Colaboración con el Ayuntamiento y otras entidades

 

PROTOTIPO DE UN SISTEMA DE
MONITORIZACIÓN DE VÁLVULAS
PARA AGUAS DE BURGOS


El Instituto Tecnológico de Castilla y León (ITCL) en colaboración con Aguas de Burgos está estudiando un prototipo para el control de apertura y cierre de las válvulas de sectorización de Aguas de Burgos. 

Esquema del sistema

El sistema propuesto queda formado por los siguientes componentes:

  • Dispositivo de control de estado de válvula; desarrollado por ITCL. Posibilita la comunicación del dispositivo con el Back End de Sigfox. 
  • Sistema Back End de Sigfox; sistema externo a ITCL.
  • Servicio de recogida de información: encargado de recoger la información de Back End de Sigfox e insertarla en la BBDD de configuración.
  • BBDD de configuración; desarrollada por ITCL. Permite dar de alta los dispositivos, ubicarlos en un mapa y monitorizarlos en tiempo real.

Esquema del sistema

El sistema de monitorización del estado de apertura válvula está basado en un encoder magnético formado por dos discos confrontados. Un disco (giratorio) soporta un imán que gira con el disco y otro disco, que integra interruptores magnéticos Reed, queda fijo.

El dispositivo electrónico está conectado al disco fijo mediante un cable de 3 hilos. Dicho dispositivo incorpora batería que permitirá una autonomía entorno 5-7 años. La comunicación inalámbrica se realiza mediante tecnología Sigfox.

El dispositivo incorpora un botón en la parte interior que permite calibrar el dispositivo en la posición de cierre. Es decir, cuando el dispositivo se instale por primera vez, la válvula se dejará en estado de cierre y se pulsará el botón.

La solución también aporta el servicio de captura del Back End de Sigfox. Este servicio recoge la información del APN de Sigfox y la registra en la BBDD de configuración. La información de esta BBDD es explotada en la web de configuración, accesible desde navegador y con control de usuario y contraseña. Esa aplicación permite dar de alta dispositivos y monitorizar en tiempo real el estado de los dispositivos. Sobre la BBDD de configuración, Aguas de Burgos tendrá acceso de lectura para la monitorización en tiempo real del estado de los dispositivos.

El alcance que se plantea con este prototipo es la validación del correcto funcionamiento del sistema, tanto de la monitorización del estado de válvula como de las comunicaciones. No es objeto de esta primera fase obtener el diseño definitivo.

Para esta fase de prototipo ITCL incluye el desarrollo del útil que permite la instalación y desinstalación de los discos para aquellas válvulas que no sean accesibles para los operarios. El alcance que se plantea es un útil impreso en PLA que permita realizar pruebas de verificación y validación para en una siguiente fase pasar a un útil en otro material.

 

Componentes a suministrar

  • 8 prototipos de dispositivos electrónicos.
  • 8 juegos de discos impresos en PLA junto con imán e interruptores magnéticos Reed para el modelo de válvula 0604030014 del fabricante AVK.
  • Instalación en el servidor que designe Aguas de burgos de los siguientes componentes: servicio de recogida del Back End de Sigfox, BBDD de configuración y publicación de la aplicación web.

 

 

CREACIÓN DE UN ALGORITMO
DE PREDICCIÓN DE
LA CALIDAD DEL AGUA


Creación de un algoritmo de predicción de la calidad del agua en base a estrategias de análisis estadístico y Machine Learning en colaboración con la Universidad de Burgos, se ha puesto a disposición de un alumno, toda la información necesaria para el desarrollo del Trabajo Fin de Master en Ingeniería Industrial.

Resumen

El agua es un recurso muy valioso para el desarrollo de la vida, y el control de su calidad es un factor clave para asegurar la salud de las personas. Por ello, la medición continua de la calidad del agua es una herramienta clave para que gestores de las redes de abastecimiento como Aguas de Burgos dispongan de información suficiente para la toma de decisiones.

Aguas de Burgos se ha propuesto la meta de implantar un sistema de monitorización continua de la calidad del agua en toda la red con el menor coste posible, lo que implica buscar una solución alternativa a la instalación de sondas de medida de la calidad, cuyo coste de adquisición es muy elevado.

Por ello, el objetivo de este TFM es la creación de un algoritmo basado en estrategias de análisis estadístico y Machine Learning, que sea capaz de predecir los parámetros de calidad del agua en el punto donde actualmente está instalada una sonda de monitorización, utilizando para ello los datos actualmente disponibles en el sistema de monitorización. De esta manera se puede eliminar la sonda para reubicarla en otro punto y seguir un proceso iterativo de predicción de la calidad en distintas ubicaciones.

Para ello se ha seguido una metodología basada en tres fases (recopilación de datos, análisis y aplicación de algoritmos de Machine Learning), cuyo resultado ha sido la definición de una serie de modelos de predicción que han permitido estimar los datos medidos por la sonda con una precisión alta. La tecnología escogida para los modelos ha sido los árboles de regresión basados en bosques aleatorios.

La metodología se ha creado de tal manera que pueda ser extrapolada para la predicción de la calidad del agua en nuevas ubicaciones; para ello, los procedimientos se han programado en el software matemático “R”, el cual es de acceso gratuito y se usa ampliamente en investigación en el campo de la estadística y la inteligencia artificial.

Conclusiones

Conclusiones sobre el trabajo realizado
En primer lugar, podemos concluir que se ha alcanzado el principal objetivo del trabajo, ya que se ha logrado definir una serie de modelos de predicción de parámetros de la calidad del agua los cuales, a partir de datos existentes en la red de Aguas de Burgos, han sido capaces de predecir los valores de una sonda instalada en los depósitos de almacenamiento de Gamonal.

En concreto, los principales resultados obtenidos en este aspecto son:

  • ER5_SCAN1 Turbidez ISO NTU Bosques aleatorios 0 ,031 0,812 8 ,022
  • ER5_SCAN2 Turbidez EPA FTU Bosques aleatorios 0 ,038 0,728 9 ,568
  • ER5_SCAN3 Ultra Violeta 254 (UV254) nm Bosques aleatorios 0 ,006 0,926 1 ,913
  • ER5_SCAN4 Carbono Orgánico Total mg/l Bosques aleatorios 0 ,001 0,918 3 ,388
  • ER5_SCAN5 Carbono Orgánico Disuelto mg/l Bosques aleatorios 0 ,002 0,958 4 ,015
  • ER5_SCAN6 Color Aparente mg/l Bosques aleatorios 3 ,976 0,970 6 ,611
  • ER5_SCAN7 Color Real mg/l Bosques aleatorios 0 ,855 0,977 6 ,285
  • ER5_SCAN8 Conductividad us/cm Bosques aleatorios 1 ,286 0,963 0 ,268
  • ER5_SCAN9 pH Bosques aleatorios 0 ,002 0,982 0 ,247
  • ER5_SCAN10 Temperatura ºC Bosques aleatorios 0 ,155 0,991 1 ,756
  • ER5_SCAN11 Cloro Libre mg/l Bosques aleatorios 0 ,001 0,969 5 ,094
  • ER5_SCAN13 SUVA (UV254/DOCeq) l/mg-m Bosques aleatorios 1 ,474 0,967 3 ,546

Tabla 49. Resumen resultados de modelos de predicción
Fuente: Elaboración propia.

La técnica de predicción que ha demostrado ser más eficaz son los modelos basados en árboles de regresión, y dentro de ellos los modelos con bosques aleatorios.
Para lograr la selección de los modelos con la máxima garantía se han tenido en cuenta una serie de aspectos clave:

  • La calidad de los resultados depende directamente de la calidad de los datos de origen, por lo que realizar un pretratamiento adecuado es de vital importancia. Particularmente, se ha realizado un gran esfuerzo en este tipo de tareas que se ha visto recompensado al analizar los resultados del trabajo.
  • Para conocer la eficacia verdadera de un modelo, ésta se debe medir sobre un conjunto de observaciones independientes; para ello se han empleado técnicas de validación cruzada e indicadores de precisión ampliamente utilizados en este tipo de tareas.

Para comprobar la validez de los resultados, se ha consultado bibliografía relacionada con la predicción de la calidad del agua, de la cual se ha extraído información útil para confirmar que es factible predecir las variables objetivo con las técnicas utilizadas en este TFM.

También ha servido para validar el orden de magnitud de la precisión que es posible obtener con este tipo de modelos y conocer el tipo de metodología a seguir para conseguirlo.

Para lograr los objetivos se ha definido una metodología de trabajo con 3 fases principales, encargadas de cargar datos de fuentes de distinto origen, tratar y filtrar los datos para garantizar su calidad, y aplicar sobre esos datos modelos de predicción basados en Machine Learning. Toda la metodología se ha creado con el fin de que sea escalable y aplicable con otras fuentes de datos del mismo formato, con el objetivo de que en el futuro se pueda predecir la calidad del agua en otro punto de la red con el mismo código fuente y una pequeña intervención de personal cualificado.

Por otro lado, en el aspecto económico se ha comprobado que, teniendo en cuenta los costes de
implantación de los modelos y los precios de las sondas, la estrategia planteada en la que la sonda se va moviendo y con ella se van entrenando nuevos modelos en nuevas ubicaciones resulta una opción más económica que la instalación de sondas, haciendo viable la realización de estos trabajos desde un punto de vista financiero.

Como aspectos a mejorar, se debe trabajar más en profundidad en el tratamiento y filtrado de datos, sobre todo de las cuatro variables cuya tasa de precisión ha sido inferior al 95%, para lo cual serán necesario estudios adicionales de las variables de campo.

También se debe trabajar en la inclusión de otras tipologías de modelos de predicción más complejas y novedosas que puedan resultar de relevancia; dichos modelos serán más complejos, como puede ser el aprendizaje profundo (Deep Learning), algoritmos genéticos o redes neuronales, requiriendo de una formación adicional para el correcto manejo en estas técnicas innovadoras.

Finalmente, cabe destacar el interés de este trabajo como solución a la problemática de una empresa que desea ampliar el conocimiento de sus instalaciones a través de una captura de datos en continuo, pero tiene como barrera el elevado coste de implantación de una solución basada en equipos de medida en campo.

 

SMARTWATER4EUROPE


Trabajo Fin de Grado de un alumno de la Universidad de Burgos, al cual Aguas de Burgos le ha proporcionado la información necesaria para su realización.

Introducción

Es innegable el enorme aumento de la demanda de agua y energía que en los próximos treinta años tendrá lugar, como consecuencia del incremento de la población en los países emergentes y que se reunirá en las ciudades más grandes. El futuro del planeta pende de la gestión sostenible del agua. De ahí la imprescindible necesidad de proyectos inteligentes que conviertan nuestras ciudades en integradas, eficientes y sostenibles.

Para dar solución a este problema surge el proyecto SmartWater4Europe aceptado por la UE, cuya finalidad es impulsar respuestas vanguardistas en los desafíos que tengan que ver con el agua, siguiendo las premisas marcadas por la Asociación Europea para la Innovación sobre el Agua sobre gestión sostenible, eficiente e inteligente del agua. Es un proyecto de colaboración integrado por más de una veintena de empresas de los sectores privado y público liderados por la empresa inglesa Thames, la Universidad de Lille, la holandesa Vitens y la española ACCIONA Agua cuyo objetivo es la creación de un caso de negocio para redes de suministro de agua inteligentes a nivel mundial.

Combinando los datos y experiencias de las cuatro ciudades europeas elegidas y en distintas condiciones, esta iniciativa facilita la reflexión y la compilación de conocimientos acerca del agua inteligente a una escala hasta ahora inimaginable, otorgando una nueva visión sobre una industria que sería capaz de recortar los gastos de los operadores mundiales de agua a unos 10.000 millones de euro al año.

El sub-proyecto de demostración implantado en España se identifica con el acrónimo SWING: Smart Water Innovation Network in the city of BurGos. Para poder llevar a cabo este proyecto ACCIONA Agua contó con el soporte y dedicación de la Sociedad Municipal Aguas de Burgos, la cual es la encargada de implementar la Gestión Integral del Ciclo del Agua en la ciudad a través de la utilización de los modelos tecnológicos más punteros y su compromiso con la perfección.

SWING busca el análisis de la calidad del agua en tiempo real así como la determinación anticipada de las pérdidas de agua a partir de las múltiples fuentes de datos heterogéneas, mediante la monitorización, optimización y gestión del servicio con la mayor efectividad mediante la creación de soluciones inteligentes. Lo cual nos permite coordinar la red de abastecimiento de una manera proactiva y preventiva dejando de lado la respuesta reactiva ante la aparición de sucesos.

Conclusiones

El desarrollo del proyecto SamrtWate4Europe ha sido posible gracias a la colaboración de 21 participantes pertenecientes tanto al sector público como privado siendo liderado por la empresa inglesa Thames Water, la holandesa Vitens y la española ACCIONA Agua lideres todas ellas en el suministro de agua para redes inteligentes en todo el mundo. La propuesta ofrece una perspectiva de futuro y una compilación de información sobre el agua inteligente a niveles hasta ahora desconocidos, al unir la experiencia y la información de cuatro ciudades europeas de características totalmente diferentes; dando lugar a una visión de industria de agua que podría llegar a ahorrar, a los operadores de agua mundiales, un valor estimado de diez millones de euros al año.

Al congregar las tecnologías más extraordinarias y las mentes más excelentes, con la participación y la experiencia de las empresas de servicios públicos más importantes, el equipo puede lograr una perspectiva global única de todos los beneficios que la gestión inteligente del agua puede aportar. Esto se convierte en fundamental en un segmento de la industria que ha peleado en el pasado contra la segmentación.

El desarrollo de un “espacio seguro”, para la demostración de estas nuevas tecnologías, ofrece una ocasión sin parangón para comprobar la eficacia de sus diseños, algunos de las empresas más vanguardistas en tecnología del agua. Gracias a los seis millones de euros con los que la Comisión Europea ha subvencionado este proyecto ha sido posible transmitir su mensaje a la industria del agua a niveles desconocidos hasta ahora, pasando de ser un revolucionario de la transformación a una fuerza colaboradora, capaz de agitar la industria del agua.

El desarrollo tecnológico que Aguas de Burgos ha sufrido al ser elegida por ACCIONA Agua como zona de aplicación del proyecto SamartWater4Europe ha sido inconmensurable. El hecho de trabajar mano a mano con ACCIONA le ha permitido trabajar con las empresas tecnológicas más punteras en el ámbito de los equipos de control de calidad de agua y comunicación y medición de flujo en tiempo real; logrando recopilar conocimientos elementales para su trabajo diario. Así mismo, se han visto obligados a renovar, y sobre todo a asociar, sus aplicaciones de gestión comercial y de GIS, teniendo que integrar también su propia inteligencia empresarial en el proyecto, para poder gestionar toda la información. 

 

El experimento no podría haber resultado más beneficioso a nivel de equipo. La atmósfera de colaboración entre los técnicos de ACCIONA y el resto de empresas que han tomado parte en la demo-site: Homeria, Scan, Optiqua y Arson, ha sido inmejorable, lo que ha conseguido un enriquecimiento importante en la formación y mejora del cuerpo técnico de Aguas de Burgos. Logrando que el nivel, tanto de participación como de motivación, haya alcanzado niveles inesperados.

El proyecto SWING ha obligado a poner a punto la metodología para la monitorización de agua en tiempo real, siendo para ello necesario la utilización de una red de sensores genéricos específicos. El empleo de estos sensores facilita adquirir un mayor conocimiento del estado de la calidad del agua y poder programar probables actuaciones proactivas, pese a que el agua de Burgos posee una gran estabilidad química y su calidad es muy alta.

Aguas de Burgos ha podido optimizar la gestión del agua gracias a:

  • La detección de consumos anómalos y fugas en las instalaciones interiores de los usuarios.
  • La adaptación, en tiempo real, de flujos suministrados a las redes de distribución y presiones, lo que facilita a los técnicos el ajustarlas reduciendo, por lo tanto, el número de roturas y el volumen e fugas.
  • La realización con mayor asiduidad de balances de agua y de controles nocturnos se consigue anticipar la localización de fugas.
  • El reemplazo de los contadores por otros que permitan una administración y un control de los mismos más realista y fácil.
  • Estar al corriente de los hábitos de uso de los consumidores para poder planificar las inversiones en obras e instalaciones, así como el mantenimiento de las redes.
  • La automatización de muchas actividades consigue liberar recursos humanos que pueden realizar diversos trabajos.

Por otro lado la utilización de la plataforma Business Intelligence facilita la visualización de información de distintas fuentes: información meteorológica, analizadores de calidad de agua (Aguas de Burgos ha preferido trabajar con los datos proporcionados por la sonda S::can, en lugar de hacerlo con la variación del índice de refracción o con los valores de los sensores Optiqua, que son más ventajosos en medios más inestables o más contaminados.), estado de la red, GIS, información de clientes, información de contadores, así como de mantenimiento de la red. De esta manera es posible coordinar la red de distribución de manera anticipada e incluso preventiva transformando la red tradicional de abastecimiento en una red inteligente de abastecimiento.

La inestabilidad que se ha detectado en los sectores industriales y residenciales obliga a recurrir a la  implementación de algoritmos mejorados que tengan en cuenta los patrones de consumo y la estacionalidad y sean capaces de notificarnos las posibles averías, logrando de este modo la optimización del funcionamiento de la red. Tras la puesta en marcha de los logaritmos de predicción de consumos, basados en patrones, que permiten la detección de fugas de manera anticipada, se consigue la detección temprana, con un error relativo promedio, inferior al 10% con independencia del sector hidrométrico que se trate.

En un mundo en el que el Internet de las Cosas multiplica las posibilidades cada día y en el que el número de dispositivos conectados a la red crece de manera exponencial, la idea de Smart City se ha convertido en una realidad en un gran número de ciudades del planeta. La implementación en una ciudad, de la innovación y la tecnología a favor del desarrollo sostenible y aumento de la calidad de vida de los ciudadanos, la convierte en Smart City, prueba de ello es Burgos. La ciudad se ha transformado en precursor con una red de distribución inteligente y con muchos beneficios para sus usuarios y también para el medio ambiente.

 

PROGRAMA DE COOPERACIÓN
EDUCATIVA


La Universidad de Burgos y Aguas de Burgos suscribieron un
acuerdo de cooperación con fecha 10 de septiembrede 2019 con el objetivo de complementar la formación del alumno mediante
practicas en empresas. 

Dentro de las Tareas a realizar estaban:

  • Aprendizaje de las técnicas analíticas de aguas potables, residuales, lodos, tierras y compostajes.
  • En las prácticas han participado a lo largo del año 2019, 8 alumnos de los cuales 1 pertenecía al Grado de Ingeniería Agroalimentaria y del Medio Rural, 6 al de Grado de Química y otro al Master de Química.

Aguas de Burgos como tutor empresarial:

  • Fijó un plan de trabajo del alumno junto al tutor académico de la Universidad.
  • Orientó y ayudó en sus dudas y dificultades.
  • Evaluó la actividad del alumno en la empresa.

Esta experiencia, que ya se desarrolló en años anteriores, ha servido para confirmar la necesidad de aportar la experiencia de los técnicos de Aguas de Burgos, en la formación de los nuevos profesionales.

Desde Aguas de Burgos estaremos encantados de poner todos nuestros medios, tanto técnicos como  humanos para seguir formando a las generaciones venideras.

 

JORNADAS IOT
CANAL ISABEL II


Canal de Isabel II presenta los avances de la telelectura de contadores con tecnología NB-IOT en una jornada técnica.

El foro, en el que han intervenido técnicos de la empresa pública, de otras abastecedoras de agua, de compañías de telecomunicaciones y de empresas fabricantes de contadores, ha servido como espacio de análisis acerca del estado de esta tecnología y sus aplicaciones de cara a la mejora de la atención comercial y de la información que se da a los clientes sobre su consumo de agua. El objetivo último es la difusión de experiencias en el ámbito de la lectura inteligente de contadores de agua, mediante la tecnología de comunicación Narrow Band – Internet of Thigs (NB-IoT).

Esta segunda edición se ha detenido principalmente en la e-sim y su papel facilitador en esta tecnología, así como en los modelos y estrategias de implantación de la telelectura para los operadores de agua y telecomunicaciones.

Canal de Isabel II ha explicado su experiencia y planes futuros en el campo de la telelectura, que permite ofrecer un mejor servicio a los usuarios y optimiza los procesos de facturación y toma de datos. Técnicos de Emacsa, la empresa municipal responsable del abastecimiento de agua de Córdoba, y de Global 
Omnium, que opera el ciclo integral del agua en distintas localidades de Andalucía, Cantabria, La Rioja, País Vasco, Navarra, Castilla-La Mancha y Castilla y León, también han presentado sus retos, acciones y desafíos en esta tarea.

Representantes de Vodafone, Telefónica, Orange y el fabricante de instrumentos de medida Contazara han intervenido en las distintas mesas redondas del evento,  junto Canal de Isabel II y su empresa participada Canal de Comunicaciones.

Telelectura: más y mejor información para el cliente

La empresa pública lleva más de una década estudiando el uso de tecnologías avanzadas de telelectura que mejoren su actividad comercial y el servicio prestado a sus clientes en la Comunidad de Madrid: en 2018, Canal de Isabel II puso en marcha un proyecto piloto para estandarizar un sistema de telelectura de contadores de agua utilizando el sistema de comunicaciones (NB-IoT). Se trata de la primera experiencia de esta envergadura que se desarrolla en España y en la que participan las principales operadoras de comunicaciones, así como fabricantes de contadores.

Así, tras completar la instalación de los equipos en los proyectos piloto realizados con los tres grandes operadores de comunicaciones (Vodafone, Movistar y  Orange),  así como con el fabricante de contadores Contazara, se conectaron para la telelectura con NB-IoT de más de 4000 contadores. Con ello, Canal ha definido los parámetros y las especificaciones  técnicas necesarias para la adquisición de los equipos de comunicación hasta alcanzar el 100 % de contadores inteligentes en la Comunidad de Madrid, el objetivo marcado por la empresa para el año 2030.

Esta iniciativa se enmarca en el Plan Estratégico de Canal de Isabel II 2018-2030 y permitirá a la empresa pública ofrecer a sus clientes información completa y detallada sobre sus consumos, detectar posibles incidencias o pérdidas de agua en instalaciones interiores e incrementar la eficiencia en la gestión y explotación de su red de distribución, reforzando así el compromiso y la cercanía con sus usuarios.

 

AGUA DE BURGOS
A 12 MUNICIPIOS MÁS


El primer estudio de viabilidad de Acuaes contempla el suministro a 10 pueblos del alfoz sur, incluido el polígono Monte de la Abadesa y el segundo, la ampliación de la red de Campos de Muñó hasta Castrojeriz con la inclusión de 12 municipios más.

Los mayores problemas de abastecimiento de agua en muchas localidades de la provincia, han provocado el goteo incesante de peticiones para ampliar el suministro desde Burgos, sobre todo, con la ampliación de los depósitos de Cortes. La Diputación Provincial está siendo la canalizadora de las demandas de los alcaldes.

Se detalla, a continuación, la relación de los municipios adheridos.

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