Desarrollo de una metodología de priorización de limpieza de colectores basada en el análisis de riesgos.

Abstract

[ES] La limpieza preventiva de colectores se ha venido realizando tradicionalmente mediante el establecimiento de unas frecuencias fijas de limpieza para toda la red de alcantarillado, en algunos casos con una mayor frecuencia en determinadas zonas específicas, en las que por experiencia se sabe que requieren mayor limpieza.

Para una gestión eficiente de estos sistemas de alcantarillado, la gestión de activos basada en riesgos implica identificar los activos más críticos para tomar el curso de acción más eficiente con respecto a la planificación de labores de operación y mantenimiento. Al priorizar la limpieza de los activos con mayor riesgo de fallo, se evitan posibles fallas en las tuberías de alcantarillado que podrían generar altos costos económicos, sociales y ambientales.

El objetivo del presente trabajo es desarrollar una metodología de limpieza de colectores que permita estimar la frecuencia de limpieza en base a la necesidad real de cada tubería de un sistema de alcantarillado dependiendo de sus condiciones (tubería y efluente), basada en el análisis de riesgos.

Se empezará por el análisis del estado del arte para posteriormente definir una metodología basada en el análisis de riesgos que pueda ser aplicable para la limpieza de redes de alcantarillado. La propuesta pretende encontrar el valor del índice de necesidad de limpieza , correspondiente al valor del riesgo por fallo tomando en cuenta las condiciones propias de la tubería (diámetro, pendiente, material y otros), así como las condiciones externas debido al efluente (grasas, detergentes y otros), zona implantada o impacto previsible por desbordamiento en el medio receptor.

La determinación del riesgo de fallo de una tubería implicará determinar su peligrosidad y su vulnerabilidad en función de ciertas características del propio sistema o del entorno en el que se encuentra. Estas características se determinarán en cada caso (peligrosidad y vulnerabilidad) para, finalmente, obtener un índice de riesgo para cada tramo de colector.

Cada tubería presentará un valor de riesgo que en caso de ser alto será un indicador de mayor necesidad de limpieza, permitiendo agruparlas o zonificarlas de mayor a menor para mejorar la gestión de activos, aumentar la calidad de la prestación de servicio y proteger el medio ambiente.

La metodología propuesta tendrá su aplicación en una población gestionada por la empresa participante del proyecto, con el fin de analizar los resultados arrojados y poder concluir el nivel de predicción y similitud de la metodología planteada.

[EN] The master's thesis focuses on the development of a methodology for prioritizing sewer cleaning based on risk analysis. Starting with an analysis of the state-of-the-art methodologies, limitations were identified, and a machine learning methodology based on risk analysis was proposed. This methodology was designed to be comprehensive and versatile, with the capability to be applied to general asset management. The proposed methodology was successfully applied in a case study on the sanitation network of Sagunto, demonstrating its effectiveness in prioritizing sewer cleaning tasks. Through a robust and versatile decision tree model, built from an exhaustive risk analysis, the risk associated with blockages and sanitary failures was deduced. The conclusions highlighted the simplicity and effectiveness of the methodology, as well as its potential to be extrapolated to other areas of asset management, offering a valuable tool for informed decision-making in the management of potable water networks and stormwater drainage systems.