Generación de trazados para redes de agua ramificadas, considerando criterios energéticos, mediante técnicas de grafos y clustering

Abstract

[ES] El incremento de la población global y el crecimiento económico han ocasionado un aumento significativo en el consumo de agua y energía. Este fenómeno, combinado con la disponibilidad de recursos y la gestión actual de los mismos, presenta un desafío sustancial en la búsqueda de servicios de agua sostenibles. La búsqueda de soluciones que promuevan la eficiencia es esencial para el futuro. En la actualidad, el sector del agua consume aproximadamente un 4% de la electricidad mundial, y se proyecta un aumento del 80% en el consumo para el año 2040. En adición, cerca del 50% de esta energía se emplea en la fase de distribución, según estadísticas de la Agencia Internacional de Energía (IEA). En este contexto, identificar oportunidades para mejorar la eficiencia energética en el transporte del agua dentro de las redes de distribución es crucial, esto conlleva a una reducción en el consumo de energía y, por ende, a una disminución de los costos operativos, teniendo un impacto directo en la sostenibilidad del servicio. Un factor condicionante del consumo energético que tradicionalmente ha sido pasado por alto es la inclusión del análisis energético en la etapa de definición del trazado de la red de distribución. En este trabajo, se propone una metodología con la cual generar trazados para redes de distribución de agua ramificadas más eficientes energéticamente, mediante el uso de técnicas de Machine Learning, en particular, el clustering y la teoría de grafos. La metodología propuesta se desarrolla en cinco etapas, empleando la distribución e información sobre los puntos de consumo y las posibles rutas de tuberías. Se realiza una sectorización inicial de la red, a partir de la cual se define una topología base que sirve para la identificación de diversos trazados de la red principal de distribución de agua; estos trazados son evaluados en función de su eficiencia energética. La metodología presentada permite la generación de trazados energéticamente eficientes, optimizando la energía requerida en la cabecera, adaptándose adecuadamente al terreno con el mínimo exceso de energía en los nodos y al menor costo global. Este enfoque resulta en un avance significativo hacia la consecución de servicios de agua sostenibles y eficientes desde el punto de vista energético.

[EN] The increase in global population and economic growth has led to a significant rise in water and energy consumption. This phenomenon, combined with resource availability and current management practices, poses a substantial challenge in the pursuit of sustainable water services. Therefore, seeking solutions that promote efficiency is crucial for the future. Currently, the water sector accounts for approximately 4% of global electricity consumption, and an 80% increase in consumption is projected by 2040. About 50% of this energy is used in the distribution phase, according to statistics from the International Energy Agency (IEA). In this context, identifying opportunities to enhance energy efficiency in water transportation within distribution networks is crucial, as it leads to reduced energy consumption and, consequently, lower operational costs, directly impacting the sustainability of the service. A determinant factor of energy consumption that has traditionally been overlooked is the inclusion of energy analysis in the stage of defining the layout of the distribution network. This work proposes a methodology to generate more energy-efficient layouts for branched water distribution networks using Machine Learning techniques, specifically clustering and graph theory. The proposed methodology unfolds in five stages, utilizing distribution and information about consumption points and potential pipeline routes. An initial network sectorization is performed, from which a baseline topology is defined. This baseline serves as a foundation for identifying various layouts for the main water distribution network. These layouts are evaluated based on their energy efficiency. The presented methodology enables the generation of energetically efficient layouts, optimizing the energy required at the source, adapting suitably to the terrain with minimal excess energy at nodes, and achieving the lowest overall cost. This approach represents a significant step towards achieving sustainable and energetically efficient water services.