Carlos A. Bonilla, Ariele Zanfei, Bruno Brentan, Joaquín Izquierdo, Idel Montalvo

Die Überwachung von Wasserverteilungssystemen erfolgt derzeit mit Hilfe fortschrittlicher Echtzeit-Steuerungstechnologien, um eine höhere betriebliche Effizienz zu erreichen. Für die Zustandsschätzung können Datenanalysetechniken eingesetzt werden, die für die Verwaltung, die Entwicklung und den Betrieb von Wassernetzen unter Verwendung der überwachten Durchfluss- und Druckdaten an einigen Rohrleitungen und Knotenpunkten des Netzes entscheidend sind. In dieser Arbeit wird eine Methode zur Zustandsschätzung vorgeschlagen, die es ermöglicht, aus diesen Druck- und Durchflussmessungen auf den hydraulischen Zustand der Betriebsgeschwindigkeit von Pumpsystemen zu schließen. Der vorgestellte Ansatz schlägt vor, die Theorie der neuronalen Graphenfaltungsnetze in Verbindung mit hydraulischen Modellen zur Erstellung eines digitalen Zwillings des Wassersystems zu verwenden. Er wird an zwei hydraulischen Benchmark-Netzen validiert: dem Patios-Villa del Rosario-Netz in Kolumbien und dem C-Town-Netz. Die Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene Modell die Zustandsabschätzung in den beiden verwendeten hydraulischen Netzen effektiv vorhersagt. Die Ergebnisse der Bewertungsmetriken zeigen niedrige Werte des mittleren quadratischen Fehlers und des mittleren absoluten Fehlers sowie hohe Werte des Bestimmtheitsmaßes, was auf eine hohe Vorhersagefähigkeit hindeutet und darauf, dass die Vorhersageergebnisse die realen Daten angemessen repräsentieren.