Criticità nella stima delle perdite idriche utilizzando le linee guida da IWA Good Practices (EU Reference Document) Per Gentile Concessione G. Ceseri *, A. Mesturini **

* Giuliano Ceseri, giuliano.ceseri@prometeoweb.it  ** Andrea Mesturini, andrea.mesturini@gmail.com

Abstract: Gli algoritmi standard comunemente utilizzati per la stima delle perdite idriche in un DMA presentano alcune significative difficoltà computazionali, particolarmente evidenti in specifiche tipologie di Distretti: DMA in aree turistiche o in aree metropolitane commerciali/sportive (centri fieristici o simili). Le problematiche sono principalmente legate alla difficoltà di stimare correttamente il numero di abitanti serviti quotidianamente e il consumo idrico legittimo notturno. Questo articolo affronta le problematiche computazionali e la possibile entità degli errori di stima. Questa situazione suggerisce vivamente di ricercare alternative meno soggette a questo tipo di errori (un esempio è fornito dall’algoritmo di Web HPLeakage Detector).

Keywords: Active Leakage Control (ALC) Systems; Algoritmi di stima delle perdite idriche

Dal IWA Reference Document EU (p. 52) [1] vediamo di seguito lo schema concettuale per il calcolo della perdita di un DMA:  

Figura 1 Schema concettuale per la stima delle perdite in un DMA

Le formule standard per il calcolo delle perdite reali sono le seguenti:

QL =QDMA-QCNU

Dove Q_L è la portata notturna in m3/h imputabile alle perdite, Q_DMA è la portata notturna totale

(MNF) che entra nel DMA (Bilancio distrettuale notturno) e Q_CNU il consumo legittimo notturno degli utenti

                                                                Q_CNU=N_U*C_I

Q_CNU è a sua volta dato dal prodotto del numero di utenti serviti per il legittimo consumo notturno di un singolo utente.

Infine

V_L=Q_L*HDF

Dove V_L è il volume delle perdite giornaliere in m³/g e HDF è il cosiddetto fattore ora-giorno, che considera la differenza di pressione nelle varie ore del giorno e la natura dei materiali delle tubazioni.

La formula per HDF è la seguente:

HDF=∑I=1,24 (PI / PN)N1

dove P_I è la pressione all’ora _I in un punto significativo (AZP) del DMA, P_N è la pressione media notturna e N1 è un esponente da scegliere in base ai materiali delle tubazioni.

Un calcolo accurato dell’HDF è piuttosto complesso (e sicuramente soggetto a un certo livello di errore) e potrebbe quindi generare ulteriori notevoli variazioni sul risultato finale della stima delle perdite, considerando che a pagina 53 di [1] troviamo quanto segue: le NDF (acronimo alternativo per HDF) possono variare da 15 ore al giorno a 30 o più, a seconda della variazione di pressione.

Vediamo il dettaglio del problema con un esempio concreto di calcolo applicato ad un Comune rurale del Nord-Ovest d’Italia. I dati comunicati dal Gestore per questo Comune sono i seguenti:

Tabella 1 Dati principali del DMA

Qui già iniziano a presentarsi le difficoltà, perché mentre ovviamente il Gestore conosce perfettamente il numero di utenze, non altrettanto può dirsi per gli altri dati:

1. Abitanti: in questo caso, essendo un centro rurale, è marginalmente più facile determinare gli utenti serviti, ma la cosa è ovviamente molto più complessa in un centro urbano, dove possono mancare dati anagrafici analitici e quasi impossibile in frequenti casi particolari: centri turistici in piena stagione, aree urbane soggette ad eventi particolari dovuti a Centri Espositivi o importanti strutture sportive.
2. C_I è ovviamente congetturale e può essere valutato con buona precisione solo con anni di esperienza, non solo ma è un dato soggetto a frequenti e significative variazioni [2]
3. HDF questo è un parametro molto complesso da calcolare, come indicato in [3], spesso oscilla fra 18 e 22, ma può eccedere 24 in DMA operanti sotto qualche tipo di controllo pressione. Quindi anche la scelta di questo parametro è passibile di impatti significativi sul calcolo delle perdite, considerando che a pagina 53 di [1] troviamo quanto segue: il NDF (acronimo alternativo per HDF) può variare da 15 a 30 o più, a seconda della variazione di pressione.

Supponiamo per ora trascurabili le considerazioni precedenti ed applichiamo il calcolo al DMA in esame per Martedì 26 Settembre 2023.

Di seguito riportiamo la portata media immessa nelle prime ore del giorno.

Tabella 2 Portate immesse nel DMA

Applicando le formule viste sopra, con i parametri ipotizzati siamo ora in grado di stimare le perdite del DMA:

V_L = ((1,298*3600)-(2300*1,3))* HDF/1000= 40,39 m³/giorno ovvero 0,467 l/s.

Quindi la portata minima notturna delle ore 03:15 è così composta: 1. Consumo legittimo notturno= 0,831 l/s

2. Perdita reale= 0,467 l/s.

Quindi la perdita reale è solo il 36% della portata minima notturna (MNF).

Sappiamo però che ovviamente i consumi notturni d’utente incrementano la Domenica, rispetto al Martedì e questo in funzione di caratteristiche specifiche del DMA. In questo caso il Gestore ci ha indicato il 10% come percentuale di incremento del consumo, esso deve essere considerato nel calcolo della perdita che altrimenti risulta falsata nella seguente maniera:

V_L = (((1,298+0,831*0,1)*3600-(2300*1,3))* HDF/1000= 47,57 m³/giorno (+18%)

D’altra parte sappiamo anche che i consumi notturni d’utente incrementano in Luglio o Agosto, rispetto a Settembre e questo in funzione di caratteristiche specifiche del DMA. In questo caso il Gestore ci ha indicato il 25% come percentuale di incremento del consumo, esso deve essere considerato nel calcolo della perdita che altrimenti risulta falsata nella seguente maniera:

V_L = (((1,298+0,831*0,25)*3600-(2300*1,3))* HDF/1000= 58,34 m³/giorno (+44%), Ovviamente in un giorno festivo di Luglio o Agosto i due effetti si combinerebbero, peggiorando ulteriormente la situazione.

Risulta quindi chiaro che, volendo fare misure accurate delle perdite, non è possibile mantenere il valor medio di C_I  per il calcolo in tutti i mesi dell’anno e in tutti i giorni della settimana e questo richiede quindi aggiornamenti continui del parametro C_I  per le varie giornate di calcolo. Inoltre questi aggiornamenti sono diversi in funzione delle caratteristiche del DMA (ad esempio dell’età media della popolazione servita).

La conclusione è quindi molto semplice, soprattutto tenendo conto che abbiamo valutato possibili errori di parametrizzazione per il solo fattore C_I : a meno di un enorme lavoro di continuo affinamento e aggiustamento dei parametri di calcolo, le formule classiche per la stima delle perdite, sebbene formalmente corrette, sono, all’atto pratico, passibili di errori enormi; errori di stima che rendono complesso per il Gestore definire in modo ottimale la priorità di intervento per ricerca perdite e riparazione delle stesse.

Va anche considerato che il caso in esame era particolarmente semplice, perché in un DMA come quello esaminato il numero di abitanti serviti N_U è facilmente valutabile e tendenzialmente stabile.

Per questo motivo, potrebbe essere molto utile adottare algoritmi che non richiedono un lungo e complesso raffinamento dei parametri computazionali (un’attività che può richiedere anni per essere eseguita correttamente).

Un esempio di algoritmo può essere quello utilizzato nell’applicativo Web Web HP-Leakage Detector.

In questo “Software as a Service” le perdite reali vengono calcolate solo in base alla differenza tra i flussi in entrata e in uscita (se esistenti) nel/dal DMA nell’arco delle 24 ore. L’algoritmo esegue un’analisi di tipo “pattern recognition” su flussi e volumi, senza la necessità di conoscere altri dati sul DMA. Ciò consente di disporre di un servizio che non richiede un lungo raffinamento dei parametri computazionali e che per questo motivo è pienamente operativo fin dal primo giorno di funzionamento.

Tabella 3 Confronto di stime di due ALC

Figura 2 Servizio Web HP-Leakage Detector

Ovviamente qualunque stima delle perdite in un DMA ha una validità statistica e non deterministica, tuttavia, il confronto fra l’algoritmo qui considerato e vari Sistemi di ALC accuratamente messi a punto in anni di utilizzo ha mostrato una notevole coerenza di risultati. 

Ad esempio, riportiamo da [4], un confronto con l’ALC di CCAM, Gestore Italiano del Nord Ovest con elevata efficienza della propria rete (ILI inferiore a 2). Tale ALC è in esercizio da oltre 15 anni ed è stato continuamente messo a punto ed affinato dal Gestore.

I confronti condotti anche con altri Gestori hanno mostrato un livello medio di scostamento del 10% o inferiore, che oggettivamente è una differenza nulla tenuto conto della precisione oggettivamente ottenibile da un ALC, sia pur perfettamente messo a punto.

REFERENCES

• EU Reference document Good Practices on Leakage management WFD CIS WG PoM Main Report, European Union 2015 (par. 6,1)
• Jonas Kirstein, Klavs Høgh, Minimum night flow and legitimate night consumption statistics using smart meter data, IWA WaterLoss2022 Praha
• Calculating Hour-Day Factors for potable water distribution systems in South Africa,

Mckenzie, RS, Meyer, N and Lambert, AO, WRC, Report TT 184/02 Giuliano Ceseri, Andrea Mesturini, An innovative approach for easy leakage computation and real-time adaptive pressure control in a PMZ, IWA WaterLoss2024 San Sebastian