Metodología de rehabilitación de redes de drenaje urbano basada en la gestión del riesgo de inundación con aplicación de un algoritmo pseudo-genético

Abstract

[ES] Los sistemas de drenaje urbano son de los activos públicos más valiosos en cualquier ciudad debido a su importancia en la protección de la salud pública y el medio ambiente. Estas redes no solo requieren de mantenimiento continuo para sostener un buen nivel de servicio, sino que también se deben rehabilitar periódicamente para adaptarlas a las crecientes cargas que les imponen los centros urbanos modernos. Existen una serie de factores que provocan que las redes de drenaje experimenten cada vez con mayor asiduidad eventos de crecida que superan su capacidad hidráulica. Entre estos factores los más importantes son el cambio climático y el crecimiento urbano. Por un lado, el cambio climático ha ocasionado un aumento considerable en la número y frecuencia de eventos de lluvia extrema, aumentando también la frecuencia de eventos de crecida. Por otra parte el crecimiento urbano ha impulsado la impermeabilización de las cuencas urbanas, ocasionando un aumento en la producción de escorrentía. Debido a todo lo anterior, redes originalmente bien diseñadas y con un nivel de protección apropiado para el momento en el que fueron concebidas, pasan a ser insuficientes, produciéndose inundaciones que afectan a la seguridad, salud y economía de la población. Para hacer frente a la creciente amenaza de inundación, las autoridades responsables se ven en la necesidad de invertir los limitados recursos a su disposición, para la implantación de medidas estructurales que logren una reducción eficiente del riesgo. Definiendo riesgo como el producto de la probabilidad de ocurrencia de un evento de inundación y sus consecuencias. Durante la evaluación económica de estos proyectos debe considerarse el total de los costes que se incurren durante la vida útil de la obra. En el caso de los proyectos de rehabilitación de redes de drenaje se deben considerar los costes capitales de inversión, costes de operación y mantenimiento, y varios costes asociados a los daños provocados por las inundaciones. El diseño hidráulico basado en riesgo tiene por objetivo la minimización todos los costes antes mencionados. En este trabajo se propone una metodología de rehabilitación de redes de drenaje basada en el análisis cuantitativo del riesgo de inundación, tomando como punto de partida la metodología propuesta por Ngamalieu (2019) en su Tesis Doctoral. En su trabajo, Ngamalieu plantea la aplicación de algoritmos evolutivos para la optimización de redes de drenaje urbano, considerando la instalación de depósitos de detención y la sustitución de tuberías. Estos algoritmos han demostrado alcanzar muy buenas soluciones al aplicarse a problemas de diseño hidráulico, pero en la mayoría de los casos requieren de grandes tiempos de computación para lograr una exploración completa del espacio de soluciones y pueden quedar atrapados en mínimos locales impidiendo el alcance de optimo global. Para remediar estas dificultades, Ngamalieu propone una técnica de reducción del espacio de soluciones basada en la disminución del número de variables de decisión a través de preselección de depósitos de detención y de tuberías a ser optimizados. Se utiliza un Algoritmo Pseudo-Genético (PGA) para realizar simulaciones preliminares con el fin de realizar está preselección. Durante estas simulaciones se limita la discretización de las áreas de sección transversal que pueden asumir los depósitos y también se utiliza una gama de diámetros tuberías reducida, con el fin de disminuir los tiempos de cálculo. Una vez realizada esta preselección de las variables de decisión, se procede a la optimización definitiva de la red. Aplicando el mismo principio de preselección de depósitos y tuberías descrito anteriormente, este trabajo propone una nueva técnica de reducción del espacio de soluciones por medio de un análisis de sensibilidad.

[EN[ Urban drainage systems are one of the most valuable public assets in any city due to their importance in protecting public health and the environment. These networks not only require continuous maintenance to sustain a good level of service, but must also be periodically rehabilitated to adapt them to the increasing loads imposed on them by modern urban centers. There are a series of factors that cause drainage networks to experience more and more flood events that exceed their hydraulic capacity. Among these factors, the most important are climate change and urban growth. On the one hand, climate change has caused a considerable increase in the number and frequency of extreme rain events, also increasing the frequency of flood events. On the other hand, urban growth has promoted the waterproofing of urban watersheds, causing an increase in runoff production. Due to all the above, originally well-designed networks with an appropriate level of protection for the moment in which they were conceived, become insufficient, producing floods that affect the safety, health and economy of the population. To face the growing threat of flooding, the responsible authorities find it necessary to invest the limited resources at their disposal, for the implementation of structural measures that achieve an efficient risk reduction. Defining risk as the product of the probability of occurrence of a flood event and its consequences. During the economic evaluation of these projects, the total costs incurred during the useful life of the work must be considered. In the case of drainage network rehabilitation projects, capital investment costs, operation and maintenance costs, and various costs associated with damage caused by floods must be considered. Risk-based hydraulic design aims to minimize all of the aforementioned costs. In this work, a methodology for the rehabilitation of drainage networks based on the quantitative analysis of flood risk is proposed, taking as a starting point the methodology proposed by Ngamalieu (2019) in his Doctoral Thesis. In his work, Ngamalieu proposes the application of evolutionary algorithms for the optimization of urban drainage networks, considering the installation of detention tanks and the replacement of pipes. These algorithms have been shown to achieve very good solutions when applied to hydraulic design problems, but in most cases they require long computation times to achieve a complete exploration of the solution space and can be trapped in local minima, preventing the optimal scope. global. To remedy these difficulties, Ngamalieu proposes a solution space reduction technique based on reducing the number of decision variables through preselection of detention tanks and pipes to be optimized. A Pseudo-Genetic Algorithm (PGA) is used to perform preliminary simulations in order to make this preselection. During these simulations, the discretization of the cross-sectional areas that the tanks can assume is limited and a reduced range of pipe diameters is also used, in order to reduce calculation times. Once this preselection of the decision variables has been carried out, we proceed to the definitive optimization of the network. Applying the same principle of preselection of tanks and pipes described above, this work proposes a new technique for reducing the space of solutions by means of a sensitivity analysis.