Hera: l’intelligenza artificiale per prevenire le rotture sulle reti idriche

La lotta alle perdite idriche rappresenta una priorità per le aziende del ciclo idrico. Hera, che nel solo territorio emiliano-romagnolo gestisce 27 mila chilometri di acquedotto, rappresenta uno degli esempi virtuosi nel panorama nazionale. Il gestore riesce infatti a limitare le perdite giornaliere a 9,1 metri cubi di acqua per chilometro di rete, a fronte di una media nazionale di 24 metri cubi per chilometro.

Manutenzione predittiva

Per migliorare ulteriormente le sue performance, la multiutility ha deciso di puntare decisamente sulla manutenzione predittiva. L’obiettivo è di individuare i punti dell’infrastruttura dove è più probabile una rottura della rete. In questo modo è possibile intervenire con la sostituzione della condotta a rischio prima che il danno si verifichi. A questo scopo l’azienda, da sempre aperta alle innovazioni tecnologiche, sta testando un algoritmo di intelligenza artificiale proprio per individuare i punti a maggior rischio, in modo da pianificare investimenti e interventi in modo sempre più puntuale e mirato.

Collaborazione con Unibo e Rezatec

Un progetto nel quale ha coinvolto prima l’Università di Bologna e, poi, Rezatec, realtà aziendale attiva nel campo data analytics e dell’intelligenza artificiale. Dopo una prima sperimentazione che ha interessato 500 chilometri di rete della provincia di Rimini nei comuni di Santarcangelo di Romagna, Riccione e Cattolica, l’algoritmo ha già dato buoni esiti. È stato infatti possibile circoscrivere la porzione di acquedotto dove si sono poi effettivamente verificate la maggior parte delle perdite.

Ma non solo, perché analizzando con l’Università di Bologna i fattori che aumentano il rischio di rottura, è stato possibile aggiornare le linee guida che orientano la scelta del materiale per i rinnovi delle condotte, in modo da individuare la soluzione specifica che, a fronte del contesto in cui avviene la posa, del tipo di terreno e della temperatura ambientale, minimizzi il rischio di rottura.

La sperimentazione dell’algoritmo

Forte di tali risultati, la sperimentazione dell’algoritmo viene estesa quest’anno fino ad abbracciare ben 2.800 chilometri di condotte, non solo del riminese, ma che comprendono anche di un tratto di acquedotto dell’area di Forlì-Cesena.

La messa a punto dell’algoritmo è partita dallo studio e dall’analisi dei fattori che possono determinare la rottura di una condotta:

  • endogeni (età, materiale e diametro della condotta)
  • esogeni (temperatura, tipo di suolo, livello di profondità della falda, radici presenti nel terreno e cedimenti dello stesso)

Elaborando queste informazioni, assieme ai dati sulle perdite effettivamente verificatesi nel 2016 e nel 2017, Rezatec ha sviluppato un algoritmo “a pesi dinamici”. Con questo algoritmo ha provato a “indovinare” dove si erano verificate le perdite nel 2018, già registrate da Hera, ottenendo risultati confortanti. In particolare, lo scorso anno, l’algoritmo ha permesso di individuare il 35% della rete santarcangiolese sulla quale si è verificato il 69% delle rotture. È stato proprio questo risultato a suggerire l’opportunità di rilanciare il progetto, ampliando la quota di acquedotto interessato.

L’approccio integrato di Hera

La nuova iniziativa arricchisce l’approccio integrato con cui Hera sta affrontando la sfida del contenimento delle perdite idriche, combinando la ricerca attiva delle stesse, che ha uno dei suoi punti di forza principali nella distrettualizzazione delle reti, una gestione adattiva della pressione dell’acqua erogata alle variazioni della domanda e, appunto, la manutenzione predittiva.

Futuri interventi nel telecontrollo

In questo contesto, ulteriori efficienze sono attese sul fronte della telelettura dei contatori, funzionale non solo alla fatturazione ma anche a un controllo puntuale, e in tempo reale, dei consumi massimi e minimi delle diverse utenze. Ciò è indispensabile per regolare in modo intelligente la pressione dell’acqua erogata e per individuare tempestivamente eventuali anomalie.

 

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