TESIS DE MAESTRÍA
USO DE APROXIMACIONES METODOLÓGICAS DE GENERACIÓN DE
MODELOS VIRTUALES DE RDAP PARA COMPLETAR INFORMACIÓN
CATASTRAL
Daniela Rojas Betancourt
Asesor: Juan G. Saldarriaga Valderrama
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD DE INGENIERÍA
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA CIVIL Y AMBIENTAL
MAESTRÍA EN INGENIERÍA CIVIL
BOGOTÁ D.C.
2020
Universidad de los Andes
Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental
Centro de Investigaciones en Acueductos y Alcantarillados – CIACUA
“Uso De Aproximaciones Metodológicas De Generación De Modelos
Virtuales De RDAP Para Completar Información Catastral”
Tesis II
Daniela Rojas Betancourt
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TABLA DE CONTENIDO
1 INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................... 4
2 OBJETIVOS ................................................................................................................................... 6
2.1
Objetivo General ................................................................................................................. 6
2.2
Objetivos específicos ........................................................................................................... 6
3 ANTECEDENTES ........................................................................................................................... 7
4 DESCRIPCIÓN DEL SOFTWARE ................................................................................................... 10
4.1
DynaVIBe-Web .................................................................................................................. 10
4.2
WaterNetGen .................................................................................................................... 11
5 METODOLOGÍA .......................................................................................................................... 14
6 RESULTADOS ............................................................................................................................. 20
6.1
Generación de la topología en DVW ................................................................................. 21
6.2
Diseño de las redes virtuales en WNG .............................................................................. 22
6.2.1
Proceso de diseño ..................................................................................................... 22
6.2.2
Comparación modelos reales vs. Virtuales ............................................................... 23
7 CONCLUSIONES ......................................................................................................................... 42
8 RECOMENDACIONES ................................................................................................................. 44
REFERENCIAS ..................................................................................................................................... 45
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1 INTRODUCCIÓN
Las redes de distribución de agua potable (RDAP) conforman uno de los componentes más
importantes para satisfacer las necesidades básicas de una población en lo referente al consumo de
agua potable, por lo que sus diseños deben garantizar un mínimo nivel de servicio definido bajo
criterios estándares como disponibilidad, cantidad, continuidad, aceptabilidad, asequibilidad y
accesibilidad (OMS, 2018). A medida que la población aumenta, las zonas urbanas se enfrentan a un
constante proceso de expansión de las áreas de servicio que conllevan a la instalación de nuevas
redes de tuberías o incremento en la capacidad del sistema existente para cumplir con la demanda
variante, pero sin verse afectado negativamente el desempeño y operación actual. Por tanto, las
empresas prestadoras del servicio buscan mantener actualizada la información sobre el sistema y
sus componentes que les permita tomar de decisiones que estén justificadas técnica y
económicamente, garantizando una óptima operación de las redes con costos mínimos.
Sin embargo, es común observar que en muchas poblaciones de pequeño mediano tamaño en
países en desarrollo se presenten casos en los que se dificulta la adquisición de información
confiable referente a las RDAP, principalmente debido a la deficiencia en el registro histórico del
trazado de las tuberías y sus características. La recopilación de esta información resultaría llevar a
cabo complejas labores técnicas y elevados costos que no son viables, por lo que, en los últimos
años, se han desarrollado trabajos de investigación basados en la generación de modelos hidráulicos
virtuales que permiten simular las condiciones reales de un sistema existente, a través de la
ejecución algoritmos implementados en nuevas herramientas computacionales (Möderl, Sitzenfrei,
Fetz, Fleischhacker, & Rauch, 2011; Muranho, Ferreira, Sousa, Gomes, & Marques, 2012; R.
Sitzenfrei, Fach, Kleidorfer, Urich, & Rauch, 2010; Robert Sitzenfrei, Möderl, & Rauch, 2013).
Dentro de las aproximaciones metodológicas más recientes se tiene el software en línea y de libre
acceso DynaVIBe-Web, el cual ha sido ampliamente aceptado en el mundo científico debido a su
potencial para generar redes virtuales suficientemente similares a las reales en cualquier lugar del
planeta, a partir de la implementación de la correlación existente entre los diseños de una RDAP
con el trazado vial. De esta forma, (Robles & Saldarriaga, 2018) desarrollaron un estudio en el que
se generaron diversas redes virtuales de municipios de Colombia mediante el uso de este software,
las cuales fueron comparadas con los modelos reales y se concluyó sobre la posible aplicabilidad de
esta herramienta para completar modelos hidráulicos con muy poca información disponible o para
el catastro de las redes.
En base a esta investigación, surge un nuevo cuestionamiento sobre cómo mejoraría el proceso de
generación de las redes virtuales en casos de estudio en Colombia, sí se dispone de un conjunto de
datos de entrada más completo como, por ejemplo, información conocida sobre la densidad
poblacional o las características de las tuberías de ciertos tramos de la red. Para ello, el presente
estudio tiene como objetivo completar información catastral mediante la generación de modelos
semivirtuales, que resultan de utilizar dos aproximaciones metodológicas de manera
complementaria, analizando su capacidad para representar aceptablemente las características
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geométricas y el comportamiento hidráulico de los modelos reales seleccionados de ciertos
municipios de Colombia. En primera instancia, para cada caso de estudio, se propone el uso de
DynaVIBe-Web para establecer la geometría de las redes a partir del trazado de las vías y luego,
utilizar la extensión de EPANET denominada WaterNetGen (Muranho et al., 2012) para diseñar
dichas redes virtuales con base en determinados parámetros y restricciones de diseño.
La intención de trabajar con ambos algoritmos consiste en aprovechar el alcance y las ventajas que
tiene cada uno para abarcar el objetivo de investigación. Por un lado, se utiliza DynaVIBe-Web al ser
un algoritmo de generación de redes virtuales de libre acceso que ofrece la posibilidad de obtener
la topología de cualquier red con base en pocos datos de entrada que por lo general pueden llegar
a ser conocidos por el usuario. Las redes resultantes de esta herramienta se importan en la
extensión de EPANET WaterNetGen (WGN) con el fin de llevar a cabo los respectivos diseños
hidráulicos con base en conjuntos de datos de entrada adicionales y restricciones básicas de servicio.
Una vez se genera una red virtual en DynaVIBe-Web con un diseño geométrico suficientemente
similar a su semejante real, con WNG se plantean diferentes escenarios de diseño para una misma
red a partir de conjuntos de datos de entrada con diferente cantidad de información conocida. Cada
una de las redes virtuales que se generan de los municipios seleccionados son evaluadas respecto a
los modelos hidráulicos originales disponibles de anteriores trabajos de investigación con base en
las RDAP existentes. Así, el análisis propuesto busca comprender la influencia de que un usuario
disponga de información adicional sobre las características y comportamiento hidráulico de sus
redes, con el fin de alimentar y desarrollar un modelo virtual con buena aproximación al sistema
real. En esto reside la ventaja de WNG, pues permite generar escenarios de estudio considerando
la probabilidad de que el usuario conozca el trayecto de la red matriz en el sistema real, los
materiales de sus tuberías, los consumos facturados por sus usuarios, datos de campo de presiones
o caudales en determinados lugares de la red, etc.
En el presente documento se describen algunos antecedentes sobre las aproximaciones de
generación de redes virtuales más destacadas a nivel mundial en el marco de esta investigación,
incluyendo el trabajo previamente desarrollado sobre la aplicación de DynaVIBe-Web en Colombia.
Posteriormente, se abarca la metodología aplicada para el presente trabajo de investigación, se
presentan los casos de estudio de municipios de Colombia y los principales resultados obtenidos
para cada uno de los escenarios contemplados. El análisis realizado se enmarca en la descripción del
desempeño hidráulico de las redes virtuales con el fin de comprender la aplicabilidad de esta
metodología en generar modelos virtuales con buena aproximación con base en el uso de ambas
herramientas. Por último, se concluye sobre los hallazgos más importantes de esta investigación y
se otorgan recomendaciones para futuras actividades en este tema encaminadas a mejorar
sustancialmente la metodología con miras a que cualquier usuario pueda tener la oportunidad de
completar catastro de redes o modelos hidráulicos con propósitos académicos o prácticos en el caso
de empresas prestadoras de servicio.
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2 OBJETIVOS
2.1 Objetivo General
Evaluar la aplicabilidad DynaVIBe-Web y EPANET WaterNetGen para generar y diseñar modelos
virtuales que permitan completar el catastro de redes de municipios de Colombia, comparando el
desempeño hidráulico de las redes virtuales bajo diferentes escenarios de análisis con respecto a
los modelos de los sistemas reales.
2.2 Objetivos específicos
• Seleccionar casos de estudio y recopilar información existente de redes de distribución de agua
potable de varios municipios de Colombia.
• Utilizar el software de DynaVIBe-Web para generar las topologías de las redes virtuales de los
municipios seleccionados, determinando adecuadamente los parámetros de entrada solicitados
• Comprender conceptualmente la aproximación metodológica de la herramienta WaterNetGen
en el diseño de redes virtuales y su habilidad para completar modelos virtuales en los que se
conoce información parcial sobre las características de los sistemas reales.
• Plantear diferentes escenarios de evaluación para el análisis del impacto o necesidad de
disponer de conjuntos de datos adicionales de la red real, como distribución de la demanda o
diámetros de las tuberías, para completar el catastro de redes.
• Comparar el desempeño de las redes virtuales bajo los escenarios planteados y con respecto a
los correspondientes modelos reales, y analizar los resultados obtenidos.
• Concluir sobre la importancia de contar con datos reales en la generación de redes virtuales que
permitan para completar satisfactoriamente los diseños hidráulicos y catastro de redes de
municipios de Colombia.
• Determinar la aplicabilidad y ventajas de esta metodología con respecto al uso exclusivo del
software de DynaVIBe-Web para la generación redes virtuales.
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3 ANTECEDENTES
En los años recientes se ha evidenciado la importancia de contar con información completa de
modelos hidráulicos de los principales sistemas de infraestructura urbana (distribución de agua
potable o drenaje de una ciudad) con el objetivo de llevar a cabo actividades de rehabilitación,
control de fugas, estudio de futuros desarrollos urbanos, reconstrucción histórica de las redes
(catastro) u optimización de los sistemas para mejorar su desempeño hidráulico, minimización de
costos de operación y mantenimiento. Sin embargo, para muchas empresas prestadoras del servicio
de pequeñas-medianas poblaciones (especialmente en Latinoamérica) el poder tener acceso a
información sobre la dinámica de sus sistemas de distribución de agua potable, resulta en un trabajo
complejo, costoso y demorado al no disponer de registros históricos sobre los trazados y estados de
los componentes de su infraestructura (Mair, Rauch, & Sitzenfrei, 2014a).
Por consiguiente, con el fin de superar la falta de información y representar adecuadamente los
conjuntos de datos de los modelos reales para fines investigativos, en los últimos años se han venido
desarrollando diversas técnicas manuales o automáticas para la generación de redes virtuales, a
través del uso de algoritmos capaces de replicar las características de los sistemas reales (Robles &
Saldarriaga, 2018). (R. Sitzenfrei, 2016)realizó una recopilación de las aproximaciones
metodológicas más destacadas que han surgido a nivel mundial alrededor de este propósito,
identificando las ventajas y desventajas de cada una para crear modelos virtuales o semivirtuales
según el objetivo de investigación en relación a su capacidad replicar los reales.
De esta forma, se han desarrollado varias metodologías cuyas aproximaciones han sido aceptadas
en el mundo científico, desde aquella que propone la generación de redes virtuales por medio de la
aplicación de la teoría de grafos, pero presenta la limitación de ofrecer redes que sólo llegan a ser
una representación simplificada de los sistemas reales (Möderl et al., 2011); hasta aquellas que
utilizan conjuntos de datos de entrada más detallados para generar redes virtuales que simulen
mejor las condiciones reales, con ayuda de nuevas herramientas computacionales desarrolladas
para tal fin o sistemas de información geográfica que permiten analizar la influencia de cierta
información en la validación de los resultados (Robert Sitzenfrei et al., 2013). Algunos de estos
proyectos de investigación se han dejado como de ‘libre acceso’ para la comunidad, lo que favorece
el desarrollo de otros trabajos que buscan complementar o generar nuevo conocimiento en el tema.
Uno de estos consiste en el programa WaterNetGen que fue desarrollado por (Muranho et al., 2012)
para la generación de redes virtuales utilizando la interfaz de EPANET para permitir al usuario una
fácil familiarización con la herramienta, ofreciendo la capacidad de manipular los componentes de
las redes e introducir variados datos de entrada conforme con el objetivo de investigación, al añadir
estratégicamente nuevas funciones para analizar la hidráulica de las redes. Algunas de estas nuevas
características que ofrece esta herramienta han sido aprovechadas para propósitos de la presente
investigación, las cuales serán descritas a detalle en las secciones posteriores.
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Dentro de los trabajos más relevantes se destaca (Mair, Zischg, Rauch, & Sitzenfrei, 2017) en el que
comprueban que existe una correlación entre la información sobre la distribución de las vías en una
zona urbana y la infraestructura de las redes de distribución de agua potable y alcantarillado, lo cual
conllevó al desarrollo de la plataforma DynaVIBe-Web (Mair, Rauch, & Sitzenfrei, 2014b) para la
generación de redes virtuales acceso en cualquier lugar del planeta, tan sólo con el uso de pocos
datos de entrada de fácil acceso (calles, DEM, dotación de la red, etc.).
En base a esta herramienta, se han desarrollado investigaciones para la generación de los modelos
sintéticos que son posteriormente comparados con los sistemas reales y validados mediante el uso
de métricas e índices de conectividad y confiabilidad, en donde resultados obtenidos con el
algoritmo propuesto por DynaVIBe-Web evidencian un buen desempeño para representar los reales
como (Paez & Filion, 2017a) (Robles & Saldarriaga, 2018). Este último estudio es de especial interés
para la presente investigación, ya que se basó en verificar la aplicación de DynaVIBe-Web para
generar redes virtuales en pequeñas municipalidades de Colombia, a través de la evaluación de seis
(6) casos de estudio de RDAP reales de los cuales se conocían sus respectivos modelos calibrados.
Para cada uno se generaron las correspondientes redes virtuales con DynaVIBe-Web, introduciendo
los valores de los parámetros de entrada solicitados, generando los modelos virtuales y analizando
los resultados obtenidos en términos de nueve (9) índices de teoría de grafos y dos (2) índices
hidráulicos. En cuanto a la geometría de las redes creadas, los resultados indicaron una buena
aproximación frente a los modelos reales en cuanto a estructura, robustez y conectividad, ya que
las topologías de los seis casos virtuales representaban satisfactoriamente con alta precisión las
redes reales. Por ende, se comprobó la posibilidad de utilizar esta herramienta para completar
información catastral validando la correlación que existe entre la distribución espacial de las calles
y la infraestructura urbana de suministro de agua potable para municipios de Colombia (Robles &
Saldarriaga, 2018).
No obstante, en cuanto al desempeño hidráulico se observaron resultados deficientes de las redes
sintéticas al variar la elevación de los reservorios para realizar un análisis compatible frente a las
redes reales, lo que conllevó a presiones negativas y valores bajos de resiliencia. Los diseños de los
diámetros de las tuberías para todos los casos de estudio, obtenidos a partir de un cálculo
simplificado propuesto para el MPO, difícilmente coincidieron con los modelos reales y, por tanto,
debía plantearse otra metodología para mejorar los modelos virtuales en este aspecto en específico.
Las principales conclusiones sobre los hallazgos de este estudio en cuanto a su aplicación en
municipios de Colombia, conllevaron a la formulación de nuevos planteamientos para darle
continuidad al futuro de esta investigación. A partir de los objetivos presentados anteriormente, los
resultados obtenidos en el trabajo desarrollado por (Mair et al., 2014a) guardan estrecha relación
con la metodología propuesta en los capítulos posteriores y resultan de gran importancia para el
análisis previsto. En este estudio se analizó el impacto de mejorar el conjunto de datos de entrada
al utilizar otras fuentes de información disponibles como, por ejemplo, conocer la densidad
poblacional o los diámetros de determinadas tuberías del modelo real, al momento de crear
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diferentes modelos virtuales variando la cantidad y calidad de los datos de entrada (ver Figura 3-1).
De esta forma, tomando un caso de estudio de una zona urbana con 120.000 habitantes, se comparó
el modelo real en correcto funcionamiento con cada uno de los modelos virtuales en cuanto a su
topología, costos y desempeño hidráulico; siendo este último mediante el uso de dos indicadores
de desempeño relacionados con la distribución espacial de las presiones (diferencias relativas y
absolutas) para determinar su nivel de predicción. Los resultados principales mostraron una
pequeña diferencia al evaluar ambos indicadores en escenarios en los cuales la información
adicionada correspondía a una distribución exacta de la demanda (extraída del modelo original) y
una demanda distribuida uniformemente.
Figura 3-1. Diagrama de flujo de referencia para general modelos sintéticos de distribución de agua potable.
Fuente: (Mair, Rauch, & Sitzenfrei, 2014)
En este contexto, los algoritmos de generación de redes virtuales permiten una flexibilidad en el uso
de diversos conjuntos de datos de entrada con diferentes niveles de detalle, que permiten abrir
campos de investigación para validar las simulaciones de redes artificiales en relación a sus
respectivos modelos originales (Mair M. , s.f.). En las secciones posteriores se describe la
metodología para lograr el objetivo propuesto para el presente trabajo de investigación, a través de
la combinación de dos aproximaciones desarrolladas para la generación y diseño de redes virtuales
bajo diferentes escenarios (conjuntos de datos de entrada supuestos), las cuales fueron aplicadas a
un caso de estudio de un municipio de Colombia previamente utilizado por (Robles & Saldarriaga,
2018).
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4 DESCRIPCIÓN DEL SOFTWARE
4.1 DynaVIBe-Web
DynaVIBe-Web (en adelante DVW) es una plataforma online de libre acceso que se basa en un
proceso de generación de modelos semivirtuales de infraestructura urbana de redes de agua para
cualquier lugar del planeta, a través del uso de información geográfica de buena calidad y de fácil
accesibilidad como lo son los datos de las mallas viales (aplicación vía web Open Street Map de
Google) (R. Sitzenfrei, 2016). El algoritmo de generación de RDAP utiliza la correlación existente
entre la distribución de las vías y el trazado de las redes de suministro de agua para generar modelos
con características geométricas muy similares a los reales.
Por lo tanto, este prototipo se ejecuta completamente vía web, el cual solicita al usuario pocos datos
de entrada y le permite generar diseños de modelos virtuales en pocos minutos en archivos en
formato (.inp), considerando los valores de los parámetros seleccionados. La información de
entrada del algoritmo se resume en la siguiente tabla:
Tabla 4-1. Información de entrada solicitada al usuario para generación de redes virtuales en DynaVIBe-Web
Insumos de entrada
Descripción
DEM
Selección del Modelo Digital de Elevación del Terreno basado
en los datos del CGIAR-CSI, seleccionado el área de estudio
(Retorna información con una resolución de celda ráster
30x30m)
Área de Interés
Delimitación del área de servicio mediante el trazado de un
polígono sobre el mapa en línea dispuesto con la cartografía
de vial de cualquier lugar del planeta
Ubicación de las
fuentes de
abastecimiento
Ubicación de las fuentes de suministro dentro del área de
servicio anteriormente definida, mediante el
posicionamiento puntual de dichos elementos en el mapa en
línea
Demanda Total de
suministro
Valor de la Demanda Total que será suministrada por la red
en cuestión (Unidades: LPS)
Distribución de la
Demanda
Selección de la metodología de distribución de demanda:
Uniforme o Normal (recomendado para modelos con alta
densidad poblacional concentrada en una zona central de la
red)
Trazado de la red
(‘Layout’)
El algoritmo automático de generación de redes utiliza el
Open Street Map como base para definir el trazado de una
red cuya longitud total es la mínima operativamente,
garantizando un mínimo nivel de resiliencia y suministrando
la demanda en todos los nodos (‘Random o Minimal
Spanning Tree). Posteriormente, se añaden los ciclos según
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Insumos de entrada
Descripción
el valor de CI. Es posible seleccionar un algoritmo de diseño
definido completamente por el número máximo de ciclos.
Indicador de Ciclos
(‘Cycle Indicator CI’)
Parámetro relacionado con la resiliencia de una red en el que
se determina el criterio para añadir ciclos a la red, de acuerdo
el camino más corto que ha de recorrer el agua entre dos
puntos de la red.
Offset para la tubería
principal
(‘Main Pipe Offset’)
Distancia desde el perímetro del área de servicio hacia el
interior, donde se ubican las tuberías de mayor diámetro de
la red.
Número de redes a
generar
Número de diseños generados con diferentes
configuraciones en archivos con formato (.inp) para EPANET.
Figura 4-1. Interfaz del software DynaVIBe-Web. Fuente: DynaVIBe-Web/Project Archive/Ginebra
4.2 WaterNetGen
WaterNetGen (en adelante WGN) (Muranho et al., 2012) consiste en un procedimiento automático
para generar modelos virtuales haciendo uso de la interfaz original de EPANET, en el que se
aprovecha que el usuario cuenta con cierta familiarización con dicho programa de libre acceso. Por
tanto, se trata de una extensión de EPANET a la cual se le introdujeron nuevos componentes
orientados a la generación de redes sintéticas, incluyendo algoritmos para el diseño del tamaño de
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las tuberías y otras herramientas para la edición de la topología de las redes, permitiendo al usuario
ampliar su experiencia en el análisis de los modelos hidráulicos.
El proceso de generación propuesto pretende construir modelos sintéticos para representar
apropiadamente los modelos reales de las RDAP, iniciando por la definición del número de áreas de
servicio que reflejarían la forma en cómo está organizado el sistema de distribución de agua potable
en la realidad (Muranho et al., 2012). De esta forma, en este primer paso, el usuario ha de indicar
(i) el número de nodos asociados a cada área de servicio, (ii) seleccionar la metodología para
establecer la conectividad adicional de los nodos (añadir circuitos cerrados ‘loops’ o abiertos
‘branches’) teniendo en cuenta la proximidad entre nodos vecinos, (iii) el número de reservorios
que abastece cada zona, (iv) la elevación base del terreno y (v) el rango de variación en las
elevaciones entre nodos vecinos. Tras definir estos parámetros, el modelo sintético resultante con
WGN presenta una topología desorganizada espacialmente, evidenciándose cierta desventaja para
representar acertadamente la geometría de los modelos real con respecto a la capacidad que sí
ofrece DynaVIBe-Web, pues dentro de los parámetros anteriormente expuestos no existe alguno
que se implemente para definir el trazado de la red.
Se solicita que el usuario introduzca un catálogo con la lista de diámetros comerciales disponibles
(‘Pipe Catalogue’) que serán usados por el algoritmo de diseño para que, de manera iterativa, se le
asigne a cada tubería un diámetro comercial que permita satisfacer restricciones de presión y
velocidad. En esta sección, se describe el tipo de tuberías (material, especificaciones técnicas, etc.)
con sus respectivos valores de rugosidad [mm] y costo de instalación asociado a cada una, como se
observar en la Figura 4-2.
Figura 4-2. (a) Agregar Catálogo de diámetros de tuberías.
Una vez se establecen todas las propiedades básicas de las tuberías y nodos, se ejecuta el algoritmo
de diseño del tamaño de las tuberías de acuerdo con el propósito de modelación deseado por el
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usuario: (i) diseño básico de RDAP enfocado simplemente en garantizar que todos los nodos de la
red cumplan con la restricción de presión mínima y máxima, y que todas las tuberías cumplan con
la restricción de velocidad mínima y máxima de flujo transportado por la red; o (ii) diseño optimizado
con el algoritmo de búsqueda de Recocido Simulado (Simulated Annealing) al seleccionar la RDAP
que cumpla con la función objetivo por costo mínimo, mejor desempeño hidráulico o entropía más
alta. Dado que el objetivo del presente trabajo de investigación no se enmarca en la optimización
de RDAP, sino en el diseño automático de RDAP en un mínimo esfuerzo computacional (Robert
Sitzenfrei et al., 2013), se hace énfasis en aquel proceso de diseño simplificado para el cumplimiento
de restricciones hidráulicas.
Para el primer método de diseño de WNG, en cada iteración el algoritmo va verificando en cada uno
de los nodos y tuberías que se cumpla con las restricciones establecidas, recorriendo desde los
elementos que se encuentran más próximos a las fuentes de abastecimiento hacia el extremo
opuesto de la red. Cuando esas restricciones no se satisfacen en dicha iteración, se realiza un
incremento en los diámetros de las tuberías dado por el catálogo de entrada de diámetros
comerciales para la siguiente iteración. Así, el proceso se detiene cuando no es posible hacer más
modificaciones al llegar al diámetro mayor magnitud de la lista
El usuario puede hacer uso de las características básicas de EPANET para modificar la red conforme
con el objetivo de modelación, ajustando propiedades de los reservorios, añadiendo patrones de
demanda en un cierto periodo de tiempo de simulación, válvulas o bombas para asemejar el diseño
con el modelo real. Los resultados obtenidos se pueden visualizar en un archivo (.inp) y se pueden
exportar para el debido análisis espacial de variables usando el programa de sistema de información
geográfica ArcGIS y su respectiva evaluación con indicadores hidráulicos de desempeño.
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5 METODOLOGÍA
En el presente trabajo está conformado por diversos caminos que pretenden responder la pregunta
de investigación sobre cómo generar modelos de redes virtuales que se aproximen
satisfactoriamente a las redes reales al disponer de información parcial sobre las RDAP reales. Para
ello, la metodología propuesta hace uso de dos aproximaciones metodológicas para la generación
de redes virtuales (DVW y WGN) y se enmarca en establecer escenarios de estudio en los cuales se
alternan los datos de entrada de las redes virtuales. De esta forma, se pretende evaluar la influencia
de conocer datos adicionales de las RDAP en el diseño de las redes virtuales, verificando el
desempeño hidráulico de cada red generada y analizando su aproximación para completar el
catastro de redes de municipios de Colombia.
En primera instancia, se seleccionaron modelos hidráulicos de RDAP existentes de municipios de
Colombia disponibles de trabajos previos del Centro de Investigaciones en Acueductos y
Alcantarillados (CIACUA), los cuales serán los casos de estudio. De cada uno de estos modelos reales,
se sistematizó la información principal correspondiente a datos de fácil acceso para el operador,
como lo son
1
: Demanda total suministrada a la red (l/s) dado por reportes de macromedición,
ubicación geográfica de las fuentes de abastecimiento, la energía total disponible (dado por la altura
de tanques o succión de un pozo), delimitación del área de servicio y la topografía de la zona de
estudio.
A partir de lo expuesto en la sección anterior, con esta información es posible utilizar el algoritmo
de DVW para obtener la topología de una RDAP a partir de la distribución del trazado vial de cada
uno de los casos de estudio. Cabe mencionar que, debido a que DVW sólo se utiliza para dibujar el
trazado de las redes virtuales y no para el diseño como tal, tanto la selección del método de
distribución de demanda, como el valor del parámetro MPO se considera irrelevantes para este
estudio. Por lo tanto, la topología de las redes virtuales generadas se convierte en el principal
insumo de entrada para la herramienta WGN, en la que se ejecutan los diseños para cada uno de
los escenarios de estudio a contemplar para las redes virtuales.
En la Figura 5-1 y Figura 5-2 se muestra el procedimiento propuesto para cumplir con los objetivos
de la investigación a través de un diagrama de flujo que describe las variables de entrada,
consideraciones contempladas y archivos de salida tras la ejecución de ambos algoritmos de
generación. Se observa que se da inicio por el proceso de generación de las topologías de las redes
virtuales de los casos de estudio en DVW y luego, el trazado de cada red virtual generada es
importado en EPANET WGN como un archivo (.inp) en el que se procede a crear el catálogo de
diámetros de tuberías con base en los diámetros comerciales típicos en RDAP de municipios de
Colombia (d= [75, 100, 150, 200, 250 mm]). Se verifican las alturas de las fuentes de abastecimiento
1
Tipo de información que ha de ser reportada por las empresas prestadores del servicio público de acueducto y
alcantarillado a la entidad de control y vigilancia en Colombia, la Superintendencia de Servicios Públicos y Domiciliarios,
mediante la plataforma de datos abierto SUI.
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asignadas por DVW para las redes virtuales y se hacen los ajustes pertinentes respecto a los modelos
reales de cada caso de estudio con el fin de que los resultados obtenidos sean comparables.
Figura 5-1. Generación de topología de la red virtual con DynaVIBe-Web. Fuente: Elaboración propia
Figura 5-2. Diseño de escenarios de las redes virtuales con WGN. Fuente: Elaboración propia
Datos de
entrada
DynaVIBe-Web
Geolocalización, DEM, Área de servicio (polígono),
Demanda total (LPS), Cycle Indicator (CI)
Ge
ne
ra
r
el
L
ay
ou
t
Archivo .inp
para EPANET
Salida
Topología de la red con base en distribución de
calles/carreras y el nivel de conectividad dado
Selección y recopilación de información de los casos de estudio reales
WaterNetGen
D
is
eñ
o
de
la
s
re
de
s v
ir
tu
al
es
Datos de
entrada
Archivo .inp con la topología de la red virtual
generada con DynaVIBe-Web
Distribución
de demanda
Restricción
de diámetros
Asignar "Allow Diameter Changes = No" a
tuberías de tramos seleccionados
Archivo .inp con
resultados
Archivo .inp con los resultados de la simulación
hidráulica en EPANET
Diseño bajo
restricciones
Diseño de las redes virtuales garantizando que se
cumplan las restricciones de V
máx
y P
min
.
Generar escenarios
Mantener la demanda asignada por DVW o
ajustarla con la información real
Lista de diámetros comerciales de las tuberías
[mm], rugosidad [mm]
DW
, costo ($)
Catálogo de
diámetros
Salida
Material de
tuberías
Asignar el 'Tipo de tubería' según lo indicado
en el catalogo de diámetros
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El siguiente paso consiste en identificar qué tipo de información adicional de una RDAP podría ser
conocida desde la posición de un operador del servicio de acueducto, tal como la distribución de la
demanda, diámetros de tramos principales de la red o los materiales de las tuberías. A partir de
esto, se plantean las rutas de análisis y la conformación de los diversos conjuntos de datos de
entrada adicionales de los modelos virtuales, los cuales pueden observarse en el diagrama de la
Figura 5-3. Cada uno de estos conjuntos se abarca acorde con las siguientes consideraciones de
investigación:
Figura 5-3. Información adicional de RDAP. Fuente: Elaboración propia
i.
Distribución de la demanda: Generar escenarios utilizando ya sea la distribución espacial de
la demanda asignada directamente por DynaVIBe-web o la suposición de que el operador
conoce las demandas de sus usuarios a partir de las micromediciones o facturas de
consumo. En este último caso, se asume una distribución espacial de la demanda
equivalente a la del modelo real disponible.
ii.
Diámetros de tuberías: Generar escenarios suponiendo que se conocen los diámetros de
determinados tramos principales de tuberías de la red real, como aquellos de mayor tamaño
correspondientes a la línea de distribución principal desde las fuentes de abastecimiento
y/o el trayecto la red matriz o primaria del municipio.
iii.
Material de las tuberías: Aunque este tipo de información puede ser conocida a detalle por
el mismo operador que desconoce el catastro de sus redes, si es posible plantear escenarios
bajo la suposición de que se conocen los materiales de las tuberías instaladas por zonas.
Cierta empresa prestadora del servicio podría indicar qué tipo de tuberías han sido
instaladas en las zonas más antiguas del municipio (antes de la aplicación global del PVC) o
en los nuevos desarrollos urbanos según las últimas intervenciones o inversiones del
municipio (asumiendo un amplio uso del PVC). Se generan escenarios donde se conocerían
los materiales de las tuberías por zonas específicas (extraídos del modelo real) o se
desconocerían, asumiendo que toda la red fue construida en PVC.
Al combinar dichas variables entre sí, se obtiene el planteamiento de los escenarios en los que a
cada red virtual se le proporcionan ciertos datos de entrada adicionales con el fin de llevar a cabo
los diseños pertinentes. Se obtuvieron un total de nueve (9) escenarios básicos y nótese en la Figura
Generar redes virtuales para completar modelos hidráulicos y catastro
Demanda
Diámetros de tramos de la red
Al conocer parcialmente datos sobre
Material de las tuberías
- DynaVIBe-Web
- Real
- Trayecto red matriz
- Tuberías d > 150 mm
- Concreto o PVC
- PVC
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5-4 que los conjuntos de datos van mejorando en la cantidad de información a administrar (derecha
a izquierda), por lo que para cada uno de los escenarios se definirá cómo varían los diseños de las
redes virtuales mediante la comparación de sus características y comportamiento hidráulico
respecto al modelo real. Adicionalmente, tras los resultados de los diseños se realizan dos
suposiciones (2) adicionales que se consideraron tras evaluar detalladamente los modelos reales,
que consiste en tratar de mejorar los modelos virtuales ya diseñados al añadir datos de pérdidas
menores y flujo de emisores por fugas.
Figura 5-4. Planteamiento de los escenarios de diseño de redes virtuales. Fuente: Elaboración propia
Dado el alcance de la presente investigación, se limitó a asignar los valores reales del modelo real
en las redes virtuales diseñadas y así comparar la influencia de tener en cuenta este tipo de
información para aproximar aún más la hidráulica de los modelos virtuales. Este aspecto se
profundizará más adelante en el análisis de los resultados, pero se puede mencionar que, si un
operador puede estimar detenidamente estos datos, ya sea mediante cálculos o un proceso de
calibración, se logra una aproximación significativa de los modelos virtuales. Por último, el escenario
final (No. 12) se plantea para evaluar la capacidad de WNG para lograr modelos virtuales muy
similares al real cuando se introducen prácticamente todos los datos conocidos de la red real.
Tras el análisis de investigación, se decidió incluir un escenario adicional (No. 13) al evaluar las
diferencias en las elevaciones de los nodos entre las dispuestas en el modelo real y aquellas
asignadas por DVW desde el DEM. En este escenario se tomó exactamente el mismo conjunto de
datos de entrada del Escenario 11 y simplemente se variaron las alturas de energía de las fuentes
de abastecimiento buscando un buen ajuste, aumentando o disminuyendo unos metros de acuerdo
con los resultados de los escenarios anteriores.
Material
de tuberías
Restricción
de diámetros
Distribución
de demanda
Generar escenarios
Demanda DynaVIBe-web
Demanda Real
d >200 mm
d >150 mm
d >200 mm
d >150 mm
ks
reales
PVC
ks
reales
PVC
ks
reales
PVC
ks
reales
PVC
Escenario No.
Diseño bajo restricciones >> diámetros de las tuberías
Suposiciones
adicionales
Estimar/Calibrar km
Estimar/Calibrar Fugas
d > 100 mm
11
12
10
2
3
4
5
6
7
8
9
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Por otro lado, una vez definidos todos los escenarios, se procede a crear cada uno bajo sus propias
consideraciones: i) mantener la demanda de DVW o ajustarla acorde con los valores del modelo
real, para luego ii) seleccionar aquellas tuberías para las cuales se asume que sus diámetros son
conocidos (Ej. Ruta de la red matriz proveniente del reservorio con diámetro igual a 200 mm o tramo
de tuberías con diámetros mayores a 150 mm). Para ello, se modifica la propiedad ‘Allow Diameter
Changes’ para que tome el valor ‘No’ en las tuberías cuyos diámetros serán restringidos y no podrán
ser cambiados al momento de ejecutar el algoritmo de diseño de WGN. Esto permite modelar casos
de municipios que no cuentan con un catastro detallado de sus RDAP, pero posiblemente el
operador encargado del sistema conoce con certeza el diámetro de las tuberías de un tramo de la
red, y a partir de allí se completa la información con modelos virtuales. Finalmente, iii) se asigna el
tipo de tubería o material de cada tubería con la función ‘Pipe Type’ que es un atributo nuevo de
WNG en el que, a partir de lo definido en el catálogo de diámetros por el usuario, el programa asigna
las rugosidades (ks) pertinentes.
Posteriormente, se realizan los diseños correspondientes utilizando la función ‘Pipe sizing’, la cual
consiste en un algoritmo que busca garantizar que todas las tuberías cumplan con la restricción de
velocidad máxima (V
máx
) y mínima (V
mín
), y que todos los nodos cumplan la restricción de presión
mínima (P
mín
) y máxima (P
máx
), siendo ambas condiciones de frontera definidas por el usuario. Dichos
límites fueron definidos con base en lo establecido por el Reglamento Técnico del Sector de Agua
Potable y Saneamiento Básico (RAS) para los diferentes niveles de servicio en Colombia (Ministerio
de Desarrollo Económico, 2010), excepción de la velocidad máxima que se deja la función por
Default.
𝑉𝑉
𝑚𝑚í𝑛𝑛
≥ 0.5 [𝑚𝑚/𝑠𝑠]
𝑉𝑉
𝑚𝑚á𝑥𝑥
≤ 1 𝑚𝑚/𝑠𝑠 [𝑚𝑚/𝑠𝑠]
𝑃𝑃
𝑚𝑚í𝑛𝑛
[𝑘𝑘𝑃𝑃𝑘𝑘] ≥ �10 𝑚𝑚. 𝑐𝑐. 𝑘𝑘.
(98.1 𝑘𝑘𝑃𝑃𝑘𝑘) 𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑒𝑒𝑠𝑠 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑘𝑘 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑘𝑘𝑐𝑐𝑠𝑠ó𝑢𝑢 ≤ 12.500 ℎ𝑘𝑘𝑝𝑝𝑠𝑠𝑎𝑎𝑘𝑘𝑢𝑢𝑎𝑎𝑒𝑒𝑠𝑠
15 𝑚𝑚. 𝑐𝑐. 𝑘𝑘. (147 𝑘𝑘𝑃𝑃𝑘𝑘)𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑒𝑒𝑠𝑠 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑘𝑘 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑘𝑘𝑐𝑐𝑠𝑠ó𝑢𝑢 > 12.500 ℎ𝑘𝑘𝑝𝑝𝑠𝑠𝑎𝑎𝑘𝑘𝑢𝑢𝑎𝑎𝑒𝑒𝑠𝑠
𝑃𝑃
𝑚𝑚á𝑥𝑥
≤ 50 𝑚𝑚. 𝑐𝑐. 𝑘𝑘. (490.5 𝑘𝑘𝑃𝑃𝑘𝑘)
Finalmente, el comportamiento hidráulico de cada uno de los escenarios de las redes virtuales
diseñadas se evalúa con respecto al del modelo del caso real. Por lo tanto, se utilizan los archivos
(.inp) resultantes para analizar y correlacionar las diferencias en los resultados con las suposiciones
iniciales asumidas en cada escenario, mediante la comparación de las redes virtuales respecto a las
redes reales. En la Figura 5-5, se plantea inicialmente una comparación de las presiones en
determinados nodos seleccionados de las redes, el caudal en tuberías próximas a las fuentes de
abastecimiento, el cálculo de índices de desempeño hidráulico, y el análisis de la distribución
espacial de los diámetros de las tuberías contemplar el nivel de predicción de los modelos virtuales.
Los índices propuestos que se a continuación, determinan qué tan resiliente es la red ante posibles
fallas o interrupciones en el sistema, con base en la relación entre la energía disponible que abastece
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la red y la energía requerida para satisfacer la demanda, por lo que se consideran pertinentes para
el presente trabajo. Cabe mencionar que, dado que se maneja la misma metodología para generar
la topología de la red, no se otorga un análisis adicional respecto a la geometría de la red con índices
grafos dado que la aplicación de DVW ya fue satisfactoriamente aceptada como una buena
aproximación para obtener modelos virtuales similares a los reales para municipios de Colombia
(Robles & Saldarriaga, 2018).
Figura 5-5. Comparación del desempeño hidráulico de redes virtuales vs. Reales. Fuente: Elaboración propia
Resilience Index
𝑅𝑅𝑅𝑅 =
∑
𝐷𝐷
𝑖𝑖
(𝐻𝐻
𝑖𝑖
− 𝐻𝐻
𝑖𝑖
∗
𝑛𝑛
𝑛𝑛
𝑖𝑖=1
)
∑
𝐷𝐷
𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜
𝑘𝑘
𝐻𝐻
𝑘𝑘
− ∑
𝐷𝐷
𝑖𝑖
𝐻𝐻
𝑖𝑖
∗
𝑛𝑛
𝑛𝑛
𝑖𝑖=1
𝑛𝑛
𝑟𝑟
𝑘𝑘=1
(Paez & Filion, 2017b)
Net Resilience Index
𝑁𝑁𝑅𝑅𝑅𝑅 =
𝑈𝑈𝑁𝑁 ∗ ∑
𝐷𝐷
𝑖𝑖
(𝐻𝐻
𝑖𝑖
− 𝐻𝐻
𝑖𝑖
∗
𝑛𝑛
𝑛𝑛
𝑖𝑖=1
)
∑
𝐷𝐷
𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜
𝑘𝑘
𝐻𝐻
𝑘𝑘
+ ∑
𝐷𝐷
𝑖𝑖
𝐻𝐻
𝑖𝑖
∗
𝑛𝑛
𝑛𝑛
𝑖𝑖=1
𝑛𝑛
𝑟𝑟
𝑘𝑘=1
(Paez & Filion, 2017b)
Modified Resilience Index
𝑀𝑀𝑅𝑅𝑅𝑅 =
∑
𝐷𝐷
𝑖𝑖
𝑛𝑛
𝑛𝑛
𝑖𝑖=1
(𝐻𝐻
𝑖𝑖
− 𝐻𝐻
𝑖𝑖
∗
)
∑
𝐷𝐷
𝑖𝑖
𝐻𝐻
𝑖𝑖
(𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟)
𝑛𝑛
𝑛𝑛
𝑖𝑖=1
(Moreno, Rojas, &
Saldarriaga, 2018)
Donde 𝐷𝐷
𝑖𝑖
es la demanda de agua del nodo 𝑠𝑠; 𝐻𝐻
𝑖𝑖
es la altura de energía del nodo 𝑠𝑠; 𝐻𝐻
𝑖𝑖
∗
es la altura de
energía requerida del nodo 𝑠𝑠 acorde con la presión mínima 𝑃𝑃
𝑚𝑚𝑖𝑖𝑛𝑛
; 𝐷𝐷
𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜
𝑘𝑘
es el flujo de salida de cada
fuente de abastecimiento 𝑘𝑘; 𝑈𝑈𝑁𝑁 es el coeficiente de uniformidad de diámetros en el nodo 𝑠𝑠
estimado a partir del número de tuberías que conectan al nodo 𝑠𝑠 dividido entre el número máximo
de tuberías que pueden conectarse a ese nodo (Páez & Filion, 2017).
Comparar el Índice de Resiliencia para cada
escenario durante el periodo de simulación
Com
pa
ra
ci
ón
m
od
el
os
vi
rt
ua
le
s v
s.
r
ea
le
s
RI
NRI
Comparar el Índice de Resiliencia Neto para cada
escenario durante el periodo de simulación
MRI
Comparar el Índice de Resiliencia Modificado para
cada escenario durante el periodo de simulación
Similitud
espacial
Distribución espacial de los diámetros y
porcentaje de acierto
Desempeño Hidráulico
Verificar las presiones en nodos seleccionados
durante todo el periodo de simulación
Presión
Verificar la magintud del caudal en tuberías
seleccionadas durante el periodo de simulación
Caudal
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6 RESULTADOS
A partir de la metodología propuesta, se seleccionaron los casos de estudios de tres redes
distribución de agua potable de municipios del Valle del Cauca debido a la cantidad y calidad en la
información que se tiene disponible de estas redes: Ginebra, Candelaria y Bugalagrande. Los
modelos hidráulicos de estos casos de estudio seleccionados son el resultado de una consultoría
realizada en el año 2006 para Acuavalle, en la cual se realizó un exhaustivo proceso de calibración
de RDAP de diversos municipios acorde con los datos de servicio ofrecidos por la misma empresa y
mediciones en campo de presiones y caudales para ajustar los modelos a la operación real del
sistema. En Tabla 6-1 y Figura 6-1, se describen las características de cada una de las redes de
estudios. Como se verá más adelante, estas redes cuentan con información confiable de la hidráulica
real, considerando factores como patrones de consumo en el periodo de servicio de 24hrs,
materiales de las tuberías, estimación de pérdidas menores y pérdidas por fugas, lo que resulta
significativo para el objetivo y análisis propuesto.
Tabla 6-1. Características de los modelos reales de los casos de estudio
Características
Ginebra
Candelaria
Bugalagrande
Número de nodos
398
462
583
Número de tuberías
469
567
655
Número de fuentes de suministro
2
2
1
Demanda Total (l/s)
19.28
49.5
29.29
Hora de Máximo Consumo HMC (hr)
10
12
10
Demanda en HMC (l/s)
36.01
100.02
52.13
Longitud (m)
18740.1
23281.7
30970.9
(a)
(b)
(c)
Figura 6-1. Modelos hidráulicos reales de los casos de estudio (a) Ginebra (b) Candelaria (c) Bugalagrande
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6.1 Generación de la topología en DVW
Se introdujeron los valores de los parámetros requeridos por DVW, considerando las demandas
totales respectivamente para cada caso de estudio (Tabla 6-2), optando por redes cuya topología
fuera generada con un número máximo de ciclos (CI) o nodos interconectados en su 100% en
concordancia con el trazado vial del OMS actual.
Tabla 6-2. Información de entrada a DVW
Parámetro
Valor
Número de redes a generar
1
DEM
21-12
Cycle Indicator - CI (%)
100
Trazado
Use maximum
possible Graph
Mainpipe Offset - MPO (m)
-
Tabla 6-3. Características de las redes virtuales generadas
Características
Ginebra
Candelaria
Bugalagrande
Número de nodos
205
278
661
Número de tuberías
310
406
785
Número de fuentes de suministro
2
2
1
Longitud (m)
19479.7
25277.1
30342.9
Como se puede observar en la tabla anterior, las características de las redes virtuales de Ginebra y
Candelaria varían respecto a las redes reales, principalmente porque en los modelos reales se
dispone una mayor cantidad de nodos de demanda entre las intersecciones entre calles y carreras
(en promedio 5 nodos en áreas de 25x25 metros), mientras que DVW lo que hace es ubicar un solo
nodo de demanda en dichas intersecciones. Al mismo tiempo, lo anterior resulta en un mayor
número tuberías. Por otro lado, en Bugalagrande se presentó el caso contrario en que hay un mayor
número de elementos en la red virtual que en la red real, debido a que DVW utiliza las calles y sus
vértices tal cual están trazados en el OSM, por lo que como las calles de este municipio presentan
forma irregulares y poco simétricas (más que todo curvas), se obtuvo un mayor número de nodos y
tuberías para la red virtual. La diferencia en el número de elementos en las redes se refleja en la
tabla que se muestra a continuación, donde el número positivo indica que hay un mayor número de
nodos o tuberías en las redes reales que en las virtuales, y lo contrario con los números negativos.
Tabla 6-4. Diferencias entre las redes reales y redes virtuales generadas
Características
Ginebra
Candelaria
Bugalagrande
Número de nodos
193
184
-79
Número de tuberías
159
161
-131
Longitud (m)
-739,6
-1995,4
627,9
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6.2 Diseño de las redes virtuales en WNG
6.2.1 Proceso de diseño
6.2.1.1 Catálogo de diámetros
Para la lista de diámetros solicitados, se identificaron los diámetros y materiales de las tuberías
utilizados en los modelos reales de cada caso de estudio para la elaboración de un catálogo de
diámetros general. De esta manera, la lista de diámetros continuos se presenta en la tabla a
continuación y se consideraron materiales que se suelen observar en sistemas de acueducto en
municipios de Colombia, como lo son el concreto y PVC. Para las tuberías en concreto se introdujo
una rugosidad (ks) de 0.03 mm y para PVC de 0.0015 mm de acuerdo con la opción de cálculo
hidráulico seleccionada con Darcy-Weisbach.
Tabla 6-5. Catálogo de diámetros comerciales de tuberías
Diámetro [in]
Diámetro nominal
[mm]
2,5
70
4
100
6
150
8
200
10
250
6.2.1.2 Altura de tanques
Con el fin de que el análisis entre las redes reales y virtuales fuera comparable, las alturas iniciales
de las fuentes de abastecimiento de las redes virtuales (dispuestas por DVW al momento de ser
generadas) fueron ajustadas con las mismas alturas de las redes reales.
Tabla 6-6. Altura de energía ajustada Real vs. Virtual
Altura de energía (h) + Elevación (z) [m]
Red
Tanque
Red Real
Red Virtual
DVW
Red Virtual
Ajustada
Ginebra
Tanque 397
1.040
1092
1050
Tanque 398
1.040
1092
1050
Candelaria
Tanque 393
1002
1031
1003
Tanque 464
1002
1027
1003
Bugalagrande
Tanque 580
983
1004
980
6.2.1.3 Patrón de consumo
En el presente trabajo, se consideró un periodo de simulación de 24 horas suponiendo que el patrón
de consumo es conocido para todos los casos de estudio. Por tanto, de los respectivos modelos
reales, se extrajeron los factores multiplicadores de la demanda para las 24 horas y se cargaron en
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los modelos virtuales en WNG. Afortunadamente, el comportamiento de consumo resultó ser
similar para todas estas redes de Acuavalle.
Figura 6-2. Patrones de consumo reales
6.2.1.4 Diseño de los escenarios planteados
Según el esquema de los escenarios planteados en la Figura 5-5, se procede a diseñar los diámetros
de las tuberías de las redes mediante el algoritmo de generación de WGN, en el que se ha de cumplir
esencialmente con las restricciones de velocidad máxima y presión mínima en cada caso. Para las
redes de Candelaria y Bugalagrande se consideró una presión mínima de 15 m, mientras que para
Ginebra de 10 m dado que el modelo real maneja presiones muy pequeñas y se hizo el ajuste acorde
con lo dispuesto anteriormente. El resto de las restricciones se mantuvieron iguales entre los tres
escenarios.
6.2.2 Comparación modelos reales vs. Virtuales
En primera instancia, cabe recordar la descripción de cada escenario planteados acorde con los
conjuntos de datos de entrada con la Figura 5-5.
Material
de tuberías
Restricción
de diámetros
Distribución
de demanda
Generar escenarios
Demanda DynaVIBe-web
Demanda Real
d >200 mm
d >150 mm
d >200 mm
d >150 mm
ks
reales
PVC
ks
reales
PVC
ks
reales
PVC
ks
reales
PVC
Escenario No.
Diseño bajo restricciones >> diámetros de las tuberías
Suposiciones
adicionales
Estimar/Calibrar km
Estimar/Calibrar Fugas
d > 100 mm
11
12
10
2
3
4
5
6
7
8
9
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6.2.2.1 Presión
Con el diseño de cada escenario del 2 al 9, se seleccionaron cuatro (4) nodos de demanda en
determinadas ubicaciones de los modelos reales y se compararon con los nodos equivalentes de los
modelos virtuales. A continuación, se muestran los nodos seleccionados y los resultados de las
presiones durante todo el periodo de simulación para cada uno de los escenarios.
Ginebra
Tabla 6-7. Comparación de presiones con nodos en la misma ubicación espacial - Ginebra
Nodo
Real
Virtual
1
327
108
2
331
190
3
128
149
4
314
94
Red real
Red virtual
Figura 6-3. Nodos seleccionados en cada modelo de Ginebra
En las gráficas de la Figura 6-4 se observa la tendencia de todas las curvas de presión en conservar
la misma forma dado que se utiliza el patrón de consumo real, aunque es evidente cierta diferencia
en varios metros entre los escenarios virtuales y el real. Tomando como referencia los cuatro nodos
de medición seleccionados se observa que no hay una tendencia sobre cuál es el escenario que se
aproxima siempre mejor a la curva de la red real. Por el contrario, las diferencias de presión (‘dp =
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presión real – presión virtual’) de una red virtual respecto a la real, varían en magnitud de un nodo
a otro. Mientras que para los Nodos 1 y 3, las redes virtuales que mejor se aproximan resultan ser
la 11 y 12 cuyos conjuntos de datos son los más completos, para el Nodo 2 las que mejor se
aproximan son la 6 y 7; y para el Nodo 4 la 9 y 5, tal como se observa en la Tabla 6-8.
Figura 6-4. Gráficas de presión durante el periodo de simulación
En esta tabla se muestran los escenarios ordenados (menor a mayor) de acuerdo con las diferencias
de presión en la hora de máxima demanda (10 hrs) para estos cuatro nodos - exactamente en el
mismo orden en que se presentan en las gráficas anteriores – en donde se observa la mayor
diferencia de presión es de 3.6 m. Sin embargo, la diferencia máxima de presión en el área de
servicio para todos los escenarios virtuales está entre 9.6 – 10.7 m mayores que en la red real.
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Tabla 6-8. Jerarquía en las diferencias de presión en la Hora de Máxima Demanda (10hrs)
Nodo 1
Nodo 2
Nodo 3
Nodo 4
dp
Escenarios
dp
Escenarios
dp
Escenarios
dp
Escenarios
-0,65
13
-0,12
13
1,34
13
0,30
9
-2,64
12
-1,57
6
-0,76
11
0,33
5
-2,73
11
-1,62
7
-0,94
12
0,41
10
-3,03
7
-1,90
3
-1,37
6
0,42
4
-3,05
9
-2,01
2
-1,39
5
0,45
8
-3,07
5
-2,22
11
-1,41
7
0,58
3
-3,25
4
-2,38
12
-1,47
8
0,63
2
-3,31
3
-2,97
8
-1,48
4
0,69
7
-3,35
6
-2,98
10
-1,49
10
0,78
12
-3,41
2
-2,99
5
-1,52
9
0,81
11
-3,50
8
-3,04
9
-1,78
2
0,93
6
-3,61
10
-3,12
4
-2,01
3
2,94
13
Al comparar la totalidad de las redes virtuales con la red real, se obtienen estadísticas de presión
similares con diferencias en promedio de 2 m y máximo 8 m (ver Tabla 6-9). Además, en promedio
cerca del 42% de las diferencias de presión en todos los nodos de las redes virtuales resultaron
siendo entre 2 - 4 m mayores que en la red real; seguido por un 35% para diferencias entre los 0 - 2
m en que las presiones en las virtuales fueron mayores que las reales, y cerca de 11% en el que, por
el contrario, las presiones en la red real fueron mayores (ver Figura 6-5).
Cabe destacar el comportamiento de la red virtual del escenario No. 13 que, al disminuir la altura
de energía de ambos tanques en 2 m (1050 a 1048 m), la aproximación con la red real mejora
significativamente en todos los puntos de medición, en especial para los extremos de la red y
resultando como mejor escenario. En este último escenario, cerca de un 76% de los nodos de la red
presenta diferencias de presión entre los -2 y 2 m, con la diferencia media de 0.4 m y la máxima de
7.7 m. Las siguientes gráficas exponen lo anterior, siendo evidente la similitud entre escenarios
virtuales y la influencia de la altura de energía de los tanques en el escenario No. 13.
Tabla 6-9. Estadísticas de presión [m] en la HMD de la red Ginebra
Red
Mínimo
Promedio
Máximo
Real
6,7
11,7
19,6
Virtual 2
8,7
13,9
27,6
Virtual 3
8,6
13,9
26,6
Virtual 4
8,8
14,0
27,6
Virtual 5
8,9
13,8
27,1
Virtual 6
8,3
13,8
28,0
Virtual 7
8,3
13,6
26,5
Virtual 8
8,6
14,0
28,3
Virtual 9
8,8
13,9
27,2
Virtual 10
8,7
14,0
28,1
Virtual 11
8,2
13,4
27,1
Virtual 12
8,4
13,5
27,1
Virtual 13
6,1
11,3
25,1
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Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental
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(a)
(b)
Figura 6-5. (a) Curva de densidad acumulada de las diferencias de presión. (b) Agrupación de diferencias de presión por nodos
En resumen, se puede resaltar que en los extremos de la red (Nodos 1 y 2) se presentan las mayores
diferencias de presión durante todo el periodo de simulación y cómo en el escenario no. 13 se ven
significativamente favorecidos por los ajustes en las alturas de energía en ambos tanques, pues se
reducen considerablemente las diferencias de presión con respecto al modelo real. En cambio, en
los nodos más centrales (Nodos 3 y 4) se observa que antes de realizar dichos ajustes, ya de por sí
muestran una satisfactoria aproximación a las presiones reales en esas zonas del área de servicio.
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Candelaria
Tabla 6-10. Comparación de presiones con nodos en la misma ubicación espacial - Candelaria
Nodo
Real
Virtual
1
219
237
2
137
7
3
437
37
4
73
104
Red real
Red virtual
Figura 6-6. Nodos seleccionados en cada modelo de Candelaria
Para el caso de Candelaria, en los nodos en el extremo de la red se observa que las diferencias de
presión en las horas de menor demanda son mínimas respecto a la red real y se incrementan
notoriamente en la hora de máxima demanda; mientras que en los nodos centrales, hay mayores
diferencias en todo el periodo de simulación. Por otro lado, cabe destacar cómo en 3 de los 4 nodos
seleccionados, los escenarios 11 y 12 muestran una mayor aproximación al caso real a medida que
la información de entrada es más completa (estimando los valores de km y emisores). Para el nodo
4, se presentan diferencias pequeñas de aproximadamente 1 m y un comportamiento contrario a
medida que las pérdidas de energía son mayores en cada escenario virtual siendo evidente en cómo
las redes virtuales satisfacen la hidráulica con una menor energía. Esto se puede explicar al observar
que en esta zona hay un trazado adicional (correspondiente a dos calles hacia el norte del municipio)
que permite una mayor distribución de la energía en cada nodo.
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Por otro lado, para el escenario no. 13 se realizaron varias pruebas al aumentar o reducir las alturas
de los tanques de abastecimiento para evaluar el mismo comportamiento que en Ginebra. Sin
embargo, los resultados mostraron que el cambio de la energía disponible en los tanques sólo
provocaba que las curvas de presión subieran o bajaran los metros de diferencia inducidos
(empeorando su aproximación para los nodos de medición), pero no mejoraba la aproximación en
la hora de máxima demanda. Por tanto, se evaluó el escenario no. 13 nada más con medio metro
de diferencia y así, el escenario se muestra como la mejor aproximación.
Figura 6-7. Gráficas de presión durante el periodo de simulación
En la Figura 6-10 se presentan las altas diferencias de presión entre las redes virtuales ordenadas de
menor a mayor y la real en la hora de mayor demanda para los 4 nodos seleccionados. Se evidencia
que hacia la zona norte del municipio (nodo 1) hay diferencias significativas de más de 6 metros en
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que las presiones en las redes virtuales son mayores que en la real; mientras que para los nodos en
la zona sur (nodos 2 y 3) las diferencias están entre 2.6 metros y máximo 5.4 metros. Por otro lado,
según lo que se mencionó en el párrafo anterior, el nodo 4 refleja dicho comportamiento con
presiones mayores en la red real que en todas las virtuales y con diferencias de pequeña magnitud.
Tabla 6-11. Jerarquía en las diferencias de presión en la Hora de Máxima Demanda (10hrs)
Nodo 1
Nodo 2
Nodo 3
Nodo 4
dp
Escenarios
dp
Escenarios
dp
Escenarios
dp
Escenarios
-10,59
3
-5,31
7
-4,92
7
-0,01
7
-10,36
7
-5,2
8
-4,9
9
0
9
-10,33
2
-5,17
9
-4,84
6
0,04
8
-10,22
5
-5,03
6
-4,64
8
0,09
3
-10,07
4
-5,02
3
-4,61
3
0,13
6
-10,06
6
-4,99
5
-4,3
2
0,25
5
-9,92
8
-4,97
2
-4,23
5
0,32
4
-9,73
9
-4,89
4
-4,13
4
0,34
2
-9,06
13
-4,46
10
-3,93
13
0,45
13
-9,01
10
-4,46
13
-3,9
10
0,52
10
-8,96
11
-4,37
11
-3,84
11
0,55
11
-6,69
12
-2,68
12
-3,11
12
0,61
12
Sin embargo, al comparar la totalidad de las redes virtuales con la red real, se obtienen estadísticas
de presión similares con diferencias entre 4 y 6 metros (ver Tabla 6-12). Además, se observa que
hay una mayor tendencia a tener altas diferencias de presión en un gran porcentaje de los nodos.
Aproximadamente el 22% de los nodos de las redes virtuales presentan diferencias de presión entre
-2 y 2 m; mientras que cerca del 75% de los nodos presentan diferencias de más de 4 m siendo las
presiones virtuales mayores que las reales. Se observa que el escenario no. 12 muestra una mejoría
al reducir la cantidad de nodos con diferencias de presión de gran magnitud, aunque no
significativamente para ser el escenario con la información de entrada más completa.
Tabla 6-12. Estadísticas de presión [m] en la HMD de la red Candelaria
Red
Mínimo
Promedio
Máximo
Real
13,4
20,9
27,9
Virtual 2
19,2
25,4
31,6
Virtual 3
19,3
25,5
31,7
Virtual 4
19,1
25,3
31,5
Virtual 5
19,2
25,4
31,7
Virtual 6
20,2
25,4
31,4
Virtual 7
20,3
25,6
31,8
Virtual 8
20,0
25,4
31,7
Virtual 9
20,3
25,5
31,6
Virtual 10
19,3
24,8
30,9
Virtual 11
19,2
24,7
30,8
Virtual 12
18,4
23,6
28,7
Virtual 13
19,3
24,8
30,9
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(a)
(b)
Figura 6-8. (a) Curva de densidad acumulada de las diferencias de presión. (b) Agrupación de diferencias de presión por nodos
Similarmente al caso de Ginebra, se puede resaltar la necesidad de ajustar adecuadamente las
alturas de energía de los tanques al observar que, por un lado, las alturas seleccionadas parecen ser
precisas para los extremos de la red (Nodos 1 y 3) en donde se presentan diferencias de presión
mínimas en las horas de menos consumo. Mientras que por el lado del centro de la red (Nodos 2 y
4), hay mayores diferencias en todo el periodo de simulación que podrían ajustarse con las alturas
de energía en ambos tanques, aunque estas diferencias se atribuyen más hacia las diferencias en
las elevaciones de los nodos virtuales respecto a los reales. Finalmente, en ese caso se destaca la
influencia de completar los conjuntos de datos de entrada al reducirse las diferencias de presiones
entre los modelos virtuales y reales.
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Bugalagrande
Tabla 6-13. Comparación de presiones con nodos en la misma ubicación espacial - Bugalagrande
Nodo
Real
Virtual
1
53
239
2
42
198
3
521
192
4
203
636
Red real
Red virtual
Figura 6-9. Nodos seleccionados en cada modelo de Bugalagrande
Dado que Bugalagrande es una red más grande y de mayor complejidad, el comportamiento de las
presiones en las redes virtuales se hace más significativas para los últimos 4 escenarios (10 – 13),
mostrando una mayor influencia de la información de los conjuntos de datos de entrada y
estimación de las pérdidas en la red en el diseño e hidráulica de las redes. En las gráficas que se
muestran a continuación, se ven significativas diferencias a lo largo de todo el periodo de
simulación, especialmente para los escenarios 2-9 en los cuales aún no se han incluido importantes
pérdidas de energía, y cómo se logra una mejor aproximación al considerar dichas pérdidas. De la
misma manera, resulta evidente cómo en la red virtual del escenario no. 13 hay un importante
impacto al incrementar la altura de energía del tanque de abastecimiento en 5 m, en especial para
la zona sur del municipio (Nodo 3) y también al reducirse tanto las diferencias de presión en las
horas de mayor consumo, como en las de menor consumo.
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Figura 6-10. Gráficas de presión durante el periodo de simulación
En la Tabla 6-14 se muestran los escenarios ordenados (menor a mayor) de acuerdo con las
diferencias de presión en la hora de máxima demanda (10 hrs) para estos cuatro nodos -
exactamente en el mismo orden en que se presentan en las gráficas anteriores. Para las zonas de
mayor cercanía al tanque (Nodo 1 y 4) se presentan las menores diferencias en donde las presiones
de la red real son mayores a las virtuales, con una media de aproximadamente 2.3 m; mientras que,
en los extremos de las redes, la diferencia media de presión está en 15.4 m en el Nodo 2 y 3.57 m
en el Nodo 3. Asimismo, se observa que, en las horas de menor consumo, en todos los cuatro nodos
seleccionados se presentan diferencias de presión de aproximadamente 8 m y que este valor se
reduce en 5 m acorde con la modificación en la altura del tanque en el escenario no. 13 de 980.3 m
a 985 m, siendo evidente su influencia en los resultados.
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Tabla 6-14. Jerarquía en las diferencias de presión en la Hora de Máxima Demanda (10hrs)
Nodo 1
Nodo 2
Nodo 3
Nodo 4
dp
Escenarios
dp
Escenarios
dp
Escenarios
dp
Escenarios
1,18
13
-17,21
5
-7,46
9
-0,71
13
2,67
5
-17,00
9
-7,27
8
0,26
9
2,82
9
-16,99
4
-6,86
7
0,31
2
2,87
4
-16,81
8
-6,78
6
0,31
5
3,01
8
-16,61
2
-6,68
5
0,37
3
3,29
3
-16,48
3
-6,43
4
0,38
8
3,36
2
-16,423
13
-6,26
2
0,41
7
3,45
7
-16,30
7
-5,83
3
0,48
4
3,61
6
-16,19
6
-2,36
13
0,54
6
5,75
10
-12,58
10
1,39
10
3,91
10
5,98
11
-12,36
11
1,62
11
4,10
11
7,45
12
-5,215
12
10,06
12
5,015
12
Al analizar la totalidad de los nodos de las redes virtuales, se obtienen estadísticas de presión
similares a la red real con diferencias entre 1 y 4 m (ver Tabla 6-15). Además, se observa que sólo
un 10% de los nodos de las redes virtuales de los escenarios 2-9 presentan diferencias de gran
magnitud con presiones de 8 m mayores que en la red real (ver Figura 6-11 (a) y (b)). Cerca de un
40% adicional de los nodos virtuales presenta presiones mayores que la red real entre 0 y 8 m;
mientras que el restante 50% presenta esas mismas diferencias, pero siendo las presiones de la red
real mayores que las virtuales. Por otro lado, para los últimos cuatro escenarios, sólo un 10% de los
nodos virtuales presenta presiones mayores que la red real y el restante 90% presenta presiones
inferiores a la real, llegando a máximas diferencias entre los 10 y 12 m. Cabe notar que el escenario
no. 12 muestra las mayores diferencias y el escenario no. 13 muestra buena aproximación al
concentrar cerca de un 80% de las diferencias de presión entre -4 y 4 m.
Tabla 6-15. Estadísticas de presión [m] en la HMD de la red Bugalagrande
Red
Mínimo
Promedio
Máximo
Real
16,4
30,8
40,7
Virtual 2
19,2
32,1
38,5
Virtual 3
19,4
32,0
38,4
Virtual 4
19,1
32,2
39,1
Virtual 5
19,3
32,4
39,3
Virtual 6
19,3
32,0
38,2
Virtual 7
19,5
32,1
38,3
Virtual 8
19,2
32,3
38,8
Virtual 9
19,5
32,5
39,0
Virtual 10
17,2
27,6
35,7
Virtual 11
17,0
27,4
35,4
Virtual 12
9,8
23,0
34,0
Virtual 13
22,2
31,8
40,1
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(a)
(b)
Figura 6-11. (a) Curva de densidad acumulada de las diferencias de presión. (b) Agrupación de diferencias de presión por nodos
En resumen, en esta red más compleja se puede observar cómo se logra una buena
aproximación al completar los conjuntos de datos de entrada, ya que en los resultados se
observa una reducción las diferencias de presiones entre los modelos virtuales y reales en
determinados momentos del periodo de simulación. Tanto en Bugalagrande, como en los casos
de estudio anteriores, las diferencias de presión en las primeras horas del día se reducen
significativamente a partir del escenario no. 11 cuando se consideran pérdidas adicionales y de
mayor impacto en la hidráulica de la red como son las fugas. Finalmente, en este caso también
se resalta notoriamente la influencia de ajustar la altura de energía del tanque para el escenario
no. 13.
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6.2.2.2 Caudal
Con el diseño de cada escenario del 2 al 9, en cada caso de estudio se seleccionó una tubería en
cercanía a la salida de las fuentes de abastecimiento de los modelos reales y virtuales, con el fin de
comparar el caudal transitando. A continuación, se muestran los caudales durante todo el periodo
de simulación para cada uno de los escenarios.
Municipio >
Ginebra
Candelaria
Bugalagrande
Red >
Real
Virtual
Real
Virtual
Real
Virtual
Link ID >
371
494
483
492
397
1442
(a) Ginebra
(b)
Candelaria
(c) Bugalagrande
Figura 6-12. Caudal durante el periodo de simulación para las tuberías seleccionadas
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De las gráficas anteriores se observa una aproximación aceptable del caudal transitando por las
tuberías seleccionadas para todos los casos de estudio, aunque requiere ajustes para mejorar los
modelos. En Ginebra, las diferencias de caudal para la tubería están en el rango de 0.5 y 4 l/s para
la hora de máximo consumo, mientras que para las horas de menos consumo las diferencias son
mínimas, a excepción de los escenarios no. 11 y 13. Estos escenarios que incluyen las mayores
pérdidas, empiezan sobreestimando el caudal transportado en 4 l/s y posteriormente, se estabiliza
hacia las horas de mayor consumo.
Para el caso de Candelaria, se observa que las diferencias de caudal en las horas de menor consumo
son pequeñas de aproximadamente 3 l/s; mientras que para la hora de máximo consumo estas
diferencias incrementan considerablemente en aproximadamente 20 l/s. Los escenarios 2 y 10 al 13
mostraron las mejores aproximaciones, aunque ajustes podrían realizarse para mejorar los modelos.
Por último, para Bugalagrande se considera la tubería en la primera bifurcación del único tramo
proveniente del tanque, en donde se observa grandes diferencias de caudal de casi 35 l/s en los
escenarios 2 al 9, reduciéndose a 20 l/s en los escenarios 10, 11 y 13, y siendo el mejor en el
escenario no.12 con una diferencia de 10 l/s. Dando a entender que gran parte del caudal se está
dirigiendo por las otras dos tuberías que se conectan al mismo nodo en la bifurcación.
De esta manera, se puede resaltar que, a diferencia del análisis de presiones en las redes, los
caudales que pasan por las tuberías cercanas a las fuentes de abastecimiento muestran mayores
diferencias entre las redes virtuales y el modelo real. Esto ocurre en especial cuando se cuenta con
más de un tanque, ya que en la red real cada tanque cumple su propósito de abastecer un sector
específico del área de servicio gracias al uso de válvulas o tuberías paralelas que permiten la
sectorización. No obstante, en los modelos virtuales ambos tanques que están muy cercanos
tienden a conectarse a la misma única tubería. Además, esta investigación permitió reconocer la
importancia de asignar la misma altura de energía cuando se tiene más de un tanque, ya que
programas como WNG tienden a ignorar el tanque de menor energía hasta que sea esencialmente
necesario para satisfacer las demandas, y esto se observó claramente en las primeras horas de
suministro la distribución de flujo era de 100% en uno y 0% en el otro.
6.2.2.3 Índices Hidráulicos
Para evaluar el comportamiento hidráulico de las redes se estimaron los índices de resiliencia
durante todo el periodo de simulación tanto para las redes reales de todos los casos de estudio,
como para cada uno de sus escenarios virtuales. En los resultados se observa que los valores de
resiliencia para los modelos virtuales lograron una buena aproximación respecto al modelo real. Sin
embargo, en la mayoría de los escenarios los valores de resiliencia fueron mayores en magnitud, lo
que indica que tienen un mejor desempeño al contar con poca disipación de energía interna y mayor
energía redundante.
Ginebra
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A medida que se generan los escenarios virtuales 2 al 12, se observa que las diferencias en RI en las
horas de menor consumo son mínimas y que en la hora de mayor consumo, las diferencias se
reducen de aproximadamente 0.3 a 0.2. Cuando se tienen en cuenta otras pérdidas como emisores
en el escenario no. 13, los valores de resiliencia son menores que en el modelo real, pero logran la
mejor aproximación, con diferencias de mínimas de 0.02 – 0.05. El mismo comportamiento se
muestra en el NRI, siendo un índice que considera la redundancia de la red.
Por último, el MRI es aquel que muestra mayores diferencias entre los escenarios virtuales al ser un
índice que contempla la relación entre la energía disponible y requerida, por lo que la importancia
de la distribución de las demandas resulta evidente. Los escenarios que utilizan las demandas de
DVW son los que presentan las mayores diferencias en los valores de este índice, lo que indica que
hay mayor energía excedente disponible en cada nodo de la red; mientras que en los escenarios con
demanda real se ajustan de mejor manera al caso real. No obstante, nuevamente el escenario no.
13 es aquel que muestra las menores diferencias.
Figura 6-13. Índices hidráulicos estimados durante el periodo de simulación - Ginebra
Candelaria
Se observa que para RI y NRI, en los primeros escenarios en que se utilizó la demanda asignada
directamente por DVW, hay una baja aproximación de los valores de los índices de resiliencia en el
tiempo con respecto a los del modelo real, aunque el promedio en todo el día si es similar. Por otro
lado, al asignar tanto la demanda real, como las pérdidas en las redes, se simula de una mejor
manera las variaciones de dichos índices durante todo el periodo de simulación. Sin embargo, siguen
siendo diferencias de cerca del doble en magnitud que requiere mejores ajustes. Para el MRI de
todos los escenarios virtuales, se observa que en las horas de menor consumo en los nodos hay una
menor energía excedente disponible en comparación con el modelo real. Con el paso del tiempo,
esta energía tiende a disminuir ligeramente en menor magnitud que en la red real, en la cual la
energía excedente empieza a ser utilizada en gran medida como parte de la energía requerida, por
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lo que en la hora de máximo consumo hay una mayor energía excedente disponible en los nodos de
las redes virtuales que en la red real. El escenario no. 12 mostró ligeramente la mejor aproximación.
Figura 6-14. Índices hidráulicos estimados durante el periodo de simulación - Candelaria
Bugalagrande
Para RI y NRI, las mejores aproximaciones a los valores de resiliencia con las menores diferencias y
las formas de las curvas (aprox. 1.0) se observan en los últimos escenarios generados (10 – 13). Por
otro lado, para el índice MRI se observa que en los escenarios 2 – 9 en las horas de menores consumo
hay una menor energía excedente disponible en los nodos virtuales en comparación con el modelo
real; mientras que al incrementar las pérdidas en las redes virtuales en los escenarios 10 - 12, la
energía excedente disponible se reduce considerablemente en mayor magnitud que en el modelo
real. El escenario no. 13 nuevamente muestra las menores diferencias, en especial en la hora de
máxima demanda.
Figura 6-15. Índices hidráulicos estimados durante el periodo de simulación - Bugalagrande
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6.2.2.4 Similitud espacial
En la Figura 6-16, se observa la distribución de los diámetros obtenidos para cada uno de los
escenarios virtuales y se evidencian resultados similares entre sí, en donde las variaciones surgen es
por contemplar los materiales de las tuberías y al restringir los diámetros de más o menos tramos
de las redes.
Para Ginebra, las diferencias en la distribución de diámetros en la red resultan evidentes, con una
baja tendencia a incluir diámetro de 100 mm y alta por el diámetro de 50 mm. Para entender esto,
cabe recordar que el algoritmo de WNG se encarga de garantizar un mínimo nivel de servicio
realizando los ajustes necesarios en las tuberías principales y cumpliendo las restricciones con los
diámetros más pequeños dados. Debido a que en Ginebra el menor diámetro para el catálogo de
PVC es de 50 mm y en concreto de 75 mm, se explica cómo en los escenarios en que se daban como
conocidos los materiales de las tuberías, se reducía el número de tuberías de 50 mm e
incrementaban las de 75 mm. Por tanto, se obtienen los porcentajes de acierto más altos de
diámetros en la misma posición espacial que en el modelo real.
(a)
(b)
Figura 6-16. (a) Distribución de diámetros para cada escenario virtual de Ginebra (b) Porcentaje de acierto de tuberías
virtuales con diámetros en la misma posición espacial que el modelo real.
Por otro lado, en Candelaria (ver Figura 6-17), la similitud entre casos virtuales es mucho mayor, ya
que se descarta ese 2% de la red real con diámetro de 50 mm y se elige el diámetro de 75 mm como
el más pequeño para el catálogo. En consecuencia, se favorece el uso del siguiente diámetro en la
lista correspondiente a 100 mm, por lo que los escenarios cada vez se asemejan más al modelo real
cuando además se restringen los diámetros de gran tamaño. Asimismo, en todos los escenarios con
ks conocidos se obtienen los porcentajes de acierto más altos de diámetros en la misma posición
espacial que en el modelo real.
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Real
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
d = 50 mm
d = 75 mm
d = 100 mm
d = 150 mm
d = 200 mm
Red
Porcentaje
Acierto
Virtual 2
34,2%
Virtual 3
24,6%
Virtual 4
29,9%
Virtual 5
22,4%
Virtual 6
29,2%
Virtual 7
26,7%
Virtual 8
28,5%
Virtual 9
20,3%
Virtual 10
28,5%
Virtual 11
28,5%
Virtual 12
28,8%
Virtual 13
28,5%
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Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental
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(a)
(b)
Figura 6-17. (a) Distribución de diámetros para cada escenario virtual de Candelaria. (b) Porcentaje de acierto de
tuberías virtuales con diámetros en la misma posición espacial que el modelo real.
Similarmente se observa lo mencionado anteriormente para el caso de Bugalagrande en la figura
que se muestra a continuación. En este caso como la red es mucho más grande, no solo basta con
conocer los materiales de las tuberías, sino que tiene mayor relevancia la cantidad de tuberías que
se restringen o se asumen como conocidas. De esta manera es como se incrementan los porcentajes
de aciertos de diámetros en la misma posición espacial que en el modelo real. Resulta evidente que
el escenario no. 12 tiene el mayor acierto entre todos al disponer de información de entrada más
completa.
(a)
(b)
Figura 6-18. (a) Distribución de diámetros para cada escenario virtual de Bugalagrande. (b) Porcentaje de acierto de
tuberías virtuales con diámetros en la misma posición espacial que el modelo real.
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Real
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
d = 50 mm
d = 75 mm
d = 100 mm
d = 150 mm
d = 200 mm
d = 250 mm
Red
Porcentaje
Acierto
Virtual 2
61,8%
Virtual 3
64,2%
Virtual 4
75,0%
Virtual 5
75,3%
Virtual 6
64,0%
Virtual 7
65,3%
Virtual 8
74,7%
Virtual 9
76,6%
Virtual 10
74,7%
Virtual 11
74,7%
Virtual 12
85,2%
Virtual 13
74,7%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Real
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
d = 50 mm
d = 75 mm
d = 100 mm
d = 150 mm
d = 200 mm
d = 250 mm
Red
Porcentaje
Acierto
Virtual 2
56,0%
Virtual 3
56,2%
Virtual 4
59,8%
Virtual 5
59,6%
Virtual 6
57,2%
Virtual 7
57,9%
Virtual 8
62,2%
Virtual 9
62,5%
Virtual 10
62,2%
Virtual 11
62,2%
Virtual 12
69,3%
Virtual 13
62,2%
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7 CONCLUSIONES
En general para todos los casos de estudio al aplicar la metodología propuesta, los resultados de los
modelos sintéticos muestran una buena aproximación en el desempeño hidráulico con respecto al
modelo original. Esto se debe a que inicialmente se propone el uso de un algoritmo para obtener la
topología de la red virtual, DynaVIBe-Web, ya que se ha demostrado en diversas investigaciones su
capacidad para representar satisfactoriamente las características geométricas de las redes al tomar
como base la información de las vías del área de interés. De manera complementaria, se abarca la
herramienta WaterNetGen que permite una mayor flexibilidad en los datos de entrada a utilizar y
facilita el diseño de los diámetros de las redes virtuales (obtenidas con DVW) con poco esfuerzo
computacional y acorde con las restricciones de diseño predefinidas (V
max
y P
min
). Esta combinación
favorece la generación de modelos virtuales que se aproximen mejor a los modelos reales.
De esta forma, los escenarios de análisis planteados buscan evaluar la influencia de disponer de
fuentes de datos de entrada adicionales para desarrollar modelos virtuales, con el fin de determinar
la importancia de que un operador amplíe la cantidad y calidad de la información requerida para
completar sus modelos hidráulicos y el catastro de redes. Los resultados para todos los casos de
estudio demuestran que la metodología propuesta permite obtener modelos virtuales con buenas
aproximaciones en cuanto a la topología y desempeño hidráulico de los modelos reales.
Además, se destacan las siguientes consideraciones específicas:
Al usar conjuntos de datos más completos en las redes virtuales, como conocer las
características de tramos principales, la distribución de la demanda y las pérdidas de energía de
la red, se logra una mejor aproximación de la hidráulica y resiliencia de la red real.
Las redes virtuales de Ginebra mostraron los resultados más satisfactorios y homogéneos en
cuanto al desempeño hidráulico, ya que, al ser una red simétrica y corta en longitud, facilita el
diseño y simulación de la hidráulica en la red. A medida que la red se vuelve más compleja y
extensa, como en Candelaria y luego Bugalagrande, se presentan variaciones más heterogéneas
entre los resultados de los escenarios virtuales.
La investigación permitió reconocer la importancia de analizar la altura de energía suministrada
por los tanques, ya que en algunos casos pueden influir en las variaciones de presión con
respecto al modelo real, como se observó para todos los escenarios no. 13.
Se observó que la distribución de la demanda no influye en el diseño e hidráulica de las redes
virtuales, pero sí en la resiliencia. Los materiales de las tuberías sólo afectan el porcentaje de
aciertos en el diseño, pero no en su desempeño hidráulico. Mientras que la cantidad de tramos
principales conocidos y la estimación de las pérdidas, sí generan una mayor influencia en la
hidráulica para lograr una mejor aproximación a la red real.
Los índices de resiliencia RI y NRI muestran aproximaciones muy satisfactorias entre redes
virtuales y reales. Para el MRI, los escenarios que utilizan las demandas de DVW presentaron
mayores diferencias, lo que indica que hay mayor energía excedente disponible en cada nodo
de la red; mientras que en los escenarios con demanda real se ajustan de mejor manera al caso
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real. No obstante, nuevamente el escenario no. 13 es aquel que muestra las menores
diferencias.
A pesar de que la mejor aproximación se obtuvo con el escenario no. 13 para todos los casos de
estudio, el porcentaje de acierto de tuberías virtuales con diámetros iguales en la misma
posición que en el modelo real no resultó ser el más alto (aunque si dentro de los mejores). El
escenario no. 12, en el que se conocen los diámetros de aproximadamente el 30% de la longitud
de la red, claramente logró los mejores aciertos.
Candelaria Y Bugalagrande obtuvieron aciertos en promedio cerca del 70% y 60%,
respectivamente, de las tuberías de la red virtual cuyos diámetros eran iguales a los del modelo
real en la misma posición espacial. En Ginebra, el porcentaje de aciertos disminuye al 20%, ya
que en el catálogo de diámetros se consideró el de 50 mm y como WNG tiende a utilizar los
diámetros más pequeños para cumplir para garantizar el mínimo nivel de servicio, hubo mayor
prevalencia por este. Asimismo, Bugalagrande
En este sentido, se pueden lograr modelos virtuales con una buena aproximación cuando se
conocen los diámetros de tuberías del 20-30% de la longitud total de la red, haciendo énfasis en
tramos principales del área de servicio y cuando se estima satisfactoriamente el
comportamiento de las pérdidas en las redes reales para simular correctamente la hidráulica.
El programa de WNG funciona bien cuando se restringen o se asumen diámetros conocidos
continuos entre sí y preferiblemente cercanos a los tanques, más que la selección aleatoria de
tramos de la red. Esto debido a que el algoritmo de diseño empieza su recorrido por los tanques,
aumentando primero los diámetros de tuberías más próximas y esto genera que se cumplan las
restricciones con pocas tuberías de gran tamaño. Por tanto, un tramo de tubería restringido
ubicado aleatoriamente en la red no genera mayor impacto en el diseño de las tuberías vecinas.
La metodología para la generación de redes virtuales con esta metodología conlleva a una mejor
aproximación en el desempeño hidráulico con respecto a los observado por (Robles &
Saldarriaga, 2018), ya que permite mayor flexibilidad en la cantidad y calidad de información de
entrada a utilizar. Esto permite validar las simulaciones de los modelos virtuales al mejorar los
conjuntos de datos de entrada para representar mejor los modelos originales.
Finalmente, es importante tener en cuenta que las consideraciones de diseño son muy diferentes
entre la teoría y la práctica. A pesar de buscar ajustes cada vez más satisfactorios para simular mejor
la hidráulica de las redes virtuales, el alcance de la metodología propuesta se limita a obtener
aproximaciones satisfactorias de las redes virtuales con respecto a los modelos hidráulicos
disponibles de redes reales, a través del uso de algoritmos automáticos de generación y diseño, más
aún no pretende representar al 100% el funcionamiento de una RDAP en la vida real. Esto se explica
por el hecho de que, si se quisiera aplicar esta metodología en una RDAP que en realidad no cuenta
con un catastro completo, es muy probable que no se pueda confiar en que su diseño cumple con
las restricciones y lineamientos técnicos. Mientras que programas como WNG generan diseños
factibles de redes virtuales que cumplen con los requerimientos de demanda y restricciones
hidráulicas, por lo que, al compararlas con las redes en la vida real, los resultados obtenidos serán
de por sí muy distintos.
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8 RECOMENDACIONES
Según lo expuesto anteriormente, se recomienda seguir ampliando esta investigación en los
pasos posteriores a la generación de la topología de las redes virtuales con DVW, haciendo
énfasis en obtener diseños que representen mejor lo que está sucediendo bajo tierra, en aquellas
redes desconocidas para muchos operadores del servicio de acueducto. De esta forma, futuros
trabajos podrían enfocarse ya en casos de estudio reales, buscando sistematizar bases de datos
de redes reales (características de redes matrices, demandas por usuario, macromedición,
sectorización, mediciones en campo de presión y caudal, materiales instalados, etc.) y tratar de
estimar desde las bases teóricas otras variables de mayor incertidumbre como las pérdidas
menores o fugas en la red (ej. Cálculo de número de accesorios por unidad de longitud en la red).
En este sentido, pueden ocurrir dos situaciones en las que (1) sea posible seguir con la misma
ruta de análisis de esta investigación en utilizar alguna herramienta como WNG para diseñar a
partir de un conjunto de datos de entrada bastante completo y que se utilice información de
presiones para calibrar las redes virtuales con respecto a las pérdidas en la red, y de esta forma,
representar mejor la hidráulica. Por otro lado, que (2) sea posible estimar las pérdidas de energía
en las redes virtuales antes del diseño, con el fin de enfocarse más bien en calibrar los modelos
virtuales en términos de los diámetros y así, obtener diseños que puedan representar con más
aciertos en los diámetros.
El trabajo a futuro podría enfocarse en el desarrollo de una herramienta o algoritmo aplicable
para aproximarse más al diseño de redes virtuales para municipios de Colombia, con base en los
métodos de diseño que se utilizan en la realidad, en lugar de utilizar los diseños factibles de
programas desarrollados a nivel internacional. Para ello, se recomienda analizar mediante
encuestas o datos reales la manera en cómo operadores del servicio o consultores desarrollan
los diseños e implementaciones de RDAP en municipios de Colombia. Esto sirve como
información base para el desarrollo de una herramienta realmente aplicable para las empresas
prestadoras del servicio. Esto se plantea con el fin de probar esta metodología en una RDAP en
funcionamiento y desarrollar modelos virtuales más confiables para representar la realidad, y
menos teóricos en cuanto a demostrar cómo debería estar diseñada esa red.
Se recomienda tener en cuenta una topografía más confiable para la generación de los modelos
virtuales mediante el uso de DEM más precisos, con el fin de evitar mayores diferencias de
presión entre ambos modelos.
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