Probabilistic leak detectability assessment via state estimation in water transport networks

Abstract

Leak detectability or leakage awareness refers to the capability of sensing losses from a water supply system. Several methods exist in the technical literature to tackle this problem, but only few address it with a state estimation approach. The aim of this paper is to present a new methodology that enables probabilistic assessment of the extent to which water loss could be detected using state estimation by only analysing a single hydraulic state, i.e. one time period. Significant leaks are sensed by identifying unusually high normalised state estimation residuals, which can be identified based on the largest normalised residual test. More specifically, the probability of detecting leaks is computed here by working with the multivariate distribution among measurements and estimates to take into account the noisy nature of measurements with an analytical approach rather than with sampling experiments, which are time-consuming. The methodology set out herein also provides a procedure to systematically assess the minimum leak that could be detected in different parts of the network for a specific measurement setting and operating condition. The method has been applied to a water transport network case study to show its potential and to highlight the usefulness of such a tool for practitioners. The limitations of such a methodology are also discussed, including its possible use for on-line leak detection strategies.

La detectabilidad de fugas se refiere a la capacidad de detectar pérdidas en un sistema de suministro de agua. Existen varios métodos en la literatura técnica para abordar este problema, pero sólo unos pocos lo hacen con un enfoque de estimación de estado. El objetivo de este artículo es presentar una nueva metodología que permite evaluar de forma probabilística hasta qué punto se pueden detectar las pérdidas de agua mediante la estimación del estado analizando un único estado hidráulico, es decir, un periodo de tiempo. Las fugas significativas se detectan identificando residuos de estimación de estado normalizados inusualmente altos, que pueden identificarse basándose en la prueba del mayor residuo normalizado. Más concretamente, la probabilidad de detectar fugas se calcula aquí trabajando con la distribución multivariante entre mediciones y estimaciones para tener en cuenta la naturaleza ruidosa de las mediciones con un enfoque analítico en lugar de con experimentos de muestreo, que requieren mucho tiempo. La metodología aquí expuesta también proporciona un procedimiento para evaluar sistemáticamente la fuga mínima que podría detectarse en diferentes partes de la red para una configuración de medición y unas condiciones de funcionamiento específicas. El método se ha aplicado a un estudio de caso de una red de transporte de agua para mostrar su potencial y poner de relieve la utilidad de una herramienta de este tipo para los profesionales. También se discuten las limitaciones de esta metodología, incluido su posible uso para estrategias de detección de fugas en línea.