudad  de  Portland,  Estados  Unidos  se  embarcó  en  mega-proyecto  para  la 
rehabilitación de su sistema de alcantarillado mediante el análisis de daños antes mencionado. 

En un estudio realizado por el Departamento de Servicios Ambientales a cargo de Hoffman (2014) 
explica que la ciudad utiliza inspecciones de CCTV para determinar las condiciones estructurales y 
operacionales del sistema de alcantarillado. Las inspecciones se han realizado a un 75% de la red en 
los últimos 10 años. Mediante las inspecciones, los defectos según su complejidad son asignados un 
puntaje que luego es ingresada a un programa computacional que a vez determina una calificación 
de la sección de tubería del rango de 1 a 5, donde 1 es un estado excelente, como se aprecia en la 
Tabla 3.3-1. 

Tabla 3.3-1. Rango de clasificación (Fuente: Hoffman, 2014).

 

 

 

Una vez con la calificación determinada, el estudio procede a un análisis de severidad y distribución 
de los defectos. Dicho análisis se consigue dividiendo las tuberías en secciones de 10 pies en una 
representación  de  GIS  (Sistema  de  Información  Geográfica).  Posteriormente  se  procede  a 
determinar la calificación del segmento de 10 pies, bajo las mismas condiciones mostradas en la 
Tabla 3.3-1. Dicho análisis lo vemos en la Figura 3.3-1. 

 

Figura 3.3-1. Análisis segmentos de tubería (Fuente: Hoffman, 2014). 

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32 

 

CONSECUENCIA DE FALLA 

Las secciones con puntajes altos (calificación 4-5) son consideradas para un análisis más exhaustivo 
e identificar que acción es la más apropiada. Dentro de este análisis está la consecuencia de falla. 
Esta  representa  el  resultado  de  la  misma  expresada  en  costos  ya  sea  directos,  indirectos, 
económicos, ambientales y sociales. Una falla de tubería puede ser considerada como estructural e 
incluye  sobrecarga,  inundación  de  sótanos  y  calles  y  potenciales  grietas  en  las  calles.  Las 
consecuencias  de  dicha  falla  varían  dependiendo  del  tamaño  y  profundidad  de  la  tubería  como 
también su ubicación cercana a áreas sensibles. 

Una vez definida la consecuencia de falla, se analizan estos sectores y se cuantifican los daños que 
generaría al ocurrir dicha falla, como se observa en la Figura 3.3-2. Al ser una sección cercana a una 
escuela, los costos de falla serían muy altos. 

 

Figura 3.3-2. Consecuencia de falla de tubería (Fuente: Hoffman, 2014). 

 

PROBABILIDAD DE FALLA 

Posteriormente  el  estudio  define  la  probabilidad  de  falla;  esto  se  logra  con  la  información  de 
inspecciones y curvas que relacionan la condición de la tubería con su vida útil restante. Este cálculo 
se lo realiza nuevamente para los segmento de 10 pies, para que exista una concordancia con los 
otros parámetros hallados previamente. 

PRIORIZACIÓN DE PROYECTOS BASADOS EN REDUCCIÓN DE RIESGOS 

Con los parámetros hallados previamente, se calcula el riesgo, el mismo que es igual a: 

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(Fuente: Hoffman, 2014) 

 

Este  valor  de  riesgo  es  de  vital  importancia  ya  que  para  priorizar  proyectos  se  busca  reducir  la 
consecuencia de falla y con ello el riesgo total. Por ello en el estudio se compara el riesgo con el 
costo que tendría un proyecto para mitigar ese riesgo. El cálculo para establecer los beneficios de 
dicha comparación los da relación costo beneficio neto (nBCR). Usando dicha formulación, el valor 
de nBCR representa el retorno de la inversión para reducir el riesgo. Al calcular esta relación (nBCR) 
en proyectos individuales, resulta en un método muy útil para la priorización de proyectos basado 
en la habilidad de reducir el riesgo de una manera costo efectiva.  

Al aplicar la mencionada relación en las secciones de tuberías, se logra segmentar y priorizar los 
proyectos de rehabilitación, como se observa en las Figuras 3.3-3 y 3.3-4. 

 

Figura 3.3-3. Cálculo de nBCR en distintas secciones de tuberías (Fuente: Hoffman, 2014) 

 

Los valores positivos de nBCR indicarán un alto retorno de la inversión al reducir riesgos; con ello es 
posible identificar los sectores prioritarios y construir distintos proyectos alrededor a desarrollarse 
en distintas fechas y con el tiempo necesario para conseguir su financiación. Este es el ejemplo de 
Portland  que  con  mencionada  metodología  estableció  16  proyectos,  indicando  los  prioritarios  y 
estableciendo planes a largo plazo de rehabilitación con el menor riesgo, como  se observa  en la 
Figura 3.3-4.  

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Figura 3.3-4. Área de los proyectos establecidos (Fuente: Hoffman, 2014).

 

 

Con los 16 proyectos señalados la ciudad de Portland planea realizarlos en un plazo de 8 años y 
estableciendo con anticipación claramente los costos de cada uno de ellos, por un valor total de 
$123 millones de dólares (Hoffman, 2014). 

3.3.2  Enfoque Basado en Riesgo 

La  gestión  de  riesgos  puede  ser  utilizada  como  una  herramienta  muy  efectiva  para  priorizar  la 
asignación de recursos y con ello un manejo más adecuado en cuanto a la determinación del estado 
de  una  red  de  alcantarillado.  Herramientas  de  este  tipo  nacen  de  la  necesidad  de  las  distintas 
municipalidades en desarrollar métodos efectivos y a bajo costo para determinar el estado de su 
red, como consecuencia de una desigual asignación de recursos entre departamentos. 

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Dado que el riesgo es una función tanto de la probabilidad y de la consecuencia, para determinar el 
riesgo  de  que  una  tubería  de  alcantarillado  falle,  envuelve  tanto  la  probabilidad  como  la 
consecuencia  de  falla  (CoF  por  sus  siglas  en  inglés)  dentro  de  toda  la  red.  Al  ser  analizados  y 
calculados  correctamente  ambos  factores  antes  mencionados,  se  puede  contar  con  una 
herramienta  que  permita  priorizar  las  tuberías  que  requieran  inmediata  inspección  o  incluso 
rehabilitación o renovación.  

Con  el  potencial  antes  señalado  de  la  gestión  de  riesgo,  los  autores  canadienses  Baah  y  Dubey 
realizaron un estudio para determinar en tuberías de alcantarillado tanto la consecuencia de falla 
(CoF)  como  su  probabilidad  en  una  red  real  canadiense.  Para  dicho  estudio  la  CoF  es  evaluada 
mediante  un  sistema  georreferenciado  GIS  y  una  matriz  con  puntajes  ponderados.  Con  la 
información disponible obtenida de la red analizada, se consideran 11 factores que contribuyen en 
un  impacto  alto o  leve  en  caso  de  falla.  Pero  además  del  cálculo  de  la  CoF, el  estudio  señala  la 
necesidad de obtener la probabilidad de falla, que es considerada como la condición de la tubería 
(calificación de la condición interna). Como se ha señalado en los estudios analizados en el presente 
trabajo, la condición de la tubería se la determina mediante inspecciones de CCTV. Cabe resaltar 
que la ciudad estudiada por Baah, no contaba con toda su red inspeccionada vía CCTV, por lo que 
un modelo predictivo fue utilizado para determinar la condición de las tuberías que  no han sido 
inspeccionadas. Así es que el estudio de Baah (2014) si bien se basa en la gestión de riesgos, parte 
de un modelo predictivo para determinar la condición de la red. 

CÁLCULO CoF 

Para el cálculo de la CoF se seleccionaron 11 atributos influyentes de la tubería considerados por los 
autores y además contaban con dicha información dada por la ciudad analizada. (Tabla 3.3-2) 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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Tabla 3.3-2. Características relevantes de la tubería (Fuente: Baah, 2014). 

 

 

El cálculo de la consecuencia de falla se lo realiza para cada tubería de la red, mediante la siguiente 
ecuación: 

(Fuente: Baah, 2014) 

donde: 

  S

ij:

 es la calificación de desempeño, la cual es calculada mediante una programación simple 

que toma en cuenta las 11 características de la tubería previamente seleccionados como 
influyentes  en  el  estudio  (ver  Tabla  3.3-2).  De  acuerdo  con  estas  características  la 
programación asigna una calificación de 0 a 3 (0 equivale a que no hay riesgo y 3 riesgo alto), 
donde por ejemplo si la profundidad a la cual está enterrada la tubería es menor o igual 3 
metros se asigna una calificación de desempeño de 1. 

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  W

j

:  Representa  el  valor  de  ponderación  asignado  a  cada  uno  de  los  11  atributos.  Esta 

ponderación fue seleccionada luego de un repaso bibliográfico y experiencia de los autores. 

Una vez calculada la CoF mediante la ecuación señalada, se procede a una nueva clasificación, donde 
de acuerdo con el valor obtenido de la ecuación se asigna una clasificación de 5 niveles, en el cual 1 
representa una consecuencia de falla leve y 5 muy alta (Ver Tabla 3.3-3). 

Tabla 3.3-3. Niveles de Impacto (Fuente: Baah, 2014). 

 

 

DETERMINACIÓN RIESGO DE FALLA 

Como  se  mencionó  inicialmente  el  riesgo  de  falla  depende  de  la  consecuencia  de  falla  y  la 
probabilidad  que  esta  ocurra.  La  probabilidad  de  falla  está  dada  por  la  condición  de  la  tubería, 
determinada  por  las  inspecciones  de  CCTV  y  por  el  modelo  predictivo  en  las  tuberías  no 
inspeccionadas; está calificación va de 1 a 5, donde 1 representa un estado bueno y 5 crítico. De la 
misma manera la CoF está en un rango de 1 a 5 en concordancia con la probabilidad, por ello los 
autores generaron la matriz que se muestra en la Tabla 3.3-4 a continuación, que relaciona ambas 
funciones de manera sencilla. 

Tabla 3.3-4. Matriz de Riesgo (Fuente: Baah, 2014). 

 

 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

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38 

 

Dado que todas las tuberías están representadas gráficamente por el programa ArcGIS con todas 
sus respectivas características utilizadas en el estudio (Ver Tabla 3.3-5), es sencillo adicionar nuevas 
capas, que este caso son la CoF, probabilidad de falla y finalmente el riesgo de falla. Al hacer esto se 
obtienen gráficamente la ubicación de las tuberías con riesgo alto de falla, lo que facilita la toma de 
decisiones para determinar planes prioritarios de inspección y de rehabilitación (Ver Figura 3.3-5). 

Tabla 3.3-5. Características en ArcGIS (Fuente: Baah, 2014) 

 

 

 

Sin  embargo  el  gran  limitante  al  utilizar  esta  metodología  es  la  asignación  de  los  atributos  que 
intervienen en la consecuencia de falla y la selección de sus respectivas ponderaciones. No deja de 
ser  muy  subjetiva  su  selección  y  estrechamente  ligada  a  la  información  disponible  de  cada 
municipio. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 3.3-5 Representación de Riesgo (Fuente: Baah, 2014). 

 

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39 

 

3.4  Modelos predictivos para el estado futuro de tuberías 

A  pesar  que  inspecciones  de  redes  de  alcantarillado,  ya  sea  por  CCTV  o  tecnologías  similares, 
ciertamente brindan un mejor entendimiento de lo que está ocurriendo dentro de la red, dichas 
inspecciones  únicamente  brindan  un  instante  de  las  condiciones  de  la  red  al  momento  de  la 
inspección. Por tal motivo una predicción de las condiciones futura de la red, en base a información 
pasada de inspecciones, es crucial y necesaria para un manejo proactivo y eficiente de un sistema 
de alcantarillado (Baik, 2006). 

Predicciones  precisas  del  estado  de  una  red  sólo  pueden  lograrse  con  una  buena  calidad  de 
información de entrada y la selección del modelo predictivo junto a la herramienta computacional 
apropiada para la ciudad o población en estudio. Sin embargo sigue en discusión cual es el mejor 
modelo a utilizar, no se ha logrado establecer  cuál es el que arroja resultados más cercanos a la 
realidad;  esto  en  gran  parte  porque  dichos  modelos  se  han  desarrollado  con  información  de 
distintas ciudades cada una con sus respectivas particularidades y raramente distintos modelos han 
sido ensayados con la misma información de entrada en un mismo lugar para medir sus desempeños 
(Syadaruddin Syachrani, 2013). 

Con lo planteado empresas públicas y privadas que brindan el servicio de alcantarillado tienen un 
gran  reto  por  delante:  escoger  el  modelo  de  predicción  adecuado  que  les  permita  desarrollar 
estrategias proactivas, así como priorización de inspecciones, reparaciones, calendarios y proyectos 
a largo plazo de reemplazo de tuberías, para eliminar los altos costos asociados con fallas de tuberías 
en  zonas  densamente  pobladas.  Implementando  este  tipo  de  manejo  la  empresa  a  cargo  del 
alcantarillado estará en capacidad de mejorar el nivel de servicio, lo que a su vez será una mejora 
en su publicidad y desempeño (Salman, 2006). 

3.4.1  Modelos estadísticos con fundamentos de Cadenas de Markov 

3.4.1.1 J. Dirksen (Delf Holanda) 

El primer modelo presentado, fue desarrollado por J. Dirksen (2008) de la universidad del Delf, en 
Holanda, para su modelo el autor se basa en fundamentos de la denominada “Cadena de Markov”. 
Una  cadena  de  Markov  consiste  en  representar  un  sistema  por  sus  estados  y  la  posibilidad  de 
cambio entre ellos. Se analiza la probabilidad de que un elemento del sistema cambie de estado 
durante un período de tiempo. 

 

Figura 3.4-1 Transición de Estados (Fuente: Dirksen, 2008). 

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40 

 

 

Como se puede apreciar en la Fig. 3.4-1 el modelo busca encontrar la probabilidades de transición 
entre  estados;  esto  quiero  decir  por  ejemplo  la  probabilidad  de  que  al  estar  en  el  estado  uno 
permanezca en el mismo (P

11

), o la probabilidad de que pase al estado dos (P

12

) o en su defecto la 

probabilidad  de  pasar  al  estado  tres  (P

13

).  La  mayor  limitación  que  presenta  el  modelo  es  que 

únicamente toma en cuenta el estado actual en el que se encuentra, mas no la información histórica, 
que influye significativamente para el caso de tuberías de alcantarillado. 

Para sobrellevar la limitación antes mencionada, Dirksen propone lo que denomina un modelo Semi-
Markov,  donde  la  mayor  diferencia  está  en  que  las  probabilidades  de  transferencia  de  estado 
dependen ya no solo del estado en el que se encuentra, sino también del tiempo que ha transcurrido 
en  el  mismo.  Para  la  distribución  del  tiempo  total  que  permanece  en  cada  estado,  distintas 
funciones de distribución puedes ser aplicadas como la: exponencial, Rayleigh, normal, lognormal, 
gamma, Weibull, Gumbel and Herz. 

DESCRIPCIÓN DEL MODELO APLICADO EN HOLANDA 

Para el desarrollo del modelo se utilizó información de un pequeño municipio de Holanda, donde se 
han llevado a cabo inspecciones de CCTV desde 1996 hasta el 2005. La longitud total de las tuberías 
es  de  95  kilómetros,  de  los  cuales  el  65%  (62  km)  han  sido  inspeccionados  durante  las  fechas 
indicadas anteriormente. De las tuberías instaladas un 99% fueron construidas después de 1950 y 
del total 86% son tuberías de concreto (Dirksen, 2008). 

Con el fin de representar de mejor manera las posibilidades de deterioración, los autores decidieron 
modelar únicamente daño de la superficie por corrosión o acción mecánica. Cabe resaltar que dicho 
daño consta en la legislación Holandesa y Europea, donde están los demás criterios de evaluación 
de tuberías vía inspecciones de CCTV (Tabla 3.4-1). 

Tabla 3.4-1 Criterios de Evaluación (Fuente: Dirksen, 2008). 

 

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41 

 

Para la puesta en marcha del modelo, este inicia con la construcción de una matriz de transición, la 
misma que consta de las probabilidades de transición de estados. Cabe resaltar que para simplicidad 
los autores deciden trabajar únicamente con 3 posibles estados, de los 5 que rigen en la legislación 
holandesa, esto ya que en el estado 3 pueden ser compilados los estados 4, 5, ya que son los que 
con menor frecuencia se  presentan, según se  pudo apreciar en las inspecciones. Con lo dicho la 
matriz de transición es igual a: 

(Fuente: Dirksen, 2008) 

 

Donde r es igual al número total de estados, abriendo la posibilidad que se incluyan más. Por otro 
lado el diferencial de tiempo seleccionado es de un año. 

Las  probabilidades  de  transición  de  dicha  matriz  se  las  calcula  utilizando  una  función  de 
probabilidad.  Esta  función  es  una medida  de  la  probabilidad  de  ocurrencia  de  las  observaciones 
(obtenidas  a  través  de  las  inspecciones  de  CCTV).  Mientras  que  la  función  de  probabilidad  del 
sistema  es  igual  al  producto  de  las  probabilidades  de  todas  las  observaciones.  Y  por  último  la 
probabilidad  de    una  observación  puede  ser  calculada  utilizando  las  ecuaciones  de  Chapman-
Kolmogov (Dirksen, 2008). 

Con el procedimiento para el cálculo detallado, en la Figura 3.4-2 se puede observar los resultados 
a los cuales llegaron en la investigación, donde se aprecia como el deterioro inicia a exteriorizarse a 
partir de los 10 años. Claro está que dicha investigación es para un sistema en una ciudad pequeña, 
sin mayor complejidad, por lo que utilizando el mismo modelo con distinta información  de entrada 
correspondiente  a  una  ciudad  de  mayor  población,  se  esperaría  que  dicho  deterioro  cambie 
considerablemente. 

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42 

 

 

Figura 3.4-2. Distribución del estado de las tuberías para un período de 50 años (Fuente: Dirksen, 2008). 

 
Como conclusión Dirksen señala que el uso del Modelo de Markov, es un buen punto de partida 
para modelar el deterioro de alcantarillados, sin embargo deben continuar estudios a mayor escala 
para confirmar el uso de dicho modelo; además de la necesidad de inspecciones de CCTV con menor 
incertidumbre, ya que la información a través inspecciones es fundamental para obtener resultados 
confiables en el modelo. 

3.4.1.2 Baik (Estudio Ciudad de San Diego) 

El estudio realizado por Baik (2006) puede ser descrito como el más robusto en cuanto a Modelos 
de Markov, por ello hasta la fecha ha sido el artículo más citado en cuanto al tema significa (citado 
58  veces).    Si  bien  utiliza  los  conceptos  detallados  anteriormente  en  el  estudio  de  Dirksen,  Baik 
incluye el concepto para el cálculo de las transiciones de probabilidades, denominado el “Ordered 
Probit Model”. 

DESCRIPCIÓN DEL MODELO 

El primer paso para el desarrollo del modelo es la determinación del estado actual de la red, tanto 
su condición interna como hidráulica. Una vez más para iniciar es necesario contar con información  
proveniente de inspecciones de CCTV. El presente estudio toma dicha información de inspecciones 
reales realizadas por la ciudad de San Diego, Estados Unidos que forman parte del programa de 10 
años de rehabilitación, mantenimiento e inspección de su red compuesta por más de 4,800 km de 
tuberías de alcantarillado sanitario. Las inspecciones en mención forman parte de la Etapa A1 del 
programa y fueron inspeccionadas a 90 km de tuberías, en su mayoría de cerámica vitrificada y PVC 
de diámetros entre 150 mm y 250 mm. La ciudad de San Diego cuenta con un sistema propio de 
evaluación,  el  cual  consiste  en  108  criterios,  agrupados  en  7  subgrupos.  Cada  uno  de  estos 
subgrupos  cuenta  con  criterios  de  evaluación  que  describe  sus  características  así  como  como  la 

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severidad  de  los  defectos.  Para  cada  criterio  un  puntaje  estructural  y  o  de  mantenimiento  es 
asignado para el segmento en análisis, para finalmente dichos puntajes ser computados, mediante 
la ecuación: 

 

(Fuente: Baik, 2006) 

 

Donde  SP  es  el  puntaje  estructural,  SW  el  factor  de  peso  estructural,  MP  el  puntaje  de 
mantenimiento,  MW  factor  de  peso  de  mantenimiento.  Una  vez  computados  los  puntajes,  la 
condición del segmento de tubería es representada utilizando las letras A hasta E, donde puntajes 
en el rango de 0 – 2.5 corresponden a la letra A y mayores a 6 indican una calificación E. En dicho 
criterio la letra A corresponde a un estado óptimo. 

Tabla 3.4-2. Criterios Clasificación Ciudad San Diego (Fuente: Baik, 2006). 

 

 

Como  se  mencionaba  anteriormente  la  gran  diferencia  usada  por  Baik  (2009)  es  el  denominado 
“Ordered  Probit  Model”  para  el  cálculo  de  probabilidades  de  cambio  de  estado  en  la  matriz  de 
transición, desarrollada en el Numeral 3.4.1.1, donde los cambios de condición (rating) durante un 
período  de  transición son calculados y  posteriormente  utilizados  como  resultado  discretos  en el 
modelo “Probit”. La probabilidad estimada para un incremento es un resultado discreto específico, 
puede ser interpretada como la probabilidad de transición del modelo de cadena de Markov. (Baik, 
2006).   

Si la condición de un segmento de alcantarillado cambia del estado i al j, durante un período de 
transición, el incremento de tal transición es (j-i). Si se estiman las probabilidades para incrementos 
de  cada  estado  de  condición,  los  valores  de  cada  fila  de  la  matriz  de  transición  pueden  ser 
calculados. Además de lo mencionado, el modelo “Probit” utiliza la denominada variable latente, la 
cual es utilizada como base para la clasificación de los datos discretos. En el estudio realizado por 
Baik,  la variable latente es la  deterioración actual del sistema de alcantarillado, la misma que es 
continua y variable entre 0 y +∞.    

 

 

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44 

 

APLICACIÓN DEL MODELO EN LA CIUDAD DE SAN DIEGO 

Con la información de las inspecciones facilitadas por la ciudad de San Diego, Estados Unidos y con 
la ayuda de Software Estadístico Baik logra determinar parámetros y fronteras para el desarrollo del 
modelo. Un año fue seleccionado como período de transición y con un total de 5 variables utilizadas 
durante el procese de modelación, mostrados en la Tabla 3.4-3. 

Tabla 3.4-3. Parámetros utilizados en la modelación (Fuente: Baik, 2006). 

 

 

Una  vez  establecidos  los  parámetros,  se  pone  en  marcha  el  modelo  “Probit”  para  el  cálculo  de 
probabilidades  en  la  matriz  de  transición,  lo  que  posteriormente  utilizando  los  conceptos  del 
modelo Markov, Baik logra establecer las probabilidades con las que el sistema de alcantarillado 
cambiaría de estado en un período de 60 años, resultados que se muestran en la Figura 3.4-3 

 

Figura 3.4-3. Probabilidades de transición de estados (Fuente: Baik, 2006). 

 
 

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45 

 

De los resultados obtenidos por Baik, se puede realizar las siguientes observaciones: En la primera 
gráfica de la Figura 3.4-3, se indica como las probabilidades de cambio de basen en el estado 1 o A 
según la clasificación de San Diego, claramente la probabilidad de que permanezca en el estado 1 
durante  los  primeros  años  es  alta,  pero  al  acercarse a  los 60  años,  esta  baja  considerablemente 
hasta ser casi nula; mientras que la probabilidad que del estado 1 pase al 5, inicia a incrementarse 
a  partir  de  los  20  años  y  es  bastante  alta  al  final  de  los  60  años.  Otro  hecho  a  resaltar  de  los 
resultados es en la última gráfica del costado inferior derecho, donde se aprecia que una vez que la 
red llega al estado 4, permanece en el mismo constantemente, lo que indica que los estados 4 y 5 
al ser estados críticos de la tubería no se diferencia mayormente entre ellos, puesto que ya indican 
un  deterioro  grave  de  la  tubería,  que  difícilmente  puede  aumentar,  ya  que  está  muy  cerca  del 
colapso.  Continuando  con  el  estado  4  incluso  en  el  3,  Baik  resalta  el  hecho  que  una  vez  que  el 
segmento de tubería llega a este estado los factores que más afectan su condición son: pendiente, 
longitud y diámetro mas no su edad. Adicionalmente para todos los estados (1 – 5) el factor que 
mayor deterioro genera es la pendiente. 

Finalmente Baik propone un que los resultados que arroja el modelo, pueden ser de gran ayuda 
para generar calendarios de inspección de tramos de tubería, en especial cuando se tengan dudas 
entre  segmentos  de  similares  características,  puesto  que  al  aplicar  el  modelo  este  aclarará  que 
tramo se deteriorará con mayor rapidez y por ende necesita una inspección anticipada. Como  se 
aprecia en el ejemplo de la Tabla 3.4-4. 

Tabla 3.4-4. Ejemplo para selección de inspección (Fuente: Baik, 2006). 

 

 

Como se observa en el ejemplo dichos segmentos son muy similares, en longitud, mismo material, 
pero el modelo toma en cuenta más parámetros como la pendiente y edad, hecho que genera que 
tales segmentos tengan deterioros distintos, necesitando el segmento 1, una inspección anticipada 
al 2. 

3.4.1.3 Ugarelli 

En  cuanto  a  aplicaciones  a  mayor  escala  de  modelos  de  Markov,  Ugarelli  (2013)  detalla  la 
experiencia de la capital Noruega, Oslo en su plan maestro para mejorar la eficiencia y seguridad en 
el  monitoreo  y  control  de  aguas  residuales  y  pluviales.  Dicho  plan  contempla  la  estimación  de 
recursos requeridos para mejorar las condiciones del sistema con acciones de rehabilitación. 

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46 

 

El modelo utilizado para dicho plan  es  denominado GompitZ, el cual define  la relación existente 
entre  el  estado  actual  y  el  tiempo  esperado  de  servicio  en  tuberías  de  alcantarillado,  utilizando 
inspecciones de CCTV como dato de entrada. Esta herramienta GompitZ, modela un segmento de 
tubería  (usualmente  entre  dos  pozos  de  inspección)  el  deterioro  que  experimenta  como  una 
sucesión de la evaluación de su condición (rating) dentro del marco de Cadenas de Markov.  

La probabilidad de que un segmento de tubería este en una condición dada o mejor es formalizada 
como una función de supervivencia de la edad de la tubería, derivada de una distribución Gompertz.  
Esta  función  de  supervivencia  depende  de  las características  del tramo  de  tubería  y  su  entorno, 
influenciando su condición inicial (al ser instalada) o su velocidad de deterioro. 

Además de lo mencionado el  modelo GompitZ contiene un módulo con el propósito de simular un 
programa de rehabilitación. Se permite modelar cuatro tipos de estrategias para rehabilitación y 
por consiguiente poder compararlas: 

i) 

El escenario de NO realizar ninguna acción, simplemente simular el deterioro de la red ante 
la ausencia de una rehabilitación 

ii-iii)  

Un  escenario  donde  el  usuario  especifique  la  longitud  de  la  red  a  ser  reparada  o  en  su 
defecto  el  presupuesto  disponible;  con  ello  simula  que  la  rehabilitación  se  realiza 
anualmente a las tuberías más deterioradas 

iv) 

La simulación de un escenario óptimo, donde se estima la longitud media anual óptima a 
rehabilitar, para lograr que la red obtenga una condición global de deterioro establecida por 
el usuario (Ugarelli, 2013). 

Con  lo  descrito,  dicho  módulo  resulta  ser  de  gran  utilidad  puesto  que  es  posible  calcular  los 
beneficios en términos de mejoras de la red a comparación del escenario i) de no realizar ninguna 
rehabilitación; con lo cual se pueden contrastar costos y beneficios para adoptar la mejor decisión 
que beneficie a la red. 

IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO: 

Para  iniciar  el  modelo  necesita  la  información  proveniente  de  las  inspecciones  de  CCTV,  donde 
mediante reglamentos noruegos, los segmentos de tuberías son evaluados en una escala de 1 a 5, 
donde 1 es un estado óptimo, mientras que 5 indica cercano al colapso. Además como información 
base también es requerida su longitud, diámetro y edad de la tubería al momento de la inspección. 
Cabe resaltar que la ciudad de Oslo, sitio de la investigación y aplicación del programa cuenta con 
una red 1,960 km de longitud, de las cuales 31% corresponden a alcantarillado combinado, 34% a 
pluvial, 31% a sanitario y el restante es indeterminado. 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

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Una vez con la información mencionada, se procede agrupar las tuberías en cuatro grupos, de los 
cuales se modelan independientemente; en el artículo en mención solo indican el ejemplo para el 
grupo BET que corresponde a tuberías de concreto de hasta 600 mm de diámetro, como se puede 
apreciar en la Tabla 3.4-5. 

Tabla 3.4-5. Agrupación de Tuberías (Fuente: Ugarelli, 2013). 

 

 

Aparte de agrupar las tuberías, el modelo GompitZ toma en cuenta co-variables (características de 
la  tubería  y  el  entorno)  que  pueden  afectar  al  deterioro  de  las  tuberías;  por  ello  analizan  las 
siguientes co-variables: 

• Diámetro tubería (mm). 
• Tipo de efluente (pluvial o sanitario). 
• Proximidad a paso de tren (si/no). 
• Presencia de árboles cerca de la tubería (si/no). 
• Período de construcción (1850–1929, 1930–1945, 1946–1969, 1970–2011). 
• Tráfico soportado (0, 1–500, 501–5,000, 5,001–15,000 vehículos/día). 
• Tipo de material en el que se asienta 
 
A continuación se muestran los resultados obtenidos por la modelación GompitZ, para el grupo BET, 
del cual se puede indicar que la velocidad de deterioro decrece significativamente con el diámetro. 
Al contrario la velocidad de deterioro incrementa al tratarse de una tubería de aguas combinadas 
(pluvial y sanitaria), también por el tipo de suelo y  la presencia cercana de árboles.  

En la Figura 3.4-4, vemos los resultados del modelo bajo dos condiciones y comparándolas con las 
observaciones  reales  tomadas del CCTV. La primera condición “Modelo Marginal” se  refiere  a la 
velocidad de deterioro promedio, mientras que el “Modelo IFF” considera la fragilidad individual. 
Claramente en la Figura 3.4-4, se ve como el deterioro modelado se asemeja al real obtenido de las 
observaciones.  La  figura  indica  las  probabilidad  de  la  condición  en  la  que  se  encontrará  dicho 
segmento de la tubería, representado por verde oscuro la condición 1 y en rojo la más adversa. En 
el eje “y” se encuentra el valor de la probabilidad (máximo 1 o 100%) mientras que en el eje x la 
escala de tiempo, donde cada barra representa una variación de 5 años. Con lo dicho se ve como en 
el  Modelo  Marginal  para  un  tramo  de  tubería  en  los  primeros  5  años  la  probabilidad  que  se 
encuentre en estado 1 (óptimo) es alrededor del 70%. 

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Figura 3.4-4. Resultados de la modelación de deterioro (Fuente: Ugarelli, 2013). 

 

Pero como se mencionó al comenzar el modelo también es capaz de simular escenarios en los que 
se realice un plan de rehabilitación a la red. Para lo cual primero se desarrolla el escenario, de NO 
realizar ninguna acción (Figura 3.4-5) y analizar el deterioro que sufriría la red y de acuerdo a ello 
adoptar un plan de rehabilitación. 

 

Figura 3.4-5. Simulación de la evolución de la condición de la red (Fuente: Ugarelli, 2013). 

 

Posteriormente se decide modelar uno de los planes de rehabilitación que adoptará la ciudad de 
Oslo, el mismo que consta de rehabilitaciones por los próximos 15 años con el objetivo que la red 

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tenga una probabilidad aproximada del 80% de encontrarse en un estado 1 (óptimo), con una alta 
tasa de rehabilitación por los mismos 15 años (Figura 3.4-6). 

 

Figura 3.4-6. Simulación del plan de rehabilitación A1 (Ugarelli, 2013).

 

 

Con las últimas modelaciones se puede apreciar la utilidad de GompitZ para el manejo a largo plazo 
de  una  red,  ya  que  se  puede  buscar  el  financiamiento  con  la  debida  antelación,    así  como  los 
beneficios que traería una rehabilitación de tal envergadura de 15 años. 

3.4.2  Estadísticos con Regresiones 

En  la  metodología  propuesta  por  Fazal  Chughtai  (2007)  se  busca  priorizar  la  inspección  y 
rehabilitación de tuberías en una red de alcantarillado, las cuales sean más vulnerables o propensas 
a sufrir una falla. Tratar de identificar las tuberías vulnerables antes mencionadas aleatoriamente o 
solamente basándose en la experiencia resulta ser extremadamente costoso y causante de una gran 
pérdida de tiempo en utilización del equipo de inspección y con ello recursos (Fazal, 2007). Es allí 
donde el modelo propuesto toma fuerza, al contar con una herramienta previa a la inspección y 
rehabilitación que fortalezca la decisión de que tuberías inspeccionar y rehabilitar. Para el desarrollo 
del modelo Fazal parte del hecho que la condición existente de la tubería puede ser dividida en dos 
categorías, estructural y operacional. El estado estructural se refiere a las condiciones físicas de una 
tubería,  mientras  que  operacional  describe  la  capacidad  de  la  tubería  para  cumplir  sus 
requerimientos  de  servicio.  Por  ello  el  autor  desarrolla  modelos  para  representar  la  condición 
estructural y operacional de segmentos de tubería utilizando múltiples regresiones, para finalmente 
construir curvas de deterioro de tuberías (Fazal, 2007). 

 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
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FACTORES CONSIDERADOS PARA EL DESARROLLO DEL MODELO 

Para iniciar con el modelo es necesario identificar los factores que afectan a las tuberías; para ello 
el autor realiza una extensa consulta bibliográfica, donde considera que utilizar todos los factores 
encontrados en  la literatura es inviable. Por ello considera aquellos factores que  influencian  con 
mayor  intensidad  al  estado  estructural  y  operacional,  que  están  descritos  en  la  Tabla  3.4-6  a 
continuación: 

Tabla 3.4-6 Características de las tuberías usadas en modelos (Fuente: Fazal, 2007). 

 

 

IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO 

Para  validar  el  modelo  propuesto,  el  autor  decide  implementarlo  en  dos  municipalidades 
canadienses, las cuales le proporcionan un inventario general de su red e inspecciones de CCTV. Con 
ello  inicia  el  desarrollo  del  modelo,  el  cual  cabe  resaltar  que  trata  directamente  con  los  datos 
recolectados y no toma en cuenta el proceso atrás de ello de cómo se los obtuvo y recolecto. 

Para iniciar el modelo de  regresión se  debe establecer  claramente  la existencia de  interacciones 
entre las variables consideradas (Ver Tabla 3.4-6). Para ello se construyen matrices con las variables 
predictores y sus respectivas respuestas, con lo que se logrará determinar las mejor combinaciones 
de variables, que arrojen el menor error y variación. Con lo mencionado se construyen 4 modelos 
de  regresión,  los  tres  primeros  para  estimar  el  estado  estructural  para  los  distintos  materiales 
(Asbesto Cemento, Concreto, PVC) y finalmente uno para estado operacional que incorpora a los 
tres  distintos  tipos  de  material.  Los  modelos  mencionados  se  detallan  mediante  las  siguientes 
ecuaciones: 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
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Ecuaciones para cálculo de grado estructural y operacional para tuberías de: Asbesto de Cemento, Concreto 

y PVC (Fuente: Fazal, 2007). 

 

El  resultado  de  cada  una  de  las  4  ecuaciones  dará  una  calificación  del  estado  estructural  y 
operacional de la tubería que oscila entre 1 y 5 donde 1 representa un estado bueno y 5 crítico. 

Para  comprobar  que  los  resultados  dados  por  los  modelos  de  regresiones  con  sus  respectivas 
ecuaciones  sean  veraces,  el  autor  somete  los  resultados  a  una  validación  estadística.  Las 
validaciones  principales  son:  Coeficiente  de  determinación  múltiple  (R

2

),  Diagnóstico  Residual  y 

Falta de Ajuste (LOF), donde destaca la medida de R

2

 ya que esta indica la variación proporcional en 

la  condición  estructural  y  operacional  ocasionada  por  los  atributos  de  la  tubería  como  edad, 
diámetro, material, etc. (Fazal, 2007). 

En  resumen  la  validación  estadística  indica  que  el  coeficiente  de  determinación  múltiple  (R

2

muestra  que  del  72  al  88%  de  la  variabilidad  total  en  la  condición  estructural  y  operacional  de 
alcantarillados  puede  ser  explicada  a  través  del  desarrollo  de  modelos  de  regresión.  De  manera 
similar  el  resto  de  indicadores  estadísticos  antes  mencionados  muestran  que  en  promedio  el 
porcentaje de veracidad de estos modelos están en un rango del 82 al 86%, que es considerado 
como aceptable. 

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Ya que la validación estadística es aceptable se procede a la elaboración de curvas de deterioro para 
las  municipalidades  antes  mencionadas  (Ver  Figura  3.4-7).  Tanto  las  curvas  de  deterioro 
operacionales y estructurales son generadas para representar la relación entre la calificación de su 
condición y su edad. Las curvas a continuación muestran el cambio en su condición estructural y 
operacional en un período de 50 años; están divididas en 3 figuras según el material y las condiciones 
del suelo. 

 

 

 

Figura 3.4-7 (a), (b): Curvas de Deterioro y (c) de Operación (Fuente Fazal, 2007). 

 

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Leonardo Robalino 

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53 

 

Gracias a la investigación realizada por  Fazal, se  puede  identificar secciones críticas de la red de 
alcantarillado que necesitan una inmediata intervención o una inspección más exhaustiva. Con ello 
municipios y en  especial  los  ingenieros  a  cargo  podrán  fortalecer  sus  decisiones  al momento de 
rehabilitar tramos de la red de alcantarillado. 

3.4.3  Árboles de Decisión 

3.4.3.1 Priorización para Rehabilitación 

Este tipo de modelo, no es común en la literatura, sin embargo presenta una manera innovadora e 
ingeniosa para determinar el estado de una red. Dentro de las bondades del modelo, el autor resalta 
que es fácilmente reproducible y provee una representación visual lo suficientemente buena que la 
hace fácil de entender. Adicionalmente, los árboles de decisión poseen una buena combinación de 
tasa de error y velocidad si los comparamos con otros algoritmos. Por ello aparte de desarrollar el 
modelo de árbol de decisión el autor compara los resultados obtenidos corriendo con los mismos 
datos  otros  dos  modelos,  uno  de  regresión  y  el  otro  de  redes  neuronales.  Con  esto  finalmente 
compara cual es el modelo que arroja resultados con la menor cantidad de errores. (Syachrani, 2013) 

DATOS DE ENTRADA PARA EL MODELO: 

Para el estudio, la información del estado de las tuberías de alcantarillado fue proporcionada por la 
empresa  de  alcantarillado  del  condado  de  Johnson,  Kansas  en  Estados  Unidos.  Dicha  empresa 
proporcionó  82,855  observaciones  de  secciones  de  tuberías,  donde  cada  observación  contenía 
originalmente 140 atributos, por lo que fue necesario eliminar varias observaciones que les faltaba 
valores además fue necesario recodificar una serie de variables, para finalmente utilizar 36 variables 
en el presente estudio, como lo indica la Tabla 3.4-7. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

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Tabla 3.4-7 Variables para el desarrollo del modelo (Fuente: Syachrani, 2013).

 

 

 

 

 
A pesar de reducir las variables a 36, continúa siendo un número poco manejable, por lo cual se 
realiza  un  proceso  de  “clustering”.  Este  consiste  en  agrupar  toda  esta  información  de  las 
inspecciones basándose en su ubicación y características similares; por ejemplo si están ubicadas 
bajo  una  vía  de  alto  tráfico, condiciones  operacionales  entre  otras. Para  ello el  estudio  utiliza  la 
técnica  de  “clustering”  k-promedio  en  combinación  del  Componente  Principal  de  Análisis  (PCA) 
desarrollado por Saita (2008). La técnica k-promedio consiste en un algoritmo que divide los datos 
en “k” grupos y luego con el método PCA se reduce las dimensiones de los datos creando un set de 
componentes  principales,  que  explican  o  describen  la  mayor  variabilidad  en  la  información. 
Básicamente el método PCA es usado para determinar el número de grupos “k” que existen para la 
información de las inspecciones. Los resultados del proceso de “clustering” y de PCA se aprecian en 
la Tabla 3.4-8. 

Tabla 3.4-8. Características y densidad de cada grupo (Cluster) (Fuente: Syachrani, 2013). 

 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

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55 

 

 

Una vez hecha esta clasificación se decide tomar los grupos 1, 5 y 6 para el estudio ya que son los 
que contienen mayor cantidad de inspecciones. En estos tres grupos existen dos tipos de materiales 
de tubería, cerámica vitrificada y PVC. Por ello se procede a realizar otro filtro a la información y 
separarlos de acuerdo con el tipo de material y al grupo que pertenece como se observa en la Tabla 
3.4-9. 

Tabla 3.4-9. Clasificación según el tipo de material (Fuente: Syachrani, 2013). 

 

 

IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO DE ÁRBOL DE DECISIÓN 

El modelo pretende predecir una variable objetivo, que para este caso es la EDAD REAL (RA) de la 
tubería, que difiere de su edad calendario, ya que esta es una edad ajustada dada las condiciones 
de  su ubicación y condiciones  actuales  de  su operación.  Dependiendo de los patrones únicos  de 
deterioro de una tubería, la edad real puede ser mayor o incluso menor a su edad calendario. Se 
determina dicha edad gracias a una serie de reglas predictivas que son representadas a través de 
una estructura de árbol. El proceso continua dividiendo al grupo principal o raíz en ramas, llamadas 
nodos  de  decisión.  Para  cada  proceso  de  división  el  número  de  observaciones  desde  el  nodo 
superior  hacia  el  inferior  son  distribuidas;  dicho  proceso  continuará  hasta  que  todas  las 
observaciones tengan una misma clasificación. Como se puede apreciar en la Figura 3.4-8, una vez 
que terminan las divisiones llega a la denominada “hoja” (Syachrani, 2013). 

 

Figura 3.4-8. Representación Gráfica modelo árbol de decisión (Fuente: Syachrani, 2013). 

 

En el estudio, el criterio de división en cada rama está basado en el valor estadístico de Pearson χ2 
de predictor de variables, desarrollado por Devoere (2004). Este valor de χ2 luego es convertido en 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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un valor de probabilidad, con lo que al iniciar el proceso de división el modelo escogerá la variable 
que tenga la probabilidad más alta. Además el modelo cuenta con límites o fronteras establecidas 
por el usuario, con lo que el proceso de división continuará hasta que ninguna variable supere los 
valores  de  los  límites  establecidos;  al ocurrir  esto  se  llegará  a  la  denominada hoja,  en  donde  se 
calcula la edad real de la tubería, como un promedio de todas las observaciones correspondientes 
a dicha hoja. En la Figura 3.4-9 se puede apreciar los resultados del modelo para tres diferentes 
grupos. 

 

Figura 3.4-9. Resultados modelo árbol de decisión (Fuente: Syachrani, 2013). 

 

Al analizar el grupo “Cluster 1 – VCP” se ve cómo la primera división por ende la variable con mayor 
probabilidad es para una condición mala de 5 y menor o igual a 4, indicando que el estado de dicho 
grupo es delicado. Continuando en el mismo grupo, observando la Hoja 2, esta indica que ninguna 
otra variable presente en las 104 tuberías está por encima de los límites pre-establecidos. Por ende 
la rama con la variable problema de sedimentos (sludge problema) ≥ 3 se convierte en una Hoja. La 
representación gráfica del árbol hace fácil rastrear su historia de clasificación para cada hoja, por 
ello retomando la Hoja 12 para brindar una información más completa, esto es que consiste de 104 
tuberías  con  una  condición=5,  longitud<27.9m  y  problemas  de  sedimentos  ≥3;  con  un  valor 
predictivo para todo el grupo de 51.86 años de edad real. 

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COMPARACIÓN DE RESULTADOS 

De los datos de entrada proporcionados, el 50% fueron ocupados para el desarrollo del modelo y el 
restante para la validación del mismo, esto por medio del Error Cuadrático Medio o ASE por sus 
siglas en inglés. El autor decidió realizar esto con el fin de comparar el modelo de árbol de decisión 
expuesto, con uno de Regresión y de Redes Neuronales, utilizando exactamente los mismos datos 
de entrada. Para medir el desempeño de los modelos se utiliza el parámetro ya mencionado de ASE, 
donde  un  valor  pequeño  de  este  indicará  cual  modelo  está  representando  de  mejor  manera  la 
realidad. 

Los resultados de la evaluación mencionada se muestran en la Tabla 3.4-10 y Figura 3.4-10, en las 
cuales  se  aprecia  un  mejor  desempeño  del  modelo  de  árbol  de  decisión,  con  valores  de  Error 
Cuadrático Medio menores. 

Tabla 3.4-10. Comparación de modelos mediante ASE (Fuente: Syachrani, 2013). 

 

 

 

 

Figura 3.4-10. Representación de ASE para los tres modelos (Fuente: Syachrani, 2013). 

 

Finalmente los autores recomiendan que con el cálculo de la edad real y la edad de vida útil dada 
por el fabricante o  análisis propio,  es  posible determinar la edad restante de  la tubería con una 
simple resta. Dicha edad sería de gran ayuda para priorizar proyectos de rehabilitación así como su 
financiación  oportuna.  Además  recomiendan  que  dicho  modelo  sea  para  redes  medianas  a 

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pequeñas que cuenten con la información necesaria, ya que el proceso de “clustering” el cual agrupa 
las  tuberías  de  acuerdo  con  sus  características  es  de  vital  importancia  para  el  desempeño  del 
modelo. De esa manera se obtendrán árboles más compactos y sencillos de interpretar, reduciendo 
la heterogeneidad de la base de datos. 

3.4.3.2 Priorización para Inspecciones 

La  metodología  propuesta  por  Harvey  (2015)  parte  del  hecho  que  un  gran  número  de 
municipalidades no cuentan con el presupuesto ni el tiempo requerido para realizar grandes planes 
de  inspección  de  circuito  cerrado  de  televisión  (CCTV).  Como  consecuencia  de  lo  anterior,  tales 
municipalidades desconocen el estado real de la red de alcantarillado, lo cual les hace incapaces de 
predecir una falla futura en la red. Ante esta problemática se plantea un modelo predictivo, que sea 
capaz  de  aprender  de  inspecciones  pasadas,  para  conocer  el  estado  futuro  de  las  tuberías  que 
componen la red de alcantarillado. 

En  términos  generales  el  modelo  de  árbol  de  decisión  consiste  en  predecir  la  condición  de  una 
tubería, partiendo de una base de datos (inspecciones pasadas) de manera que una estructura tipo 
árbol ilustre las relaciones existentes entre datos de entrada predictores y una condición objetivo. 

DESCRIPCIÓN DE LOS ÁRBOLES DE DECISIÓN 

Al ser una herramienta de clasificación gráfica, los árboles de decisión inician en el nodo superior, 
llamado rama, en el cual se  encuentran todas las observaciones, contenida en una gran base de 
datos. Desde allí inicia el proceso de clasificación, se divide en nodos internos, que representan una 
prueba  a  unos  datos  de  entrada  y  los  ramales  a  su  vez  son  las  respuestas  a  estas  pruebas. 
Dependiendo  de  los  atributos  de  cada  tubería  esta  irá  bajando  por  los  ramales  hasta  que  sea 
clasificada La base de datos con la que debe contar el modelo, son las características específicas de 
las  tuberías,  que  pueden  ser  obtenidas  de  inventarios  de  la  empresa  de  alcantarillado  que  se 
encuentran representados a través de Sistemas Georreferenciados; mientras que el objetivo de la 
clasificación es la calificación de su condición, asignada a cada tubería (Harvey, 2015). 

Para simplificar la clasificación y el desbalance que pueda existir al tener 5 distintas calificaciones 
del estado de tuberías (donde 1 equivale a un estado bueno y 5 a crítico), el autor decide para dicha 
metodología dividirla en un formato binario de tuberías en buen estado y en estado pobre. Esto se 
realiza  principalmente  para  mejorar  la  habilidad  del  modelo  en  identificar  las  tuberías  en  mal 
estado. Al definir esto, el siguiente paso del modelo es calibrarlo, con especial cuidado en reducir al 
máximo la tasa de los “falsos negativos” que son las tuberías que se encuentran en estado pobre 
pero han sido incorrectamente predichas como buenas. 

La metodología adoptada para la construcción de los árboles de decisión es la denominada CART 
por  sus  siglas  en  inglés,  que  significa  árbol  de  clasificación  y  regresión.  En  primera  instancia  las 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
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tuberías  son  colocadas  en  grupos  pequeños  homogéneos;  posteriormente  la  metodología  CART 
genera  un  algoritmo  capaz  de  evaluar  todas  las  potenciales  divisiones  y  encuentra  aquella  que 
brinde la menor cantidad de aleatoriedad. El proceso de evaluación continúa, con cada grupo nuevo 
generado,  hasta  llegar  a  uno  lo  suficientemente  homogéneo  que  permita  estimar  su  condición, 
como ya se mencionó anteriormente, un estado bueno o crítico.+ (Harvey, 2015).   

IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO 

Para  comprender  de  manera  eficiente  el  funcionamiento  de  la  metodología  Cart,  se  expone  a 
continuación su aplicación en la ciudad Guelph, Canadá. La ciudad cuenta con las características 
óptimas sugeridas por el modelo, al contar con una población de 120.000 habitantes con una red 
de alcantarillado de 515 km de longitud, de las cuales solo 221 km han sido inspeccionados (Harvey, 
2015). 

Los resultados se presentan gráficamente, como observamos en la Figura 3.4-11. 

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Figura 3.4-11. Resultados Árbol de Decisión (Fuente: Harvey, 2015) 

 

En  la  figura  se  puede  observar  los  distintos  grupos  de  clasificación  según  sus  características, 
representadas, por las denominadas hojas. Por ejemplo la “Hoja 7”  indica que  una tubería larga 
mayor o igual a 53 metros, de diámetro pequeño de 238 mm, de 50 años de edad tiene un 64% de 
posibilidades  de  estar  en  una  condición  pobre,  basándose  en  la  condición  de  216  tuberías 
pertenecientes a ese grupo. Otro factor a analizar de la figura es el hecho que tuberías instaladas 
entre los años 1956 y 1966, que tienen una pendiente mayor al 2% tienen un 67% de probabilidad 
de estar en un estado pobre, que es mucho mayor si se comparan con tuberías similares pero con 
una pendiente menor al 2%; esto se debe a que tuberías con pendiente mayor tienden a tener un 
deterioro mayor ya que el flujo llega con mayor velocidad, causando mayor erosión en la superficie 
interna de la tubería. 

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Pero además de estos resultados, el autor decide mejorarlos analizando la tasa de precisión de las 
predicciones y las tasas de falsos positivos y negativos. Para ello el autor puede variar ligeramente 
la precisión que están obteniendo para bajar las tasas de falsos negativos (tubería en condición real 
pobre pero predichas como buena), que como se mencionó anteriormente es la tasa que debe tener 
principal consideración. Para ello se presentan a continuación en la Tabla 3.4-11 las calibraciones 
realizadas para bajar la tasa de falsos negativos, a pesar que esto cause una baja en la precisión del 
resto de predicciones. 

Tabla 3.4-11 Tasa de Desempeño y de Falsos Negativos (Fuente: Harvey, 2015). 

 

 

 

Como se observa en la Tabla 3.4-11 a pesar de que en un principio se contó con una precisión del 
79%, la tasa de falsos negativos era muy alta, del 48%. Hecho que alertó al autor para optar por una 
disminución en la precisión al 68%, para reducir drásticamente la tasa de falsos negativos a un 21%. 

Con los resultados descritos anteriormente la municipalidad de Guelph puede generar varios planes 
de trabajo, por ejemplo los atributos únicos de las tuberías NO inspeccionadas, pueden ser usados 
en la metodología para predecir la probabilidad de tuberías en estado pobre y con ello identificar 
cuáles deben ser inspeccionadas con mayor urgencia.  

Sin embargo, la municipalidad no puede contar con el tiempo o presupuesto para examinar todas 
las tuberías en estado pobre que indica el modelo. Para ello una alternativa es seleccionar o focalizar 

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un grupo menor de tuberías que sea más manejable. Por ello la ciudad de Guelph con los resultados 
dados del modelo, focalizó las tuberías en mal estado que se encuentran próximas a infraestructura 
deteriorada  del  municipio,  como  son  los  alcantarillados  pluviales  cuyo  caudal    podría  estar 
filtrándose con aguas sanitarias. Finalmente se desarrolló un plan de rehabilitación prioritario donde 
se rehabilitarán primero a las tuberías sanitarias que estén junto a tuberías pluviales, que a su vez 
se  encuentran  en  estado  pobre,  esto  con  el  fin  de  frenar  posibles  vertimientos  de  aguas  lluvia 
mezclada con aguas sanitarias a ríos o algún otro cuerpo receptor. 

3.4.4  Modelo de supervivencia de tuberías 

Este  tipo  de  modelo  es  de  carácter  estadístico,  usado  para  predecir  el  deterioro  de  tuberías  de 
alcantarillado.  En  la  investigación  realizada  por  Duchesne  (2012)  se  propone  un  modelo  de 
supervivencia en el cual se especifique la proporción de tuberías en un estado en particular como 
una  función  de  su  edad,  ya  sea  para  todo  el  sistema  o  para  grupos  de  tuberías  que  compartan 
características  similares.  Este  modelo  se  basa  en  el  análisis  de  funciones  de  densidad  de 
probabilidad (PDF) para el tiempo en el cual una tubería permanece en cada estado de deterioro.   

El modelo propuesto por Duchesne destaca por tres factores primordiales: 

a)  Con  la  calibración  del  modelo  propuesta,  se  supera  la  limitación  de  no  conocer  el 

momento  específico  en  el  cual  una  tubería  analizada  ingreso  al  estado  en  el  cual  se 
encuentra actualmente (al momento de la inspección). 

b)  Se analiza como las tuberías pueden ser agrupadas en cohortes para configurar de mejor 

manera al modelo y así representar al estado global de una red. Además se alerta que 
no  se  puede  desarrollar  un  modelo  con  un  cohorte,  si  es  que  este  no  cuenta  con  el 
suficiente  número  de  tuberías  para  establecer  una  relación  estadística  considerable 
entre edad y deterioro. 

c)  Se analiza cómo afecta el número de observaciones o inspecciones en los resultados del 

modelo y si es que este solo es recomendado para cierto tipo de ciudades. 

DESARROLLO DEL MODELO 

El modelo se basa en principios de análisis de supervivencia; representa el tiempo en el cual una 
tubería permanece en cada estado de deterioro, como  una variable aleatoria. Se supone que las 
tuberías están evaluadas de 0 a 3, de acuerdo con su estado estructural realizado por inspecciones 
de  CCTV.  El  estado  de  0  representa  que  la  tubería  no  presenta  ningún  defecto  estructural 
considerable, mientras que un estado 3 indica que una inmediata intervención es requerida. Con 
ello el modelo simula el tiempo de permanencia en cada estado antes mencionado; esto lo hace 
considerando  dicho  tiempo  como  una  variable  aleatoria  con  una  función  de  densidad  de 
probabilidad y que la función de supervivencia da la probabilidad que una tubería permanezca un 
tiempo mayor a “t” en un estado “i”. Las ecuaciones del modelo pueden ser utilizadas con cualquier 

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Función  de  Densidad  de  Probabilidad,  por  lo  cual  se  emplean  la  distribuciones:  Exponencial  y 
Weibull.  De  las  ecuaciones  antes  mencionadas  una  serie  de  parámetros  deben  ser  calibrados 
mediante  un  proceso  detallado  de  calibración  que  toma  en  cuenta  el  tiempo  de  ocurrencia  de 
cambios de estados antes de la inspección así como futuros. 

IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO 

El modelo anteriormente descrito fue implementado en la ciudad de Quebec, Canadá, ciudad que 
cuenta con 5,333 km de tuberías entre sanitaria, pluvial y en menor proporción combinada (676 
km). La ciudad ha realizado inspecciones de CCTV por más de diez años con lo que puede evaluar el 
estado  de  las  tuberías  según  normas  canadienses  de  0  a  5.  Para  el  estudio  se  tomaron  15,122 
tuberías para la calibración (936 km) y para la simulación 4,368 km de tuberías. 

Posteriormente se procede  a la agrupación de  tuberías en cohortes según sus características;  se 
seleccionaron varios casos para determinar cuál brinda mejores resultados. La mayor dificultad fue 
encontrar  cohortes  que  contengan  suficientes  tuberías  para  establecer  una  relación  estadística 
entre su edad y condición estructural. Cabe resaltar que la ciudad de Quebec cuenta con un nivel 
de detalle mínimo en sus inspecciones, razón por la cual los cohortes no cuentan con mayor detalle 
como se observa en la Tabla 3.4-12. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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Tabla 3.4-12. Agrupación en Cohortes de las tuberías inspeccionadas (Fuente: Duchesne, 2012).

 

 

 

El primer caso A, es el más simple; consiste en calibrar un solo modelo utilizando todas las tuberías 
inspeccionadas y aplicar los parámetros hallados para todas las tuberías de la red inspeccionadas. 
En  el  caso  B,  dos  modelos  distintos  son  aplicados,  uno  para  tuberías  sanitarias  y  otro  para 
combinadas. El tercero, C es el más detallado consiste en 8 cohortes por tipo de material, 4 cohortes 
para tuberías de agua sanitaria hechas de: concreto reforzado, concreto, cemento y PVC; 2 cohortes 
para tuberías de aguas combinadas y pluviales hechas de concreto reforzado y cerámica vitrificada 
respectivamente; y los dos últimos incluyen tuberías que no pudieron ser integradas en los otros 
grupos ya sea porque son de un material del que no hay suficientes tuberías. Cabe resaltar que los 
últimos grupos contienen un número menor de tuberías ya que son de las cuales se tiene certeza su 
material, a diferencia de los otros grupos, esto con el fin de comprender si tal incertidumbre afecta 
mayormente a los resultados. 

De los resultados mostrados a continuación en la Figura 3.4-12, lo primero que se observa es que 
los casos B y C tienen resultados similares ya sea para el estado en el que se lo analice. Esto indica 
que  para  determinar  un  estado  general  de  la  estructura  de  las  tuberías,  dividirlas  por  tipo  de 
material y tipo de efluente no varía significativamente en la evaluación de la red, esto comparándola 
a  simplemente  dividir con tipo de  efluente. Pero por otro lado no realizar ninguna agrupación y 
simular toda la red sin ningún tipo de distinción, genera una sobre estimación de la proporción de 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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tuberías que se encuentran en buen estado (corresponde a un estado 0). Por lo cual una agrupación 
del tipo B es la más apropiada para una ciudad con las características de Quebec, no solo por los 
buenos  resultados  que  obtiene,  sino  también  por  el  tiempo  y  recursos  que  significa  menores 
tiempos computacionales como esfuerzos en la división de cohortes.  

 

Figura 3.4-12a. Simulación para un estado 1 o peor, para tres casos (Fuente: Duchesne, 2012). 

 

Figura 3.4-12b. Simulación para un estado 2-3 o peor, para tres casos (Fuente: Duchesne, 2012). 

 

Tabla 3.4-13. Resultados de los 5 casos presentados en resultados (Fuente: Duchesne, 2012). 

 

 

Finalmente  el  estudio  demuestra  que  para  un  número  menor  de  observaciones  continuando 
arrojando resultados deseables. Para ello realizan simulaciones con 250, 500, 1000, 2000 y 4000 
observaciones y las repite mil veces para comprobar que en todas las repeticiones los resultados 

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sean similares, además de calcular la raíz cuadrada del error cuadrático medio que deben ser valores 
cercanos a cero. 

Como se aprecia en la Figura 3.4-13 al correr la simulación con 500 observaciones y repitiéndola 
1000 veces los resultados confluyen en un rango aceptable. Misma situación se ve en la Tabla 3.4-
14 donde los valores de la raíz cuadrada del error cuadrático medio son muy cercanos a 0 y conforme 
aumentan el número de observaciones este valor mejora acercándose aún más a cero. Con lo dicho 
la autora recomienda dicho modelo para ciudades pequeñas a pesar que no cuenten con un número 
de inspecciones como las de Quebec. 

Tabla 3.4-14. Resultados de la raíz del error cuadrático medio (Fuente: Duchesne, 2012). 

 

 

Figura 3.4-13. Representación gráfica de 1000 repeticiones para 500 observaciones (Fuente: Duchesne, 2012). 

 

3.5  Inteligencia Artificial 

3.5.1  Vectores Soporte (Support Vector Machines) 

Esta  metodología  es  del  tipo  de  inteligencia  artificial  y  se  concentra  en  el  estudio  realizado  por 
Mashford  (2011).  Este  tipo  de  modelos  poseen  ciertas  ventajas  sobre  modelos  estadísticos 
tradicionales;  primero  no  necesitan  información  específica  de  la  condición  interna  de  la  tubería 

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requiere  de  un  set  de  calibración  más  pequeño  a  comparación  de  otros  modelos,  como  redes 
neuronales, por ejemplo.  

Este modelo establece la pregunta: ¿Si dado un conjunto de atributos de una tubería es suficiente 
para determinar su estado funcional u operacional? Para ello, uno puede tomar unas características 
de la tubería y examinar a todo el alcantarillado con esas características; si la mayoría de las tuberías 
con dichas características tienen la misma o similar condición (calificación generalmente de 1 a 5), 
entonces una relación funcional puede ser establecida
 (Mashford, 2011). 

No obstante, en la práctica, con la escasez de información en las distintas municipalidades tanto en 
inventarios  como  en  inspecciones  de  la  red,  dificultan  la  aplicación  de  modelos  estadísticos 
tradicionales (Regresiones, Cadenas de Markov, etc). Por ello técnicas de inteligencia artificial como 
la planteada por Mashford, tratan de tomar el problema mediante otro enfoque para predecir el 
estado de una red con información limitada. 

DESCRIPCIÓN DE LOS VECTORES DE SOPORTE 

Similar y relacionado con modelos de redes neuronales, los vectores soporte hacen parte de la teoría 
de  aprendizaje  estadística,  que  puede  ser  utilizada  para  tareas  de  regresión  y  clasificación.  El 
objetivo principal de los vectores soporte es encontrar una forma funcional adecuada que mejor 
describa  la  relación  desconocida  entre  un  número  de  variables  independientes  con  una  variable 
dependiente.  

La gran diferencia de esta metodología respecto a otras estadísticas tradicionales es su capacidad 
de aprendizaje; “(…) Este proceso de aprendizaje es generalmente guiado considerando una base 
de datos finita de ejemplos y la mejor función es aquella que minimiza el riesgo, el cual es la pérdida 
esperada incurrida al utilizar cualquier función de predicción (…)” (Mashford, 2011). 

CASO DE ESTUDIO E IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO 

El  caso  de  estudio  para  la  aplicación  de  la  metodología  de  vectores  de  soporte,  es  la  ciudad  de 
Adelaide en Australia. Dicha ciudad cuenta con 1.1 millón de habitantes; los rangos de diámetros 
que se encuentran en la red varían de 150 mm a 2,250 mm, de estos los materiales predominantes 
son el PVC, Cerámica vitrificada, distintos tipos de concreto y acero en menor porcentaje. La ciudad 
se embarcó en un plan maestro de inspección de tuberías de 7 años para conocer el estado real de 
su red; esto se logró gracias a inspecciones de CCTV donde se determinó la condición de la red desde 
tuberías en estado 1 (bueno) a 5 (crítico) (Mashford, 2011).  

La Información que fue utilizada para la implementación del modelo  se presenta en la Tabla 3.5-1, 
como se puede apreciar se indica según el tipo de material el número de tuberías que se encuentran 
en los distintos estados. 

 

 

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Tabla 3.5-1 Distribución tuberías según material y su condición (Fuente: Mashford, 2011).

 

 

 

Una vez con esta información el objetivo del modelo es estimar y clasificar el estado de tuberías que 
no han sido inspeccionadas. Para ello el primer paso que desarrollan los autores es seleccionar los 
atributos de las tuberías que serán analizados para el modelo. Ya que la ciudad cuenta con una gran 
información de los atributos de las tuberías, se decide desarrollar 4 distintos modelos, donde cada 
uno de ellos toma distintos datos de entrada. Los atributos de las tuberías tomadas como datos de 
entrada para cada modelo se los describe a continuación: 

 

Modelo I: Diámetro, edad de la tubería (desde la instalación), tipo de vía en la que fue 
colocada, pendiente, elevación de batea al inicio del tramo, elevación de batea al final del 
tramo y material de la tubería. 

 

Modelo II: Los atributos del Modelo I más: Corrosividad del suelo y presencia de sulfatos 
en el suelo y aguas subterránea. Ambas expresadas en un rango de 1 a 5.  

 

Modelo III: Los atributos del Modelo I más: Δ Grado y Δ Ángulo. Ambos parámetros para 
estimar cambios en la dirección de la tubería 

 

Modelo IV: Todos los atributos.  (Ver Tabla 3.5-2) 

(Mashford, 2011). 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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Tabla 3.5-2. Características de las tuberías usadas para el modelo (Fuente: Mashford, 2011).

 

 

 

Una vez con los datos de entrada, se desarrolla el modelo, tanto en su calibración como en su puesta 
en marcha. Cabe destacar los parámetros para medir el desempeño del mismo, que son: 

 

Tasa de desempeño Global (OSR): Tasa de clasificación correcta, varía de 0 a 1. Donde 1 es 
un desempeño perfecto 

 

Tasa de clasificación Errónea (MC

j

): Es la proporción de resultados clasificados 

incorrectamente.  

 

Bondad de Ajuste (Χ

2

): Qué tan cerca está el modelo de la clasificación perfecta 

 

Prueba de Acuerdo (Κ): Varía de un intervalo de -1 a 1. Donde 1 representa acuerdo 
perfecto, 0 no hay acuerdo y -1 total desacuerdo 

Para  los  parámetros  de  desempeño  antes  mencionados  se  los  encontró  mediante  la  matriz  de 
confusión, la cual indica una directa y detallada representación del desempeño del modelo. Todos 
los parámetros mencionados son derivados de esta matriz de confusión (Mashford, 2011). 

Una vez con los parámetros de desempeño establecidos para poder corroborar la utilidad o no del 
modelo, se presentan los resultados en las tablas a continuación: 

 

 

 

 

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Tabla 3.5-3 Resultados del Modelo

 

(Fuente: Mashford, 2011). 

 

 

De los resultados se puede destacar el buen desempeño del Modelo I, que es el que menor número 
de  atributos  tomo  en cuenta  como  datos  de  entrada.  El  valor  de  0.96  de  la  tasa  de  desempeño 
global, así como los valores bajos en la tasa errónea de calificación, demuestran que es el modelo 
que mejor se desempeña; a pesar que para la condición 5 que es la más crítica y por ende donde 
menos  error  se  debería  permitir  tiene  un  valor  de  10.6,  pero  considerablemente  menor  si  se 
compara con el resto de modelos. 

Ya que el Modelo I fue el de mejor desempeño, el autor decide realizar un análisis factorial de dicho 
modelo, dónde lo que se hace es partir el modelo en grupos de acuerdo con su material. Esto con 
propósito de presentar los resultados de manera más detallada, como se muestra en la Tabla 3.5-4 
a continuación. 

Tabla 3.5-4 Resultados del Modelo

 

(Fuente: Mashford, 2011).

 

 

 

De  los  resultados  según  material,  se  observa  que  la  tasa  de  desempeño  global  es  similar  y 
considerablemente buena, pero con algunas observaciones. Si bien para cerámica vitrificada (VC) se 
obtiene  un  valor  perfecto,  esto  es  por  lo  que  en  la  inspecciones  las  tuberías  de  este  tipo  no  se 
encontraban en estado 3-4-5, que es el estado más crítico donde existen mayores variaciones. Por 
otro lado si bien las tuberías de concreto obtienen un desempeño global alto, su tasa de calificación 
errónea para el estado 5 es considerablemente alta del 21%. Todo esto indica que a pesar del buen 
desempeño de un modelo, siempre existirá un porcentaje de incertidumbre de error, pero además 
que cada tipo de material se comporta distinto; por ello se podría considerar un modelo diferente 
para cada material, lo que sin duda es un reto. 

Si  bien  los  resultados  encontrados  pueden  ser  considerados  como  buenos  el  autor  señala  unas 
recomendaciones muy valiosas para este tipo de metodologías. Primero, trabajar previamente con 
algoritmos de clasificación y depuración de datos de entrada (atributos de tuberías) que mejoraran 
el desempeño y precisión del modelo. Además si se tiene una gran base de datos, como lo ocurrido 

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en Adelaide, si estos no son precisos, a pesar de utilizar una gran cantidad de datos de entrada la 
precisión  y  desempeño  del  modelo  no  mejora;  por  ello  es  necesario  utilizar  una  base  de  datos 
extensa, pero también precisa sin datos faltantes o incompletos, que sean influyentes directos de la 
tubería y su deterioro (Mashford, 2011). 

3.5.2  Redes Neuronales 

3.5.2.1 Predictivas 

Ante las crecientes demandas ambientales alrededor del mundo, la mentalidad en el manejo de 
alcantarillados ha evolucionado para mejorar sustancialmente su mantenimiento y operación. Ante 
ello se han usado generalmente modelos estadísticos, pero las presiones ambientales y sociales han 
sido tan grandes que han generado la necesidad de crear modelos cada vez más confiables que se 
acercan más a la realidad de la red. Ante la necesidad antes mencionada, el autor Vitor Sousa (2014) 
desarrolló  un modelo basado en redes neuronales para predecir el estado futuro de  una red de 
alcantarillado  en  Portugal;  pero  además  compara  los  resultados  obtenidos  con  un  modelo 
tradicional estadístico de regresiones y con otro de inteligencia artificial, como son los vectores de 
soporte. Lo que pretende el autor con dicha comparación es demostrar que para una misma ciudad 
con  la misma  información suministrada, modelos  con  redes  neuronales  pueden  brindar  mejores 
resultados. 

ANTECEDENTES 

Para  entender  de  mejorar  manera  lo  propuesto  por  Sousa  (2014),  es  necesario  identificar  las 
limitaciones mencionadas de los modelos tradicionales estadísticos y sus distintos tipos. Para iniciar, 
los modelos estadísticos tradicionales, requieren un conocimiento previo de la función o estructura 
que mejor represente las características de las tuberías (diámetro, material, edad) y su influencia en 
su desempeño
. Esto a decir de Sousa es un gran limitante, porque los efectos e interacciones entre 
las características de la tubería y cómo se relacionan con el desempeño de la red, en primero lugar 
no se conocen y en segundo son muy difíciles de determinar y cambian drásticamente dependiendo 
de la ciudad. Por ejemplo ¿el diámetro y la edad de la tubería interactúan como una suma, producto 
o como cual formulación matemática? Consecuentemente en la mayoría de los casos para modelos 
estadísticos únicamente se toma una de las características de la tubería, usualmente la edad (Sousa, 
2014). 

Dependiendo  del  tipo  de  resultado  que  brinden  los  modelos  estos  pueden  ser  clasificados  en 
determinísticos o estocásticos. Los determinísticos presentan estimaciones en un formato exacto y 
absoluto mientras que los estocásticos presentan en cierta forma incertidumbre o variabilidad en 
cuanto  a  sus  resultados.  Ahora  con  respecto  a  los  modelos  predictivos  para  el  estado  de 
alcantarillados, pueden ser clasificados también como empíricos o mecánicos, dónde la mayoría de 
modelos encontrados en la literatura pertenecen a los primeros (Sousa, 2014). 

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“(…) Los modelos empíricos utilizan herramientas y métodos estadísticos para obtener una relación 
entre  las  variables  conocidas  y  la  condición  de  la  red  de  alcantarillado,  basándose  en  datos 
históricos. Estos modelos utilizan la premisa que el patrón de deterioro permanecerá igual en el 
futuro”  (Sousa,  2014).  Dentro  de  los  modelos  empíricos,  dos  categorías  destacan:  a)  Modelos 
basados en funciones y b) modelos basados en datos. Si bien es cierto, ambas categorías se basan 
en ajustar datos observados, para modelos basados en funciones las expresiones matemáticas que 
relacionan los datos de entrada con los de salida, son predefinidas desde un inicio del modelo. Por 
ello las operaciones de ajuste de estos modelos buscan determinar los coeficientes de las funciones 
que minimicen el error entre los valores observados y estimados (…)” (Sousa, 2014).  

Por  otro  lado  en  los  modelos  basados  en  datos  no  existe  ninguna  expresión  predefinida  que 
relacione los datos de entrada con los de salida. Los modelos de inteligencia artificial son de este 
tipo y tienen “(…) La habilidad de aprender patrones de procesos subyacentes de datos pasados y 
generalizar la relación entre datos de entrada y salida, siendo capaces de predecir o estimar una 
salida dada una nuevo serie de variables de entrada” (Sousa, 2014). 

Un resumen de los modelos expuestos y sus respectivas categorizaciones se puede observar en la 
Tabla 3.5-5 a continuación: 

Tabla 3.5-5 Clasificación de Modelos (Fuente Sousa, 2014).

 

 

 

DESCRIPCIÓN DEL TIPO DE RED NEURONAL UTILIZADA Y CASO DE ESTUDIO 

Redes neuronales pueden ser descritas también como un sistema procesador de información que 
se asemeja al cerebro humano y sus tipos varían desde aquellas con una o dos capas, con una sola 
dirección lógica hasta complejos sistemas con múltiples entradas y varias direcciones y capas (Sousa, 
2014). Dentro de esta variedad de tipos de redes neuronales las que comúnmente se utilizan son: 
Redes Perceptrón Multicapa (MLP) y Función de Base Radial (RBF). Las redes del tipo MLP son de 
alimentación directa compuestas de tres o más capas. Este tipo de red es la escogida por el autor 
para desarrollar el presente estudio. 

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Rehabilitación 

 

 

 

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El autor decidió realizar el estudio en el Sistema de Sanamiento da Costa Estoril, que corresponde a 
las aguas residuales de dos municipalidades que en total suman 800.000 habitantes y por convenio 
es transportada por un gran interceptor de 24.7 km de longitud que bordea la costa de la zona hasta 
llegar a la respectiva planta de tratamiento.  

 

Figura 3.5-1. Localización del Estudio (Fuente Sousa, 2014) 

 

Este  sistema  de  saneamiento  cuenta  con  información  detallada  de  los  colectores  de  las  dos 
municipalidades, puesto que son los más propensos a fallar; al momento de la investigación habían 
sido inspeccionados por tercera vez. Ante esta situación Sousa decide enfocar el estudio en los 25.4 
km de colectores que cuentan con información detallada, como se muestra en la Tabla 3.5-6. Si bien 
de las inspecciones vía CCTV se obtuvo la calificación de su estado en una escala de 1 (bueno) a 5 
(peor condición) para simplicidad del estudio y para enfocarse en las tuberías en estado crítico, se 
adopta  una nueva escala donde  en un estado 1 están las tuberías en estado bueno (1-2-3) y un 
estado 2 (4-5) que son tuberías que requieren inmediata intervención. 

 

 

 

 

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Tabla 3.5-6 Atributos de las tuberías (Fuente Sousa, 2014). 

 

RESULTADOS 

Una vez con los datos de entrada definidos y tipo de red neuronal, se procede a correr el modelo 
propuesto y además comparar los resultados obtenidos con dos otros modelos; el primero similar 
de inteligencia artificial como son los vectores de soporte y un estadístico tradicional como es el de 
regresiones.  

En las Tablas 3.5-7 a continuación se puede observar los resultados de los tres modelos, con sus 
respectivos  porcentajes  de  acierto  y  de  error  para  predecir  los  dos  estados  previamente 
mencionados. 

Tablas 3.5-7 (a), (b) y (c) Resultados del Modelo, Porcentajes de Acierto (Fuente Sousa, 2014).

 

 

(a)  Regresión 

 

(b)  Redes Neuronales 

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(c)  Vectores Soporte (Support Vector Machines) 

 
De los resultados se puede observar que si bien son relativamente similares, las redes neuronales 
son las que tienen un mayor porcentaje de aciertos. Especialmente se observa el hecho que para la 
categoría 2 que es la más crítica, redes neuronales tiene un porcentaje de incorrectos del 28.9%, 
mientras que en los otros modelos (Vectores y Regresiones) supera el 40%. Cabe resaltar que para 
una municipalidad estimar el estado 2 es el más relevante para concretar planes de rehabilitación 
inmediata e inspecciones prioritarias. 

Por otro lado como limitante concerniente a redes neuronales es el hecho de la variabilidad de los 
resultados cuando se da la ponderación inicial a las conexiones neuronales; si bien es capaz de lograr 
mejores  resultados,  esta  sensibilidad  debe  ser  considerada.  Por  otro  lado,  los  vectores  soporte 
mostraron una menor variabilidad pero un desempeño menor de igual manera, por lo que para una 
visión conservadora como indica el autor, recomienda vectores soporte. 

3.5.2.2 Detección Automática de Defectos 

Si bien “Redes Neuronales” en una técnica de vanguardia utilizada para estimar el estado futuro de 
redes de alcantarillado, años atrás ya ha sido utilizada para el mantenimiento de alcantarillados, 
pero mucha más vinculada a la inspección automatizada, concretamente a la detección de fallas 
dentro  de  tuberías.  Ante  lo mencionado  Chae, Myung,  profesor  de  la  Universidad  de  Purdue  en 
Estados Unidos realizó un estudio visionario para la época respecto a la utilización y el potencial a 
futuro de redes neuronales. 

En el estudio realizado por Chae (2001), se parte del hecho que para la detección de defectos dentro 
de una alcantarilla se puede realizar bien por inspecciones físicas de expertos, mediante fotografías 
y  la  más  usada  y  que  domina  el  mercado  inspecciones  mediante  circuito  cerrado  de  televisión 
(CCTV). Ahora con respecto a las inspecciones de CCTV, estas dependen de la habilidad y correcta 
interpretación del técnico a cargo de la inspección; por ello para mejorar la confiabilidad de este 
tipo de inspecciones se han desarrollado tecnologías para complementarlas, como es el caso de la 
Escáner  de  Alcantarillados  y  Tecnología  de  Evaluación  o    SSET    (Sewer  Scanner  and  Evaluation 
Technology) por sus siglas en inglés. Ya que la metodología propuesta por Chae, parte del análisis 
de imágenes de SSET, a continuación se dará una breve descripción de dicha tecnología. 

 

 

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SSET 

La tecnología SSET fue desarrollada en Japón por un empresa tecnológica, básicamente consiste en 
la complementación de las imágenes de CCTV a través de un escáner óptico y un giroscopio que 
recorren el alcantarillado conjuntamente con el equipo de CCTV. Lo que dará como resultado una 
inspección mucha más detallada que incluye el video recopilado de CCTV, una imagen escaneada 
completa de la circunferencia de la tubería, una imagen computarizada codificada a color de los 
defectos encontrados y la deflexión horizontal y vertical de la tubería, como se observa en la Figura 
3.5-2 a continuación (Chae, 2001). 

 

 

Figura 3.5-2 (Fuente: Chae, 2001). 

 

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Una vez que se obtienen estas imágenes inicia el pre-procesamiento de las mismas, que consiste en 
lograr que sean más visibles a las fallas que puedan existir. Cabe resaltar que este proceso no genera 
nada nuevo en la imagen, simplemente la hace más visible o fácilmente identificable. Como parte 
de  este  pre-procesamiento  es  transformar  la  imagen  a  escala  de  grises  y  almacenar  dicha 
información (intensidad de grises) en una matriz. Al realizar esta transformación se pueden ejecutar 
una serie de algoritmos para la detección defectos, como es la detección de aristas, con lo que se 
logran detectar grandes contrastes en la imagen (ya transformada a escala de grises) facilitando la 
detección de algún defecto, como vemos en la figura a continuación (Chae, 2001). 

 

 

 

Figura 3.5-3 (Fuente: Chae, 2001). 

 

Si bien este tipo de tecnología parecería ser muy eficiente y es de gran ayuda no deja de depender 
de la interpretación del técnico a cargo, ni la imagen deja de ser subjetiva dependiendo de distintos 

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técnicos que la observen. A partir de ello Chae desarrolla un modelo para detección automatizada 
a través de redes neuronales. 

REDES NEURONALES PARA DETECCCIONES AUTOMATIZADAS 

“(…) Redes neuronales consisten en un gran número de neuronas o unidades procesadoras; cada 
entrada  aplicada  a  la  red  es  multiplicada  por  una  ponderación.  Las  entradas  ponderadas  son 
sumadas para determinar el nivel de activación de la neurona, estas ponderaciones representan el 
conocimiento del sistema. El procesamiento de información se lleva a cabo a través de la interacción 
de estas unidades (…)” (Chae, 2001). Posteriormente la entrada neta es procesada por una función 
de  activación  para  producir  la  señal  de  salida  de  la  neurona.    Cuando  el  primer  set  de  datos de 
entrada  ingresa  a  la  red  esta  produce  una  salida  muy  diferente  a  la  deseada,  por  ello  debe  ser 
calibrada. Existe un logaritmo de calibración que ajusta las ponderaciones en la red para lograr las 
salidas deseadas; esto se realiza iterativamente para todos los datos hasta que la red produzca sets 
de  salidas  cercanos  a  los  deseados.  Una  vez  que  la  red  este  calibrada  estará  en  capacidades  de 
simular nuevas salidas con datos nuevos de entrada (Chae, 2001). 

El proceso descrito se lo puede visualizar en la Figura 3.5-4: 

 

Figura 3.5-4 (Fuente: Chae, 2001). 

 

Una  vez  descrita  una  red  neuronal,  se  procede  a  la  descripción  del  sistema  automatizado  de 
interpretación  de  inspecciones  a  tuberías  de  alcantarillado,  mediante  redes  neuronales.  Este 
sistema consta de cuatro pasos descritos continuación: 

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a)  Adquisición de Imágenes: De las inspecciones las imágenes son digitalizadas a matrices 

de dos dimensiones, donde cada fila y columna identifica un punto en la imagen y su 
correspondiente valor en la escala de grises. 

b)   Procesamiento: El objetivo principal es modificar la imagen original, a elementos y sub-

imágenes más pequeñas, para que pueden ser utilizadas con mayor facilidad. Para ello 
mediante filtros, escala de grises, aislamiento de regiones, etc, puedan ser tratadas por 
redes neuronales. Para ser tratada dicha imagen es convertida a un formato binario, con 
lo cual se facilita su procesamiento en la red y su velocidad (Chae, 2001). 

 

Figura 3.5-5 (Fuente: Chae, 2001). 

 

c)  Reconocimiento de Defectos mediante redes neuronales: Para cada defecto se realiza 

una red distinta, para efectos del estudio se realizan únicamente dos, una red neuronal 
para juntas y otra para grietas. Con ello como dato de entrada para cada red se dará la 
imagen procesada y los datos de salida para cada red serán los atributos del defecto, 
como por ejemplo número de grietas, longitud de la grieta, entre otros.  

 

Figura 3.5-6 (Fuente: Chae, 2001). 

 

d)  Técnicas difusas para la evaluación del estado de tuberías: La técnica difusa propuesta 

pretende  automáticamente  identificar,  clasificar,  calificar  defectos  encontrados  en 
tuberías, mientras minimiza los errores provenientes de la red neuronal. Este estimador 
difuso da a los datos de salida una manera de ser interpretados y ayuda a describir la 
condición general de la tubería. Una de las principales ventajas de esta técnica, es que 

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no tiene cambios bruscos entre estados; más bien puede moverse suavemente entre 
regiones donde el sistema está dominado por una regla u otra.  

 

Figura 3.5-7 (Fuente: Chae, 2001). 

 

CONSTRUCCIÓN DEL PROTOTIPO 

Para validar la metodología automatizada propuesta los autores realizaron un pequeño prototipo 
del modelo, con información de inspecciones de alcantarillados hechas con CCTV y complementadas 
con tecnología SSET. La ciudad de San José, California, facilitó las inspecciones de 192 tramos de 
alcantarillado. 

Dado que es un prototipo únicamente se construyeron redes para dos tipos de defectos; grietas y 
desplazamiento de juntas. Para iniciar la red de juntas establece previamente el tipo de datos de 
salida que deben ser los atributos para tal defecto como son: número de juntas, ancho de la junta, 
presencia de grietas cerca de la junta, entre otras. 

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Figura 3.5-8 (Fuente: Chae, 2001). 

 

Ahora  la  red  neuronal  para  grietas  cambia  ligeramente,  puesto  que  es  mucho  más  difícil  de 
reconocer  dicho  defecto  a  través  de  las  imágenes,  para  ello  la  segmentación  y  ampliación  de 
imágenes es vital para esta red. Hecho esto la red neuronal estará en capacidad de identificar ciertas 
características de la grieta (como longitud, ángulo, etc.) que luego son analizados y extraídos para 
encontrar patrones que solo presentan cuando existe en efecto una grieta. 

 

Figura 3.5-9 (Fuente: Chae, 2001). 

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Finalmente, para terminar el proceso la técnica difusa consolida los datos de salida de ambas redes 
para  determinar  una  condición  general  de  la  red,  en  escala  de  1 a  10,  donde 1  es  la mejor.  Por 
ejemplo para la determinación del estado por grietas el sistema difuso analiza la distancia entra la 
grieta y la junta así como el número de grietas (ambos datos son las salidas de la red neuronal) y 
con reglas pre-establecidas, para dichas condiciones establece un estado de la tubería. 

Con  los  atributos  dados  por  las  redes  y  consolidada  la  información  con  el  sistema  difuso,  se 
comparan  los  resultados  con  el  análisis  de  un  experto  en  inspecciones  de  alcantarillados,  para 
observar  que  su modelo  se  acerque  al  razonamiento  humano  y  que  tanto  acierta  a  los  defectos 
encontrados. 

Tabla 3.5-8 (Fuente: Chae, 2001). 

 

 

De los resultados (Tabla 3.5-8) se puede concluir que el modelo propuesto detecta y determina el 
estado de una tubería comparado a un experto. En general en un 83% el modelo acertó a la opinión 
de un experto, hallando mayores aciertos en identificar juntas, donde se obtuvo un 100% de acierto. 
Por otra parte, a diferencia de las juntas, las grietas al ser más subjetivas presentaron un acierto del 
72%. Valores que sin duda pueden ser mejorados con mayor trabajo en la extracción de información 
en las imágenes, ya que para la época se recortó en exceso la imagen y su resolución fue disminuida 
con el objetivo de ahorrar el tiempo de cálculo en el computador. 

 

 

 

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3.6  Análisis de Toma Directa de Decisiones 

3.6.1  Situación de Emergencia 

Como se ha podido describir en secciones anteriores del presente trabajo, existe una gran variedad 
de metodologías para determinar el estado de las redes y su necesidad o no de rehabilitación. Si 
bien lo óptimo es un plan a largo plazo que ha sido analizado mediante modelos, índices etc, en 
muchas ocasiones la entidad a cargo del servicio se encuentra en una situación de emergencia que 
le impide contar con el tiempo y proceso requerido. Por ello se analizará como realmente algunas 
empresas de alcantarillado toman la decisión de rehabilitar una red y en base a qué criterio lo hacen. 
Un  estudio  realizado  por  Williamson  (2014)  como  parte  de  la  ASCE  ejemplifica  lo  mencionado 
anteriormente,  con  la  experiencia  en  el  plan  de  rehabilitación  de  su  red  de  alcantarillado  de  la 
ciudad de Corphus Christi en los Estados Unidos. 

Tras  años  de  presentar  serios  problemas  en  su  red  de  alcantarillado,  que  se  traducen  en 
sobrecargas, fallas de tuberías y en general una visión reactiva, de reparar solamente lo que se daña 
y si es que se daña, en el 2010 la ciudad decide cambiar esta visión y embarcarse en un trabajo 
proactivo en cuanto a la rehabilitación de su red. Este trabajo proactivo consiste en lograr mover 
rápidamente  recursos  a  los  sitios  que  necesitan  rehabilitación  de  emergencia,  con  el  sistema 
denominado: “Entrega Indefinida / Cantidad Indefinida” (Williamson, 2014). 

ANTECEDENTES: 

La ciudad de Corphus Christi cuenta con una red de alcantarillado a gravedad de 1,122 millas de 
longitud, 19,176 pozos de inspección, con un costo aproximado de reposición de toda la red cercano 
a los 1.5 billones de dólares. Aproximadamente el 25% de la red fue instalada alrededor de los años 
1960’s,  con  lo  que  llevan  en  servicio  más  de  50  años,  cumpliendo  su  vida  útil.  Por  ello  tras 
inspecciones  realizadas  se  encontró  tasas  alarmantes  de  filtración  e  infiltración,  además  de 
reducción  de  la  capacidad  de  la  red  por  depósitos  de  sedimentos  y  con  ello  un  sin  número  de 
sobrecargas en cámaras de inspección (Williamson, 2014). 

APLICACIÓN DEL SISTEMA ENTREGA INDEFINIDA / CANTIDAD INDEFINIDA (ID/IQ) 

Tras la problemática planteada la ciudad puso en marcha el sistema Entrega Indefinida / Cantidad 
Indefinida, el cual le permite contar con una compañía constructora que estará a cargo de realizar 
cualquier tipo de trabajo emergente o no emergente que sea requerido en la red, así como realizar 
rehabilitaciones en zonas conflictivas, sin importar su localización o gravedad.  

Esto  en  coordinación  con  la  empresa  contratante,  ya  que  para  cualquier  trabajo  que  se  vaya  a 
realizar  se  requiere  una  autorización  escrita  de  la  empresa  donde  se  incluye  la  localización  del 
proyecto, condiciones existentes, método recomendado para rehabilitar, costo estimado y plazo de 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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entrega. Este programa pretende que sea ininterrumpido y los proyectos continúen hasta que toda 
la red se encuentre en un estado aceptable de funcionamiento.  

Los proyectos que está en capacidad de realizar la compañía incluyen a más de 330 rubros sin ser 
este su límite y dado el caso pueden incluir más, como por ejemplo: rehabilitación y mantenimiento 
en  plantas  de  tratamiento,  rehabilitación  y  reposición  de  pozos  de  inspección,  rehabilitación  o 
renovación de tuberías de alcantarillado, control de sobrecargas a través de bombeos, limpieza e 
inspección vía CCTV de tuberías, reparación de pavimento y calles afectadas por los trabajos, entre 
otros (Williamson, 2014). 

PROCESO DE SELECCIÓN DE PROYECTOS  

Para  la  selección  de  proyectos  la  empresa  se  basó  en  tres  fuentes:  reparaciones  emergentes, 
defectos encontrados durante mantenimientos y mediante un análisis de priorización en la red. Este 
último utiliza un sistema de información geográfica (GIS) que cuenta con importante información 
de  la  red  como:  número  y  ubicación  de  fallas,  número  de  quejas  de  los  usuarios,  reportes  de 
sobrecarga y de filtraciones, entre otros. De esta manera con la información antes mencionada se 
logró identificar los sectores más críticos de la ciudad, como por ejemplo se identificó que el 26% 
de la sobrecarga de aguas residuales está concentrada en tan solo un 5% de la ciudad, con lo que 
esa zona, fue identificada como uno de los proyectos prioritarios de rehabilitación. En la Figura 3.6-
1 se puede observar un análisis espacial de la concentración de sobrecargas antes mencionado. 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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Figura 3.6-1 Análisis Espacial (Fuente: Williamson, 2014). 

 

Mediante  el  análisis  de  priorización  antes  mencionado  se  logró  que  un  35%  de  los  proyectos 
realizados  por  el sistema  ID/IQ  provengan  mediante la  fuente mencionada, mientras  que  un 6% 
correspondió  a  reparaciones  emergentes  y  el  restante  mediante  las  inspecciones  de  CCTV  que 
identificaron las tuberías más propensas a fallar. 

RESULTADOS DEL SISTEMA (ID/IQ) 

Una vez que el Sistema pudo manejar  toda la ola de trabajo reactivo  represado de tuberías que 
necesitaban  inmediata  intervención,  se  pudo  cambiar  a  un  trabajo  proactivo  de  rehabilitación 
preventiva.  Con  ello  al  tercer  año  de  trabajo,  solo  un  6%  de  proyectos  correspondieron  a 
reparaciones  de  emergencia,  el  resto  fue  preventivo.  Además  el  reporte  de  sobrecargas  e 
infiltraciones se redujeron drásticamente, lo que equivale a un ahorro de dinero significativo y un 
desempeño garantizado a futuro de la red de alcantarillado. 

3.6.2  Análisis Proactivo 

Dentro del manejo de una empresa de alcantarillado  hay que establecer el nivel de profundidad 
para determinar el estado de su red y con ello generar planes de rehabilitación a largo plazo. Para 
ello la denominada gestión de activos de alcantarillados, SAM (Sewer Asset Management) por sus 
siglas en inglés, explora las distintas acciones que deben tomar para llegar a un estado óptimo de la 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
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red.  El  estudio  encabezado  por  Le  Gauffre  (2014)  profundiza  las  acciones  a  seguir  antes 
mencionadas para un correcto manejo de la red. 

El denominado SAM identifica claramente los pasos a seguir para llegar a un enfoque proactivo de 
manejo de alcantarillados, en la Figura 3.6-2 a continuación se observa los distintos pasos y niveles 
a los cuales se propone llegar, de un estado (1) a un (4) que sería el proactivo. 

 

Figura 3.6-2 Niveles para llegar a un manejo Pro-Activo (Fuente: Le Gauffre et al., 2014). 

 

En la figura se puede aprecia que:  

 

El primer nivel (1) muestra la forma más simple en la que se puede determinar el estado de 
una red. Consiste en inspeccionar vía CCTV una porción de la red aleatoriamente o por cierto 
indicio  sin  mayor  análisis,  luego  determinar  la  condición  del  tramo  inspeccionado  y 
finalmente determinar el tipo de rehabilitación a realizarse basándose en la condición que 
se obtuvo de la inspección. 

 

En  el  segundo  nivel  (2)  se  ve  una  ligera  variación  ya  que  al  momento  de  determinar  la 
condición de la red (calificarla) se toma en cuenta además el entorno y ya no solo lo visto a 
través de CCTV; de esta manera se determina cual sección de tubería traería consecuencias 
más graves si es que falla. Además de identificar las zonas más vulnerables o propensas a 
fallo para priorizar inspecciones. 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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El tercer nivel (3) se establecen prioridades de inspección basándose en estimaciones o en 
vulnerabilidades,  por  ejemplo  sitios  donde  fallas  de  la  red  podrían  traer  consecuencias 
graves  

 

Finalmente  la  última  evolución  (4),  se  concentra  en  planes  a  largo  plazo;  para  ello  es 
necesario estimar la condición ya no solo de una porción de la red sino todos los activos de 
la red. Para ello se debe contar con un modelo que sea capaz de trabajar con una muestra 
significativa y estimar el estado total de la red. Lo anterior con el propósito de establecer 
estrategias a largo plazo, que contemplen inspecciones anuales, presupuestos necesarios, 
etc., y así evitar fallas durante los períodos de servicio. Con ello no se deja de lado ningún 
sector o barrio y disminuyen las probabilidades de fallas para el período de servicio.  

RECOMENDACIONES PARA EL MANEJO PROACTIVO 

El principal objetivo de la gestión de activos de alcantarillados es mantener el servicio óptimo 
de la red a largo plazo con restricciones presupuestarias. Para lograr lo dicho, se requiere llegar 
a  los  cuatro  niveles  de  evolución  antes  mencionados,  pero  considerando  que  para  lograr  el 
objetivo mencionado la calidad y disponibilidad de datos puede ser un gran limitante. Pues los 
grandes inventarios con las características de las tuberías pueden tener información incompleta 
e  imprecisa.  La  mayor  preocupación  de  la  calidad  y  disponibilidad  de  datos  radica  en  las 
inspecciones  a  través  de  CCTV,  puesto  que  su  interpretación  es  muy  subjetiva;  además  los 
códigos y normas para interpretar las inspecciones cambian en gran medida dependiendo de la 
ciudad y muchas son tan complejas que resultan ser contraproducentes arrojando resultados 
imprecisos  de  la  condición  (Por  ejemplo:  Falsos  Negativos, cuando  un  defecto está  presente 
pero no es detectado en la tubería). 

Para  sobrellevar  el  limitante  mencionado  de  disponibilidad  y  calidad,  los  autores  hacen  un 
énfasis en la importancia de contar con una base de datos, que sea recolectada de una manera 
eficiente y relacionada con las necesidades de los activos y los modelos a utilizar. Contar con 
una gran recolección de datos y a largo plazo debe ser una prioridad en todas las empresas a 
cargo (Le Gauffre et al., 2014). 

Además  de  la  recolección  de  información,  los  autores  sugieren  que  para  seleccionar  las 
prioridades de rehabilitación los sistemas difusos pueden ser de gran ayuda ya que estos pueden 
tratar  eficientemente  la  incertidumbre  presente  en  la  base  de  datos  así  como  con  las 
calificaciones de las tuberías obtenidas de las inspecciones. 

3.6.3  Influencia de Decisiones Políticas 

Durante el desarrollo del presente trabajo se ha presentado una serie de metodologías para 
determinar el estado de redes de alcantarillado, en muchos casos aplicadas a gran escala en una 
ciudad y en otras a manera de prototipo. Pero no todos los proyectos se los realiza siguiendo 
una  metodología  establecida  ya  que  los  criterios  cambian  de  acuerdo  a  la  ciudad,  sus 

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características y necesidades. Por otra parte, dichos criterios cambian además, por influencias 
políticas  en  la  ejecución  de  proyectos  de  rehabilitación.  Con  este  antecedente  los  autores 
holandeses de la universidad de Delft, van Riel, van Bueren, desarrollaron una investigación para 
contrastar la teoría y la toma real de decisiones en municipios holandeses. 

Se  analiza  desde  el  punto  de  vista  teórico,  los  modelos  predictivos  así  como  tecnologías 
avanzadas  de  inspección,  brindan  la  información  necesaria  para  conocer  suficientemente  el 
estado de la red; facilitando teóricamente la toma de decisiones en cuanto a la realización de 
un proyecto. Ahora desde el punto de vista práctico, el proceso de toma de decisiones involucra 
una serie de factores entre ellos compromisos, negociaciones  que dificultan la realización de 
proyectos y va más allá de un simple análisis analítico. Los gestores de proyectos deben procurar 
extender el trabajo y en lo posible integrarlo a otras áreas, como por ejemplo rehabilitaciones 
urbanas. 

VISIONES EN LA TOMA DE DECISIONES 

Generalmente se distinguen dos tipos de modelos de decisiones, el racional y el político, que en 
la realidad se aplican ambos y se los describe a continuación: 

 

Visión Racional: Este visión es presentada como un modelo paso a paso, dónde la toma 
y análisis de datos (por ejemplo inspecciones) juegue un papel primordial, ya que se 
debe estar en condiciones de considerar todas las posibles alternativas y evaluar todas 
las posibles consecuencias. Para esta visión el actor en la toma de decisiones puede ser 
un gobierno, grupo, pero considerado como una sola entidad. La visión ideal racional 
contiene las siguientes características: 

o  Un solo actor en la toma de decisiones 
o  Procesos paso a paso 
o  Datos recolectados y procesados que brinden información y conocimiento 
o  Evaluación de las alternativas y sus consecuencias 
o  Definir objetivos 
o  Un punto de decisión clave en el tiempo 

 

Visión Política: Este tipo de visión enfatiza que la toma de decisiones es ejecutada por 
múltiples actores. Cada uno de ellos con distintos intereses y prioridades, cambiantes 
en  el  tiempo.  Como  resultado  de  este  comportamiento  dinámico  de  los  actores,  se 
toman decisiones insuficientemente estructuradas en base a un proceso poco claro y 
definido.  Además interviene  en esta visión la denominada ‘ventana de oportunidad’, 
donde  se  aprovecha  la  realización  de  cierto  proyecto  para  extenderlo,  tomando  en 
cuenta  otras  áreas,  por ejemplo  la oportunidad  de  reemplazar  cierta  tubería  en  una 
calle que será rehabilitada y se ejecutarán excavaciones. 
 Este tipo de visión en la  toma de decisiones está caracterizada de la siguiente manera: 

o  La negociación es un esfuerzo de grupo con el objetivo de lograr 

compromisos.  

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o  Objetivos, valor de intereses, varían según el actor, afectando la decisión que 

tomará. 

o  El proceso es interactivo, lo que lleva a procesos circulares, sin claros inicios y 

finales. 

o  Relaciones de causa y efecto son difíciles de establecer y de evaluar, dado los 

distintos actores y variables que intervienen. 

(van Riel, 2015). 

CASO DE ESTUDIO 

Los  autores  desarrollaron  el  estudio  en  distintos  municipios  de  Holanda,  pero  para  comprender 
como se ejecutan los proyectos de rehabilitación en ese país, se dará una breve descripción de las 
particularidades y manejo de las redes de alcantarillado. Para empezar, el manejo de agua potable, 
alcantarillado, planeamiento urbano, manejo de  flora y fauna entre otras es  competencia de  los 
municipios. Segundo, las municipalidades están encargadas de recolectar, transportar y tratar aguas 
lluvias y residuales, donde los costos son asumidos en su totalidad por impuestos a sus habitantes. 

El  estudio  realizado  consiste  en  seleccionar  proyectos  de  renovación  o  rehabilitación  de 
alcantarillados que se han realizado en los últimos años en 11 ciudades representativas del país (con 
poblaciones que varían de los 10.000  a los 750.000 habitantes). La información de los proyectos 
realizados se la obtuvo a través de entrevistas a los principales gerentes y gestores de alcantarillado 
de  cada  ciudad.  Previo  a  la  entrevista  se  les  solicitó  a  los  entrevistados  contar  con  una  lista  de 
proyectos de rehabilitación o renovación concluidos. En la Tabla 3.6-1 a continuación se observan 
las municipalidades entrevistadas con sus características. 

Tabla 3.6-1. Municipalidades Holandesas (Fuente: van Riel, 2015). 

 

 

ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN RECOLECTADA 

Hechas las entrevistas se procedió a su procesamiento, el cual pretende establecer ¿cómo? y ¿por 
qué?  se  desarrollaron  los  proyectos  señalados  en  las  municipalidades.  Para  lo  mencionado  se 

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Rehabilitación 

 

 

 

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agrupo  la  información  obtenida  y  mediante  códigos,  de  características  que  se  encontraron  se 
repiten en las distintas ciudades, se logró una consolidación de la información. 

De las 11 ciudades entrevistadas se identificaron 150 proyectos ejecutados entre el 2003 y el 2013, 
de dónde la argumentación para la toma de decisiones para dichos proyectos reveló una serie de 
fuentes de información involucradas para el inicio de los mismos. Siendo las fuentes principales: 

 

Información del Sistema: Corresponde a información típica como inspecciones vías 
CCTV, edad tubería, diámetro, resultados de modelaciones hidráulicas 

 

Entorno del sistema de alcantarillado: Representan al contexto, son usualmente 
identificadas como suplementarias. Influencian la planeación operacional del 
sistema. Por ejemplo tasa de asentamiento del suelo. 

 

Información Organizacional: Se refiere a información en un grado estratégico, que 
abarca decisiones a largo plazo para desarrollo del sistema. 

En la Figura 3.6-3 a continuación se muestra las fuentes antes señaladas que más se repitieron en 
las entrevistas: 

 

Figura 3.6-3. Fuentes para Rehabilitación (Fuente: van Riel, 2015). 

 

Se identificó que un tercio de los proyectos, únicamente se basan en una fuente. Parte de ello se 
debe a proyectos de emergencia, donde únicamente con una fuente se podía determinar su daño 
que  era  muy  evidente,  principalmente  a  través  de  CCTV.  En  la  Figura  3.6-4  se  aprecia  dicha 
distribución, siendo evidente que más de 3  fuentes de información no es común, por ello su media 
es de 2.4 fuentes de información por proyecto (van Riel, 2015). 

 

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Centro de Investigaciones en Acueductos y Alcantarillados – CIACUA 
Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

91 

 

 

Figura 3.6-4 Distribución de las Fuentes (Fuente: van Riel, 2015). 

 

Sin embargo la mayoría de los proyectos (2/3) utiliza más de una fuente, por lo que es interesante 
observar  las  distintas  combinaciones  utilizadas  en  los  municipios.  Para  ello  en  la  Figura  3.6-5  a 
continuación  se  pueden  observar  las  combinaciones  más  frecuentes  al  momento  de  tomar  una 
decisión. Siendo estas:  

 

Inspecciones vía CCTV más edad de la tubería 

 

Inspecciones vía CCTV más planes de rehabilitación de vías 

 

Inspecciones vía CCTV más planes de regeneración urbana 

 

Edad de la tubería más planes de rehabilitación de vías 

 

Denuncias o quejas de la ciudadanía más tasa de asentamiento del suelo 
 

Cabe destacar que para la toma de decisiones los gerentes y gestores de alcantarillado incorporan 
particularidades propias de su municipio al contexto en su toma de decisiones. Aunque en general 
combinar varias fuentes puede fortalecer la toma de decisiones, no siempre es conveniente ya que 
los  intereses  particulares  de  cada  área  pueden  crear  contradicciones  en  las  percepciones  de  la 
necesidad de rehabilitar o reemplazar cierto tramo de la red. 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

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Figura 3.6-5 Red con las distintas combinaciones encontradas (Fuente: van Riel, 2015). 

 

DESCRIPCIÓN Y TIPOS DE PROYECTOS 

Si bien los 150 proyectos parecerían ser distintos, comparten ciertas características: 

i. 

Proyectos  con  un  solo  actor:  Estos  incluyen  los  ejecutados  por  emergencias  o 
calamidades (9% de los proyectos analizados) y los cuales hacen parte enteramente 
de  estrategias  de  rehabilitación  y  planes  de  renovación  anuales  (40%  de  los 
proyectos  analizados).  Cabe  resaltar  que  en  ambos  casos  los  proyectos  son 
generados  directamente  por  el  departamento  de  alcantarillado  de  la 
municipalidad. 

ii. 

Proyectos con múltiples actores: Intervienen distintas instituciones, las mismas que 
pueden  ser:  municipales  (departamento  de  urbanismo)  o  entidades 
gubernamentales  (secretaria  del  agua,  infraestructura,  etc.).  Desde  un  inicio  se 
debe llegar a acuerdos y negociaciones entre todos los actores. 

 

 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

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Proyectos emergentes con un solo actor: 

Este tipo de proyectos podrían ser catalogados como los más simples en decidir, aunque su 
ejecución y trabajo en obra sea complicado. Generalmente tras un llamado emergente o 
inspección  se  detecta  el  daño,  se  recopila  la  información  e  inmediatamente  se  da  la 
autorización para el arreglo, claro está señalando la metodología, plazo, presupuesto etc. El 
ejemplo perfecto es el encontrado en una de las municipalidades donde una tubería de la 
red  sanitaria  se  encontraba  presurizada,  ocasionando  que  estas  y  las  adyacentes  aguas 
abajo presenten corrosión y con ello grandes grietas. Tras inspecciones con CCTV se verificó 
que las tuberías se encontraban en estado crítico, por lo que fueron reemplazadas. Como 
demuestra el ejemplo la situación de emergencia, ocasionó que solo intervenga un actor, el 
cual bajo un razonamiento sencillo y siguiendo pasos definidos, optó por una decisión clara 
(van Riel, 2015). 

Proyectos Estratégicos con un solo actor: 

Para  este  tipo  de  proyectos  intervienen  dos  factores  para  su  ejecución.  El  primero 
información relevante de la red, puede ser bien modelos predictivos, índices o inspecciones 
a gran escala. El segundo normas o políticas municipales, como por ejemplo cumplir con 
reglamentos  ambientales  de  descarga  de  aguas.  Como  ejemplo  en  una  de  las 
municipalidades  se  identificaron  zonas  donde  la  red presenta  deterioro,  pero  además  se 
trataban  de  tuberías  de  alcantarillado  combinado,  hecho  que  fue  decisivo  para  su 
reemplazo, ya que por políticas de la municipalidad procuran una red separada. En dicho 
ejemplo si bien los defectos en la red inspeccionada no eran críticos, las normas de dicha 
empresa y de la legislación holandesa en cuanto a vertimientos, ayudo a los encargados a 
tomar  una  decisión  y  seleccionar  correctamente  prioridades  de  rehabilitación  (van  Riel, 
2015). 

Proyectos con múltiples actores: 

En este tipo de proyectos existe una mezcla de información, así como de intereses, lo que 
genera  un  proceso  de  negociación  y  con  ello  una  serie  de  compromisos.  Uno  de  los 
proyectos investigados de este tipo es el ocurrido cuando se procedió a realizar una gran 
regeneración  urbana,  las  calles  iban  a  ser  excavadas  por  lo  que  se  procedieron  a 
inspecciones vía CCTV, lo cual reveló que solo una de las calles estaba en estado crítico y en 
las otras no se obtuvo resultados concretos. Por otro lado la compañía eléctrica también 
decidió unirse al proyecto para ampliar su cobertura; ante ello se generaron compromisos 
por  parte  de  la  empresa  de  alcantarillado  de  renovar  cierto  tramo,  lo  que  generaría  la 
oportunidad a la empresa eléctrica de colocar su red. Si bien en ese tramo no se obtuvieron 
resultados concretos del estado de la red, las presiones generadas y los compromisos con 
los otros actores finalmente influyeron en renovar dicho tramo. En la entrevista el gerente 
encargado manifestó que mirando atrás dicho tramo pudo ser pospuesto para renovar años 
después. Como se puede observar, en este tipo de proyectos influyen más los compromisos 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

Leonardo Robalino 

Tesis de Maestría 

94 

 

políticos y de negociación, más que la información racional, para la toma de decisiones. Esta 
“ventana  de  oportunidad”  antes  mencionada  se  hace  presente  al  no  querer  perder  la 
oportunidad  de  reemplazar  la  tubería  si  es  que  de  todas  maneras  se  procederá  a 
excavaciones (van Riel, 2015). 

TEORÍA VS PRÁCTICA EN LA TOMA DE DECISIONES 

Si  bien  es  cierto  en  un  buen  porcentaje  los  proyectos  investigados  las  decisiones  en  los 
mismos fueron a través de un razonamiento racional, la otra mitad se basaron en influencias 
políticas. Esta influencia política se hace aún más evidente cuando los proyectos hacen parte 
del manejo de espacio público, ya que intervienen varios actores y negociaciones.  

Como aspecto positivo dentro de la práctica en la toma de decisiones y su influencia política, 
es  la  posibilidad  que  se  “abra”  una  ventana  de  oportunidad;  que  se  refiere  a  integrar  el 
trabajo  con  otras  áreas.  Pero  como  aspecto  negativo  es  que  en  el  proceso  de  decisión 
muchas  veces  la  información  objetiva  del  funcionamiento  del  sistema  de  alcantarillado 
(resultados de modelos, índices, inspecciones, etc.), es subordinada a segundo plano con 
respecto a otros criterios durante las negociaciones.  

Las diferencias principales entre la teoría y la toma real de decisiones son: 

  El poder de decisión y presupuesto está dividido entre los distintos actores. Cada 

uno de estos actores puede influenciar donde, cuando y con quién ejecutar el 
proyecto. 

  Se generan compromisos como resultado de las negociaciones y no son decisiones 

fijas.   

  Decisiones son tomadas en un proceso mixto con percepciones distintas del 

problema y no es secuencial paso a paso. 

  Los intereses de los distintos actores pueden dirigir el proyecto y no información 

objetiva. 

A  pesar  de  que  en  la  realidad  la  toma  de  decisiones  para  determinar  el  estado  de  una  red  de 
alcantarillado  está  fuertemente  influenciada  por  factores  políticos,  esto  no  quiere  decir  que  los 
esfuerzos para desarrollar modelos y recolección de información relevante, deban ser dejados de 
lado. Al contrario esto significa que los esfuerzos deben incrementarse para que su influencia en la 
toma de decisiones sea más fuerte, incluso superando a la política. 

 

 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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Tesis de Maestría 

95 

 

4.  CASO DE ESTUDIO: CIUDAD DE BOGOTÁ 

Si bien el objetivo principal de la presente investigación es un estudio del estado del arte para la 
determinación de la condición de redes de alcantarillado, se pretende también una aproximación 
que lo investigado sea analizado dentro de la realidad latinoamericana. Países en vías de desarrollo 
como  Ecuador  y  Colombia,  requieren  metodologías  de  investigación  aplicadas  a  la  realidad  que 
viven sus empresas de alcantarillado. Para ello es necesario entender la ciudad de Bogotá a la que 
se  pretende  aplicar  la  metodología  y    la  manera  actual  de  operar  de  la  empresa  encargada  del 
servicio (fortalezas y debilidades). Lo que permitirá adaptar una de las metodologías investigadas a 
la  realidad  de  la  ciudad  en  tanto  a  sus  recursos  como  a  la  disponibilidad  de  su  empresa  de 
alcantarillado. 

Bogotá, capital colombiana, es una de las más extensas de Sudamérica, con una población de más 
de 7’794 000 habitantes según datos del DANE del 2014. Para esta ciudad el brindar a todos sus 
usuarios servicios de calidad como son agua potable y alcantarillado, resulta ser un verdadero reto 
para la Empresa.  Dicha empresa pública tiene como visión “ser responsable con la gestión integral 
del  agua  y  el  saneamiento  básico  como  elementos  comunes  de  vida  y  derechos  humanos 
fundamentales,  generadora  de  bienestar,  que  contribuye  a  la  sostenibilidad  ambiental  del 
territorio” (Acueducto de Bogotá: Plan General Estratégico, 2012-2016).   

Puesto  que  dentro  de  los  objetivos  estratégicos  de  la  ciudad  se  encuentran:  la  renovación, 
rehabilitación del sistema troncal y secundario del alcantarillado pluvial y sanitario con el objetivo 
de mantener un buen estado en la infraestructura y en el servicio, las metodologías investigadas y 
simplificadas en el presente trabajo son de gran relevancia para la ciudad.  

Como  parte  del  cumplimiento  de  estos  objetivos  la  Dirección  de  Ingeniería  Especializada  del 
Acueducto de  Bogotá (DIE)  ha trabajado en  “(…)la conceptualización y desarrollo del Sistema de 
Información  para  la  Gestión  del  Alcantarillado  (SIGA)  con  el  fin  de  obtener  una  herramienta  de 
gestión aprovechando al máximo la información disponible y el desarrollo de modelos para lograr 
el  diagnóstico,  planeación  y  desarrollo  de  los  proyectos  de  rehabilitación  para  mejorar  las 
condiciones de operación de las redes de alcantarillado de la ciudad (…)” (Acueducto de Bogotá, 
DIE, 2014). 

4.1  SISTEMA  DE  INFORMACIÓN  PARA  LA  GESTIÓN  DEL 

ALCANTARILLADO (SIGA) 

El  SIGA  fue  creado  con  el  fin  de  poder  contar  con  un  sistema  que  facilitara  la  gestión  del 
alcantarillado, mediante la implementación de distintas herramientas que permitirán la estimación 
de indicadores diseñados para evaluar el cumplimiento de objetivos estratégicos (DIE, 2014). Dicho 
sistema  contiene  a  su  vez  tres  herramientas  (SIMA,  SIPA  y  SIRAH)  para  gestionar  los  planes  de 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
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rehabilitación  así  como  los  de  mantenimiento.  Cada  herramienta  está  enfocada  a  un  área  en 
específico  para  obtener  resultados  más  claros  donde  no  intervengan  tantas  variables.  Dichas 
herramientas se las describe a continuación. 

 

Figura 4-1 Herramientas utilizadas en la ciudad de Bogotá  (Fuente: Acueducto de Bogotá, Departamento de Ingeniería 

Especializada). 

 

4.1.1  SISTEMA  DE  INFORMACIÓN  PARA  EL  MANTENIMIENTO  DEL 

ALCANTARILLADO (SIMA) 

La herramienta SIMA está enfocada al mantenimiento de la red, por ello sirve como un soporte para 
la toma de decisiones en la selección y ubicación de sectores propensos a sufrir obstrucciones en 
las redes. Esta herramienta se ha desarrollado tomando como referencia la información topológica 
de las redes de alcantarillado de la ciudad y la información histórica del mantenimiento efectivo de 
las redes de alcantarillado de la ciudad desde el año 2004 a la fecha que se encuentra registrada en 
SAP (Plataforma Institucional). 

El  análisis  se  realiza  a  partir  de  ciertas  áreas  básicas,  las  cuales  se  denominaron  “Sectores  de 
Mantenimiento Preventivo” o SMPS mismas que representan áreas que un verificador debe revisar 
en  una  visita  de  inspección  preventiva.  Dentro  de  cada  SMP  se  prioriza  la  posibilidad  de  tener 
obstrucción,  evaluando  aspectos  tales  como  el  tiempo  promedio  entre  fallas  efectivas  y  la 
probabilidad  de  falla  histórica.  La  aplicación  sirve  como  soporte  para  la  planeación  del 
mantenimiento preventivo de la red (Departamento de Ingeniería Especializada, 2014). 

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Rehabilitación 

 

 

 

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Figura 4-2 Herramienta SIMA (Fuente: Acueducto de Bogotá, Departamento de Ingeniería Especializada). 

 

El resultado de esta herramienta es la ubicación espacial de cada una de las SMPS con el dato de la 
probabilidad  de  falla,  además  de  cada  una  de  las  características  de  cada  tramo  que  se  tienen 
definidas. La información espacial, al igual que la del valor de probabilidad de falla, se representan 
en un archivo shape que es actualizado mensualmente. Finalmente las diez direcciones más críticas 
son  enviadas  mediante  memorando  interno  a  los  responsables  pertinentes  para  que  toman  las 
acciones del caso. (DIE, 2014) 

4.1.2  Sistema  de  Información  para  la  Rehabilitación  del  Alcantarillado 

(SIRA) 

Este sistema está enfocado en el estado estructural de las tuberías y pretende estimar su estado 
futuro, así como de los tramos no inspeccionados. La herramienta se basa en los resultados de las 
inspecciones vía CCTV que se han realizado. Las inspecciones se encuentran clasificadas de acuerdo 
con la normatividad de la empresa, donde mediante una escala de 1 a 5 se  clasifica el grado de 
deterioro (5 representa el estado más crítico). Los resultados del modelo estructural, está soportado 
sobre un modelo de redes neuronales estructural que predice de manera aproximada la condición 
estructural de las redes del sistema. (Departamento de Ingeniería Especializada, 2014). 

Por medio del modelo de priorización se obtuvo un archivo shape para alcantarillado pluvial y otro 
para alcantarillado sanitario y combinado donde se indica el grado estructural estimado de todos 
los tramos del sistema de alcantarillado. Cabe resaltar que no se pudo dar continuidad a la ejecución 
de la herramienta y solo se la uso por una vez, brindando únicamente resultados parciales, como se 
puede observar a continuación: 

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Rehabilitación 

 

 

 

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Figura 4-3 Herramienta SIRA (Fuente: Acueducto de Bogotá, Departamento de Ingeniería Especializada). 

 

4.1.3  Sistema de Información para la Planificación del Alcantarillado (SIPA) 

Finalmente el sistema SIPA está enfocado a un modelo hidrológico global con el fin de poder conocer 
las  variaciones  de  cantidad  y  calidad  de  agua  a  lo  largo  de  la  ciudad,  que  permitirá  desarrollar 
modelos hidráulicos detallados. El modelo hidrológico permite: 

 

Entender la interacción entre distintos elementos del sistema como los colectores, 
interceptores, alivios, canales, estaciones de bombeo, PTAR’s y ríos. 

 

Cuantificar los impactos globales sobre la cantidad y calidad de agua de nuevas obras de 
infraestructura. 

 

Definir y revisar los compromisos de reducción de carga contaminante en los cuerpos 
receptores. 

Como parte de este modelo se desarrolló un Plan Maestro de Mediciones, con fines de calibración 
así como de conocer cómo se comporta el sistema en tiempo real. Dicho plan cuenta con 58 puntos 
de medición permanente de la red de alcantarillado de la ciudad, midiendo la cantidad y calidad de 
los  caudales  que  fluyen  por  los  principales  colectores,  interceptores  y  canales  del  sistema  de 
alcantarillado (Departamento de Ingeniería Especializada, 2014). 

Los principales resultados que se pretenden obtener con el modelo hidrológico son: 

 

Calidad de Agua: Datos reales para el diseño de las Plantas de Tratamiento de Aguas 
Residuales (PTAR). 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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Cantidad de Agua: Datos reales y en tiempo real para la alerta temprana y control de 
inundaciones. Determinación real de factores de diseño de redes de alcantarillado. 

 

Datos para la alimentación y calibración de los modelos de calidad del Río Bogotá. 

 

Información de las redes de alcantarillado concentrada en el Centro de Control. 

4.2  Metodologías Factibles para el Acueducto de Bogotá 

Una  vez  que  se  ha  investigado  la  metodología  con  la  que  trabaja  el  Acueducto  de  Bogotá  para 
determinar  el  estado  de  sus  redes  de  alcantarillado,  se  pretende  recomendar  alternativas 
encontradas en la literatura. Estas recomendaciones consideran las limitaciones presupuestarias y 
dificultades que presenta hoy en día el acueducto de Bogotá, siendo las de mayor consideración: a)  
Falta de inspecciones y reportes de CCTV, puesto que en la mayoría de modelos encontrados este 
es el dato básico de entrada para el desarrollo de modelos predictivos y b) Falta de un inventario 
actualizado  de  tuberías,  que  indiquen  datos  básicos  como  material,  edad,  tipo  de  suelo  de 
asentamiento, condiciones y vulnerabilidades de los alrededores.  

Bajo estas consideraciones las metodologías propuestas van acorde a la realidad mencionada y no 
obstante si es cierto que no podrían ser aplicadas a gran escala inmediatamente, servirían a manera 
de prototipo para ser aplicadas en un pequeño sector, pero representativo de la ciudad, que incluso 
ayudaría a la calibración del modelo para posteriormente ser aplicado a una escala mayor. Aunque 
la empresa se enfoca mayormente a la operación y no a la prevención de la red, resultados exitosos 
de los prototipos pueden fortalecer la toma de decisiones para que esfuerzos de carácter preventivo 
sean incluidos en los presupuestos. Por ejemplo que en el plan general estratégico del acueducto, 
dentro de sus macro-proyectos se incluya primero un proyecto a largo plazo de inspección de redes 
y  desarrollo  de  modelos  predictivos  antes  que  un  plan  “reactivo”  que  existe  en  la  actualidad  de 
renovación y rehabilitación. 

4.2.1  Metodología para un Manejo Proactivo (SAM) 

La  primera  metodología  propuesta  al  Acueducto  de  Bogotá  está  descrita  en  el  Numeral  3.6.2,  y 
debería ser el primer paso a seguir en toda entidad a cargo de alcantarillado. Pues su propuesta 
fundamental es establecer distintos niveles de profundización para llegar a un estado proactivo en 
el manejo de una red de alcantarillado. El objetivo a largo plazo del acueducto de Bogotá sería llegar 
a un nivel de profundización 4, pero los objetivos a corto plazo durante cada administración podrían 
ser que medidas en conjunto con otras metodologías tomar para que al cabo de 4 o 5 años (tiempo 
que dura la administración) escalar una posición el nivel de profundización (Ver Figura 4-4).  

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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Figura 4-4. Niveles de Profundización  (Fuente: Le Gauffre et al., 2014). 

 

Al separar en niveles de profundización la empresa de acueducto podría concentrar esfuerzos para 
lograr  objetivos  alcanzables  en  el  mediano  plazo,  aún  más  si  se  consideran  las  limitaciones 
presupuestarias. Así por ejemplo bajo las condiciones actuales del acueducto se desea llegar a un 
nivel  4,  donde  exista  un  modelo  capaz  de  predecir  efectivamente  el  estado  de  toda  la  red  es 
inalcanzable en un corto plazo. Pensar en llegar a un estado 2, donde primero se identifique y luego 
se priorice inspecciones, segmentando áreas y evaluando las vulnerabilidades de sus alrededores, 
es  un  objetivo  factible  en  el  mediano  plazo  (4  años  o  una  administración).  De  esta  manera 
independientemente del partido político de las alcaldías o de los nuevos gerentes que lleguen en 
cada  período,  el  objetivo  debería  ser  el  mismo:  escalar  niveles  de  profundidad  hasta  llegar  y 
mantener un manejo proactivo de la red de alcantarillado.  

4.2.2  Árboles de Decisión 

La  segunda  recomendación  propuesta  para  el  acueducto  de  Bogotá  es  una  priorización  para  la 
inspección vía CCTV de su red de alcantarillado. La metodología propuesta está plenamente descrita 
en el Numeral 3.4.3.2 y la principal razón por la que encaja con Bogotá es que parte del hecho que 
donde se realizó el estudio la ciudad de Guelph, Canadá presenta las mismas dificultades que en 
Bogotá. Estas dificultades son inspecciones de CCTV muy costosas que solo permiten realizar análisis 
en pequeñas zonas de la ciudad sin la certeza que estas sean las zonas más críticas o urgentes por 
inspeccionar. 

Ante  esta  necesidad,  el  modelo  propuesto  aparece  como  una  alternativa  capaz  de  aprender  de 
inspecciones pasadas para determinar las zonas donde las tuberías se encuentran en estado crítico 
y requieren inspección inmediata. Dentro de las bondades del modelo es su capacidad mediante 
algoritmos  de  clasificar  las  tuberías  en  grupos  pequeños  homogéneos,  con  lo  cual  se  facilita 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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Tesis de Maestría 

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establecer relaciones entre estas características de la tubería (edad, longitud, pendiente, etc.) y su 
probabilidad de encontrarse en un estado bueno y crítico. 

Dado  que  el  acueducto  de  Bogotá  para  la  implementación  del  Sistema  de  Información  para  la 
Rehabilitación del Alcantarillado (SIRA) realizó inspecciones de CCTV, si bien una cantidad pequeña 
comparando la totalidad de la red (además que el Acueducto cuenta con equipo propio de CCTV 
para  inspecciones).  Sin  embargo  podría  ser  suficiente  para  que  el  modelo  propuesto  logré 
determinar las relaciones antes mencionadas y con ello identificar las tuberías con alta probabilidad 
de encontrarse en un estado crítico.  

Como  parte  del  modelo  este  también  recomienda  relacionar  las  zonas  donde  se  encuentran  las 
tuberías identificadas como críticas con otros aspectos que fortalezcan la decisión de realizar una 
rehabilitación. Este  factor para  el  caso  de  Bogotá  es  fundamental,  ya  que  dadas  las  limitaciones 
presupuestarias que limitan tanto los proyectos y las inspecciones cabe fortalecer dicha decisión. 
Por ello si se relacionan las zonas donde se encuentran las tuberías con alta probabilidad de falla 
con zonas sensibles de la ciudad como hospitales, cercanía con grandes colectores o canales o a su 
vez  en  zonas  donde  se  construirán  otras  obras  (regeneraciones  urbanas:  peatonalización  de  la 
carrera  séptima  o  excavaciones  para  el  metro)  se  lograría  priorizar  las  zonas  que  necesitan 
inmediata inspección o rehabilitación. 

4.2.3  Índices de Desempeño 

Dadas las condiciones actuales del Acueducto la alternativa de los índices para la determinación del 
estado de su red, es la que mejor se acomoda a las características encontradas en Bogotá. El primero 
índice  recomendado  es  el  más  básico  relacionado  únicamente  a  la  sobrecarga  y  que  podría  ser 
aplicado en la ciudad con los datos disponibles hoy en día. Mientras que el segundo índice que es 
de  desempeño  general,  mucho  más  robusto,  sería  para  una  aplicación  futura,  que  podría 
considerarse como el objetivo a largo plazo. 

4.2.3.1 Índice de Sobrecarga 

Se recomienda este tipo de índice (claramente desarrollado en el Numeral 3.2.1) por su facilidad de 
uso, dado que utiliza información básica del tramo analizado, como son profundidad a la que está 
enterrada  la  tubería,  diámetro,  longitud  y  pendiente.  Dicha  información  se  la  puede  obtener 
fácilmente en campo de no existir en el inventario del acueducto además la modelación se la realiza 
en un programa comercial ampliamente conocido como es el SWMM.  

Otra de las razones por la que se recomienda este tipo de índice es que dada la edad avanzada que 
se encuentra la mayor parte de la red pluvial de Bogotá, las tormentas con las que fueron diseñadas 
pueden haber cambiado mucho con el tiempo (mayores intensidades en tiempos menores) aún más 
si tomamos en cuenta el cambio climático, o a su vez para la época no había normativa que obligue 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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Tesis de Maestría 

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a calcular correctamente las tormentas. En fin todo esto se traduce a mayor caudal que ingresa a la 
red.  Bajo  estas  condiciones  actuales  el  índice  propuesto  encaja  perfectamente,  puesto  que  se 
transita en SWW la nueva tormenta y con los niveles de caudal que esta genera en los pozos el índice 
entra  en  acción  para  identificar  correctamente  el  porcentaje  de  sobrecarga  en  cada  una  de  las 
tuberías y lo que es más importante identifica cual(es) es la causante de sobrecargar al sistema y en 
que porcentaje. Este es un dato clave ya que para trabajos de rehabilitación emergente se conocerá 
que tubería rehabilitar primero para aliviar de mayor manera al sistema. 

Se  conoce  que  actualmente  los  mayores  problemas  del  acueducto  de  Bogotá  en  cuanto  a 
alcantarillado se enfocan al tratamiento de aguas residuales en las PTAR para sanear al río Bogotá y 
a la sobrecarga de aguas residuales en sectores densamente poblados (Plan General Estratégico, 
DIE). Con esto lo que se quiere resaltar es que si bien al momento la sobrecarga pluvial no es una 
prioridad, debido a la edad de la tubería, expansión de la ciudad y cambios en las tormentas entre 
otros factores, dentro del corto al mediano plazo dicho problema puede agravarse. Por lo que el uso 
del índice recomendado es de gran importancia para evitar que dicha amenaza se desarrolle.  

Con  lo  visto  se  recomienda  en  primera  instancia  tomar  un  sector  pequeño  de  la  ciudad  donde 
denuncias ciudadanas señalen que en períodos de lluvia agua emerge de los pozos. Dicho análisis 
puede ser de las dimensiones propuestas por los autores, de no más de 16 pozos (Ver Figura 4-5). 
De obtener resultados favorables en identificar correctamente las tuberías con sobrecarga y lograr 
un  alivio  en  el  sistema  analizado,  dicho  estudio  servirá  como  prototipo  para  aplicarlo  en  otros 
sectores de la ciudad y a su vez traer la atención del Acueducto para ser considerado en los planes 
estratégicos. 

 

Figura 4-5 Ubicación de la Red (Fuente: Bennis, 2003). 

 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
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4.2.3.2 Índice de Desempeño Global 

El  índice  de  desempeño  global  propuesto  es  similar  al  propuesto  inicialmente,  ya  que  fue 
desarrollado  por  el  mismo  autor,  Bennis  con  otros  colaboradores,  años  más  tarde  como  se 
encuentra descrito en el Numeral 3.2.2.1. La gran ventaja de este índice sobre el anterior y razón 
por la cual se lo decide incluir en la recomendación al Acueducto de Bogotá, es la evaluación global 
que  realiza  de  la  tubería,  además  del  índice  de  sobrecarga  incluye  tres  factores  sumamente 
relevantes para priorizar una rehabilitación o renovación. Estos factores son la condición interna de 
la tubería, evaluación de las condiciones del entorno y vulnerabilidad del sitio, factores que sin duda 
influyen  en  el  deterioro  de  una  tubería.  Como  se  mencionó  anteriormente  en  el  Numeral  3.6.3 
respecto a la toma de decisiones, donde no siempre se llegan a proyectos bajo un razonamiento 
racional, este índice brinda una mayor cantidad de argumentos (mediante las evaluaciones) para 
demostrar las necesidades de rehabilitación, además de resaltar otros aspectos del sitio que pueden 
contribuir a que otras áreas (vías, infraestructura) identifiquen otras necesidades de renovación y 
con ello se desarrolle un solo proyecto en conjunto. Otro aspecto es la herramienta utilizada para 
combinar las distintas evaluaciones de la tubería (índice de sobrecarga, condición interna, ect.), esta 
es los sistemas difusos, que como se explicará en el próximo numeral, hace parte de los sistemas de 
inteligencia artificial que han demostrado trabajar satisfactoriamente en tuberías de alcantarillado 
y en la actualidad son los sistemas que mejores resultados brindan en esta área. 

Finalmente se advierte que los requerimientos para el uso de este tipo de índice, actualmente no se 
encuentran en el Acueducto de Bogotá, especialmente a lo referente a la condición interna de la 
red e identificar las zonas más vulnerables del sistema. Sin embargo sería una herramienta de gran 
utilidad en un futuro, cuando la ciudad se encuentre en un nivel 4 de profundidad en el manejo 
proactivo de la red, según lo visto en el Numeral 4.2.1. 

4.2.4  Inteligencia Artificial 

Es  importante  recomendar  este  tipo  de  metodologías  puesto  que  actualmente  es  la  principal 
tendencia que se encuentra en la literatura y en el corto plazo investigaciones de este tipo prometen 
facilitar su aplicación y desarrollo. El potencial a futuro de este tipo de metodologías es lo que más 
ha  motivado  a  investigadores  para  que  desarrollen  trabajos  de  este  tipo. Como  bien  lo  describe 
Sousa en su investigación (3.5.2.1) la gran ventaja de este tipo de metodologías es que ya no es 
necesario encontrar una función que relacione a los datos de entrada con los de salida, hecho que 
es el gran limitante de los modelos estadísticos.  

Concretamente  dentro  de  los  distintos  tipos  de  inteligencia  artificial  se  recomiendan  para  el 
Acueducto de Bogotá los siguientes: 

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a)  Redes Neuronales: El modelo propuesto por Vitor Sousa (2014) demostró que los resultados 

de  redes  neuronales fueron los que menor error obtuvieron con la menor tasa de falsos 
negativos, superando a vectores de soporte y sobre todo al modelo estadístico de regresión 

b)  Vectores Soporte: Igualmente Sousa demostró que si bien es cierto esta metodología se vio 

superada por redes neuronales, la sensibilidad y variabilidad de resultados fue menor, por 
lo que es una gran opción para una visión conservadora. 

c)  Modelos Difusos: Para el desarrollo de los índices propuestos por Bennis y Angkasuwansiri 

demostraron  ser  la  herramienta  adecuada  para  relacionar  las  distintas  evaluaciones 
efectuadas a las tuberías para conformar un solo índice global de desempeño. 

Su bien esta es  una tecnología recomendada para ser aplicada en un futuro en el Acueducto de 
Bogotá y su funcionamiento todavía permanece del tipo de “caja negra” las investigaciones futuras 
prometen aclarar este modelo y simplificar su desarrollo y aplicación, lo que dará resultados más 
precisos y cercanos a la realidad al momento de determinar el estado de funcionamiento de una 
red de alcantarillado. 

 

 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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Rehabilitación 

 

 

 

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5.  CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO 

Durante  esta  investigación  se  ha  logrado  establecer  importantes  patrones  y  características  para 
determinar el estado de una red de alcantarillado, las mismas que serán presentadas a continuación. 
Además con lo hallado se abren las posibilidades de continuar con el estudio y complementarlo de 
la mejor manera.  

5.1  Conclusiones  

INSPECCIONES EN SITIO 

  Inspecciones a través CCTV o tecnologías de video similares se encuentran presentes en la 

mayoría de investigaciones recopiladas. Gracias a su facilidad de operación, agilidad en el 
procesamiento de resultados obtenidos, sus costos competitivos (en comparación a otras 
tecnologías), CCTV es la tecnología más usada en la inspección de alcantarillados en distintas 
ciudades del mundo. 

  Las inspecciones tipo CCTV y similares, tienen dos grandes limitaciones: 

a)  No se puede determinar con certeza el estado de la parte inferior de la tubería 

por donde corre el flujo al momento de la inspección. 

b)  Una vez recopilado el video e imágenes de las inspecciones, sus interpretaciones 

son muy subjetivas al momento de caracterizar sus defectos y asignarles una 
calificación;  a  pesar  de  existir  guías  de  interpretación  de  defectos,  el  criterio 
ambiguo del analista siempre está presente. 

  Si bien existen otro tipo de tecnologías que brindan mayor detalle en la inspección incluso 

por debajo del nivel de agua de la tubería, la dificultad en su operación y el procesamiento 
de resultados las vuelven poco populares en empresas de alcantarillado urbano. 

  El  uso  de  tecnologías  más  avanzadas  que  CCTV  como  un  Sensor  Múltiple  sugerido  por 

Selvakumar, se recomienda para secciones de mayor riesgo e importancia en la red, donde 
un daño en la misma signifique el riesgo de falla de la mayor parte de la red. En aquellos 
casos se requiere gran detalle en la inspección para prevenir cualquier falla.  

  Las nuevas tecnologías apuntan hacia la automatización de información de las inspecciones 

y  terminar  con  la  subjetividad  de  la  interpretación  de  defectos.  Se  busca  que  las 
inspecciones sean analizadas computacionalmente y su defecto o condición sean dadas sin 
necesidad de juzgamiento humano. 

MODELOS PREDICTIVOS DEL ESTADO DE TUBERÍAS 

  Para  realizar  proyectos  maestros  a  gran  escala  de  rehabilitación  de  un  sistema  de 

alcantarillado, una inspección simple del estado actual de las tuberías o al momento de la 
inspección no es suficiente. Se recomienda aplicar un modelo predictivo para priorizar los 

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Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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Tesis de Maestría 

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sectores  a  donde  deben  ir  los  proyectos  de  renovación  y  así  impedir  serios  y  costosos 
problemas de fallas en la red. 

  Los modelos preventivos son de gran ayuda para evitar fallas graves y de gran magnitud en 

tuberías, puesto que con predicciones acertadas y decisiones de los encargados a tiempo 
basadas  en  el  modelo,  se  pueden  rehabilitar  los  tramos  conflictivos  antes  de  que  estos 
fallen, evitando así daños y pérdidas económicas. 

  Se alerta el gran riesgo que corren ciudades grandes y medianas alrededor del mundo que 

no cuenten con planes a largo plazo de rehabilitación de sus redes, puesto que se llegaría a 
un punto que la mayor parte de la red (70-80%) se encuentre en estado de riesgo cercano 
al colapso. Llegar a esa situación y pretender repararla no solo sería económicamente difícil, 
también  generaría  un  caos  en  la  movilidad  de  la  ciudad,  afectando  seriamente  las 
actividades cotidianas de sus habitantes.  

  De  los  modelos  investigados,  el  de  Ugarelli  (Método  estadístico  con  fundamentos  de 

Markov) aplicado a la ciudad de Oslo, ha sido la aplicación a mayor escala y fue utilizado 
para el desarrollo del plan maestro de rehabilitación de alcantarillado de la ciudad que se 
llevará a cabo en los próximos 15 años. 

  El  modelo  de  supervivencia  de  tuberías  desarrollado  por  Duchesne  es  el  único  que  fue 

validado para distintos parámetros (detalle de información de inspecciones) como para el 
número de tuberías. Para ambos casos el modelo obtuvo resultados confiables, abriendo la 
posibilidad para que sea aplicado en otra ciudad de distintas características poblacionales. 

  No existe un modelo prototipo que pueda ser aplicado a cualquier ciudad; cada modelo fue 

desarrollado  según  las  particularidades  de  la  ciudad  de  estudio.  Para  poder  aplicarlo  se 
debería modificar al modelo escogido y adaptarlo a las características de la nueva ciudad 
donde se desee implementarlo. 

  Los autores de los modelos coinciden en que la mayor parte de la incertidumbre encontrada 

en sus trabajos se debe a las limitaciones de las inspecciones de CCTV para determinar el 
estado  de  la  red.  La  subjetividad  al  momento  de  decidir  o  aplicar  una  calificación  a 
determinado  tramo  hace  que  la  determinación  del  estado  no  siempre  coincida  con  la 
realidad  y  la  probabilidad  que  dicha  condición  sea  errada  es  muy  alta.  Esto  afecta  los 
resultados  predictivos  del modelo,  puesto  que  dicha  evaluación  de  las  redes  es  utilizada 
como dato de entrada para TODOS los modelos descritos en el trabajo. 

  A pesar de la incertidumbre presente en inspecciones de CCTV, los modelos presentados las 

utilizan  ya  que  en  la  realidad  la  mayor  parte  de  ciudades  solo  cuenta  con  este  tipo  de 
inspecciones y es la única información disponible. 

  Una de las maneras para reducir la incertidumbre en las inspecciones es la implementación 

de  una misma reglamentación. De esta manera tener  un mismo criterio para evaluar los 
defectos encontrados y así poder valorar el desempeño de modelos en distintas ciudades. 
 

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Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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ÍNDICES 

  Consisten en una alternativa complementaria para las inspecciones de CCTV, con el fin de 

la determinación del estado de una red más cercana a la realidad. Esto ya que considera una 
serie de parámetros que las inspecciones pasan por desapercibidas como es el fenómeno 
de sobrecarga o vulnerabilidades del sitio. 

  El primer índice hidráulico propuesto por Bennis es el único que no requiere información de 

inspecciones de CCTV, dicho modelo puede ser desarrollado con información básica de la 
tubería como diámetro, pendiente y profundidad de excavación. Se recomendaría su uso 
para zonas de ciudades pequeñas a medianas donde no cuenten con inspecciones de CCTV 
y existan problemas constantes de sobrecarga en períodos de lluvia. 

  Para calcular un índice robusto que indique el estado de una tubería, información sobre su 

desempeño  hidráulico  como  estructural  es  requerido.  Para  determinar  dicho  estado 
estructural  modelos  difusos  fueron  los  que  presentaron  los  mejores  resultados  para  su 
desempeño. 

  El índice hidráulico propuesto por Bennis está directamente relacionado al fenómeno de 

sobrecarga y es capaz de diferenciar si dicho fenómeno es causado por la tubería en análisis 
o por los efectos de tuberías aguas abajo. 

ANÁLISIS DE DAÑOS Y REPRESENTACIÓN GEOREFERENCIADA 

  Para la determinación de prioridades de mantenimiento y reparación de alcantarillado, el 

análisis  de  daños  es  una  herramienta  muy  útil,  puesto  que  si  múltiples  proyectos  de 
rehabilitación  se  deben  llevar  a  cabo,  un  análisis  de  daños  puede  ayudar  a  empresas  a 
decidir cuál es el proyecto más costo eficiente. 

  Una  representación  Georreferenciada  de  las  condiciones  en  las  que  se  encuentran  las 

tuberías  es  de  vital  importancia  para  poder  realizar  análisis  de  daños,  ya  que  se  logra 
identificar zonas sensibles de la ciudad como hospitales o centros de estudio entre otras. 

  Este  tipo  de  métodos  deben  ser  considerados  como  complementarios  y  aplicados  en 

conjunto con alguna otra metodología de las propuestas. Tal es el caso de la investigación 
de Baah, dónde un modelo para determinar la condición de la tubería es usado en conjunto 
con un análisis de riesgo y consecuencia de falla. 

  Una representación gráfica del estilo usada en la investigación de Baah, es primordial para 

entender  de  mejor  manera  el  funcionamiento  de  la  red.  Baah  demostró  que  al  utilizar 
programas  georreferenciados  como  ArcGis  y  asignar  en  sus  distintas  capas  propiedades 
relevantes  de  la  tubería  (condición  interna,  consecuencia  de  falla),  se  logra  obtener  una 
visión  general  del  funcionamiento  de  la  red,  con  la  opción  de  poder  correlacionarlo  con 
otros factores relevantes a la rehabilitación y renovación.  

 

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Rehabilitación 

 

 

 

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL 

  En  la  literatura  se  encuentra  una  tendencia  de  este  tipo  de  investigaciones,  que  podría 

entenderse  que  a  futuro  será  la  metodología  predominante  para  la  determinación  del 
estado de redes de alcantarillado, como lo fueron en su tiempo los modelos estadísticos. 

  Según las comparaciones hechas por el autor Vitor Sousa, redes neuronales es el tipo de 

metodología que mayor porcentaje de aciertos brinda para predecir el estado de una red 
de alcantarillado. 

  Si bien las investigaciones de inteligencia artificial han traído resultados favorables, todavía 

no han sido aplicados a gran escala. De las investigaciones que se tiene conocimiento han 
sido a nivel de estudio y en sectores específicos de municipalidades. 

  La principal razón que de cierta manera detiene una aplicación a gran escala de inteligencia 

artificial, concretamente redes neuronales, es su funcionamiento del tipo caja negra, que 
impide  una  correcta  calibración  una  vez  que  el  modelo  llega  a  ser  aplicado  a  una 
municipalidad.  Sin  embargo mayores  investigaciones  en  el  tema  como  viene  sucediendo 
prometen  superar  este  hecho y  facilitar su  aplicación.  Hecho  que  además ocurre  por  un 
arraigo  que  todavía  persiste  en  el  uso  de  modelos  estadísticos,  los  cuales  dominaron  la 
literatura y el mercado años atrás. 

ANÁLISIS EN LA TOMA DE DECISIONES 

  El estudio realizado por la universidad de DELF trae a discusión un factor poco mencionada 

en la literatura, el cual es la influencia política en la toma de decisiones para proyectos de 
renovación y rehabilitación. En la toma real de decisiones en Holanda se evidenció que en 
el  51%  de  proyectos  de  rehabilitación  fueron  mayormente  influenciados  por  temas 
políticos. 

  Una alta intervención política en la toma de decisiones para proyectos de rehabilitación de 

ninguna  manera  implica  dejar  de  lado  la  investigación  de metodologías  y  recolección  de 
datos  en  las  redes  de  alcantarillado;  al  contrario  lo  que  genera  es  un  mayor  esfuerzo  y 
compromiso para desarrollar mejores modelos y métodos cada vez más eficientes y con 
mejores resultados para poder influir con mayores argumentos en la decisiones políticas. 

  Cabe considerar que para la toma de decisiones muy difícilmente se impondrá la decisión 

racional que viene  a través de modelos, en la realidad intervienen un mayor número de 
actores con distintos prioridades e intereses, por lo que se debe estar abierto a la posibilidad 
de llegar a  acuerdos mediante negociaciones.      

 

 

 

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Estado  del  Arte  en  la  Determinación  de  la  Condición  de  Redes  de 
Alcantarillado  y  su  necesidad  o  no  de  ser  Sometidas  a  Renovación  o 
Rehabilitación 

 

 

 

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GENERAL 

  Al  momento  de  seleccionar  una  metodología  para  determinar  el  estado  de  una  red  de 

alcantarillado,  se  debe  pensar  no  sólo  en  la  tecnología  más  avanzada  para  realizar  la 
inspección  en  sitio,  si  no  en  como  procesar  dicha  información  de  una  manera  óptima  y 
automatizada  con  reglamentación  y  estándares  de  calificación  claros  que  permitan 
establecer el estado real de la tubería en análisis.  

  Una  vez  que  se  cuente  con  el  estado  de  determinada  tubería,  necesariamente  se  debe 

pensar  en  complementar  dicha  información  ya  sea  con  un  modelo  predictivo  o  índice, 
puesto que una simple inspección en sitio es insuficiente para desarrollar un proyecto futuro 
de rehabilitación. 

  La  gran  utilidad  de  los modelos  predictivos  es  emplear  al  máximo  y  de mejor manera  la 

información  obtenida  de  las  inspecciones,  ya  no  solo  utilizar  dichas  inspecciones  para 
rehabilitar las zonas más críticas o que ya han colapsado. El futuro está en el uso de dichos 
modelos para desarrollar planes de rehabilitación o renovación a largo plazo, donde tuberías 
que actualmente lucen como regulares, conocer el momento más probable que entraran en 
un estado deficiente y rehabilitarlas, sin tener que esperar a que colapse para renovarla. 

  La  recolección  de  datos  vía  CCTV  o  tecnologías  similares  nunca  debe  detenerse,  incluso 

estas con el tiempo deben ampliarse considerando más factores aparte de la tubería, como 
son  características  del  sitio  donde  se  encuentra  instalada,  su  entorno  y  vulnerabilidades 
visibles.  Esta  información  es  el  dato  de  entrada  para  la  mayoría  de  metodologías 
investigadas y sin estos muy difícilmente se logrará desarrollar un modelo u herramienta 
que ayude a priorizar e identificar proyectos de renovación y rehabilitación. 

  Ningún modelo u metodología investigada puede ser señalado como la “mejor”, puesto que 

cada  ciudad  o  municipio  tiene  sus  particularidades  tanto  operativas  como  de 
funcionamiento  de  la  red  de  alcantarillado.  Las  metodologías  de  inteligencia  artificial  e 
índices  de  desempeño  global  son  los  más  prometedores  y  podrían  ser  adaptadas  a  las 
particularidades  de  cada  ciudad.  En  primer  lugar  métodos  de  inteligencia  artificial  no 
requieren encontrar una función que relacione los atributos de la tubería con su condición; 
tiene  un  enfoque  totalmente  distinto  basado  en  iteraciones  y  los  datos  de  entrada,  y  lo 
mejor es  que  se  ha  demostrado  que  obtiene  resultados  con menor  porcentaje  de  error, 
comparado  con  otros  modelos.  Y  por  último  los  índices  de  desempeño  global  toman  en 
consideración no solo factores hidráulicos, los combinan con otros igualmente influyentes 
en el desempeño de la tubería, lo que lo hace un indicador mucho más robusto.  
 

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5.2  Trabajo Futuro 

  Analizar la guía de inspecciones colombiana así como la tecnología y metodología con la que 

realizan inspecciones, para poder recomendar un índice o modelo predictivo que podría ser 
utilizado en Bogotá. 

  Aplicar  una  de  las  metodologías  recomendadas  al  acueducto  de  Bogotá  en  un  sector 

proporcionado por la empresa. Analizar dichos resultados para contemplar la posibilidad de 
aplicarlo a una escala mayor. 

 

 

 

 

 

 

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6.  REFERENCIAS 

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