Detección y localización de fugas en Redes de distribución de agua potable : un enfoque basado en aprendizaje por refuerzo

Abstract

El incremento de la demanda de recursos naturales, específicamente del suministro de agua potable, debido al aumento exponencial de la población en las últimas décadas, ha puesto como punto de máximo interés el uso óptimo del vital líquido. En este sentido, reducir al mínimo el agua que se pierde en los sistemas de distribución de agua potable producto de fugas, cobra vital importancia. El presente proyecto aborda el problema de detección y localización de fugas en redes de distribución de agua potable haciendo uso de los avances en el área de inteligencia artificial, específicamente los desarrollos en algoritmos basados en aprendizaje por refuerzo. Se propone el uso del algoritmo DQN (Deep Q-Network) para abordar el problema de detección y localización de fugas, especialmente aquellas cuya dimensión (diámetro del orificio) es reducida. La metodología utilizada consiste en enfocar el problema como una tarea de clasificación, donde las clases consideradas se corresponden con un evento de fuga en alguna de las zonas de la red hidráulica. Además, para aprovechar la flexibilidad de este paradigma del aprendizaje automático, la solución del problema abordado involucra dos tareas distintas: una consiste en la selección inteligente de los subsectores a observar y la otra al proceso de clasificar; de esta forma, el sistema creado es capaz de usar sólo las zonas más relevantes de la red para detectar y localizar fugas en la misma.