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L’opportunità della digitalizzazione
per il settore delle utilities
Mercoledì 14 febbraio 2024 | A2A, Fondazione AEM – Milano
«L’importanza dell’analisi critica dei dati
nei processi di simulazione idraulica delle reti»
Alessandro Gallina
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Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano
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Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano
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Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano
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Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano
Esempio 1 (FOG) – dati pluviometrici
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Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano
Esempio 1 (FOG) – dati pluviometrici
Planimetria delle
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derivata da due diversi
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Conclusione: In questa
realtà la scelta del
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Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano
Esempio 2 (FOG) – orari disallienati
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compromesso da
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Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano
Esempio 3 (H2O) – stato valvole
Pozzetto contente 2 valvole:
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Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano
Esempio 3 (H2O) – stato valvole
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OPZIONE 1
CHIUSA
APERTA
CALIBRAZIONE
OPZIONE 2
APERTA
CHIUSA
Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano
Esempio 3 (H2O) – stato valvole
Calibrazione prima e dopo
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Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano
Esempio 4 (H2O) – sfasamento misure
0
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21/04/2022 00:00 22/04/2022 00:00 23/04/2022 00:00 24/04/2022 00:00 25/04/2022 00:00 26/04/2022 00:00 27/04/2022 00:00 28/04/2022 00:00 29/04/2022 00:00
Qin Qout1 Qout2 BIL_1 BIL_2 Qout1_t Min of BIL1 Min of BIL_2
STIMA DEL LIVELLO DI PERDITA A PARTIRE DALLE MISURE DI PORTATA ENTRANTI E USCENTI DA UN DISTRETTO
Lo sfasamento di un’ora di uno
degli strumenti genera uno
scostamento nella stima del
minimo flusso notturno e quindi
della perdita del 15%
Confronto tra i bilanci netti
calcolati con dato come da
misura e dato sfasato di 1 ora.
Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano
Conclusioni
Gli errori sono sempre in agguato
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Convegno 14/02 A2a-Milano | GALLINA+COSTA

  • 1. L’opportunità della digitalizzazione per il settore delle utilities Mercoledì 14 febbraio 2024 | A2A, Fondazione AEM – Milano «L’importanza dell’analisi critica dei dati nei processi di simulazione idraulica delle reti» Alessandro Gallina HR Wallingford – rivenditore Autodesk Engineer, Flood and Water Management Con il contributo incondizionato di Sponsorizzato da Lucia Costa HR Wallingford – rivenditore Autodesk Engineer, Flood and Water Management
  • 2. Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano HR Wallingford Houston New York Wallingford Dubai Mumbai Kuala Lumpur Shanghai Perth Brisbane Italy Società specializzata in ingegneria idraulica applicata Diverse sedi internazionali, tra cui l’Italia Oltre 20 anni come rivenditori dei prodotti Innovyze (ora parte di AutoDesk), nonché fornitori di assistenza tecnica e formazione agli utenti
  • 3. Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano Applicati ai servizi a rete: acquedotto e fognatura Integrazione di una vasta mole di dati Informazioni cartografiche (da GIS) Consumi d’Utenza Dettagli impiantistici (curve pompaggi, volumi, quote, lunghezze) Misure di campo temporanee (portate, pressioni, piogge) Serie storiche da telecontrollo (variabili idrauliche permanenti) Dati di letteratura Valori inseriti dal tecnico modellista I modelli di simulazione idraulica
  • 4. Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano L’importanza della analisi critica La grande mole di dati rende difficile la loro interpretazione Diverse esperienze ci hanno mostrato che alcuni problemi nei dati non vengono facilmente intercettati Conciliare cura dei dettagli e visione di insieme Alcuni esempi:
  • 5. Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano Esempio 1 (FOG) – dati pluviometrici Pioggia cumulata di diversi pluviometri che insistono su una provincia italiana (pianeggiante). Mostra disomogeneità spaziale con outlier Si sospettano errori strumentali La scelta di un solo pluviometro come riferimento a forti impatti su scelte progettuali (dimensionamenti)
  • 6. Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano Esempio 1 (FOG) – dati pluviometrici Planimetria delle esondazioni calcolata da InfoWorks ICM con pioggia di progetto TR 5 anni derivata da due diversi pluviometri. Conclusione: In questa realtà la scelta del pluviometro da cui derivare la CPP è un terno al lotto. Un controllo incrociato con altri pluviometri della zona eviterebbe sviste.
  • 7. Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano Esempio 2 (FOG) – orari disallienati Livello di calibrazione di un modello fognatura compromesso da disallineamento strumentazione (alcuni basati su ora legale e altro solare). Problematica difficile da identificare se non si analizza il dato prima di usarlo.
  • 8. Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano Esempio 3 (H2O) – stato valvole Pozzetto contente 2 valvole: 1 aperta e 1 chiusa.
  • 9. Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano Esempio 3 (H2O) – stato valvole Simulation F2 Live Data Pressure (m) Max 46.472 48.642 Min 23.951 36.303 RMS Difference 7.855 0.000 Percent Difference 16.663 0.000 Simulation F3 Live Data Pressure (m) Max 48.368 48.642 Min 36.306 36.303 RMS Difference 1.160 0.000 Percent Difference 2.094 0.000 Simulation F2 Live Data Pressure (m) Max 41.156 43.951 Min 20.649 34.161 RMS Difference 8.790 0.000 Percent Difference 20.657 0.000 Simulation F3 Live Data Pressure (m) Max 43.148 43.951 Min 33.394 34.161 RMS Difference 1.036 0.000 Percent Difference 2.263 0.000 Simulation F2 Live Data Pressure (m) Max 45.763 47.724 Min 20.578 33.448 RMS Difference 8.037 0.000 Percent Difference 17.639 0.000 Simulation F3 Live Data Pressure (m) Max 47.714 47.724 Min 33.237 33.448 RMS Difference 1.336 0.000 Percent Difference 2.518 0.000 CALIBRAZIONE OPZIONE 1 CHIUSA APERTA CALIBRAZIONE OPZIONE 2 APERTA CHIUSA
  • 10. Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano Esempio 3 (H2O) – stato valvole Calibrazione prima e dopo Simulation F3 Live Data Pressure (m) Max 51.767 52.313 Min 31.125 32.428 RMS Difference 4.874 0.000 Percent Difference 8.905 0.000 Simulation F3 Live Data Pressure (m) Max 57.719 56.902 Min 45.650 43.033 RMS Difference 2.318 0.000 Percent Difference 3.715 0.000 Simulation F3 Live Data Pressure (m) Max 45.391 45.175 Min 33.636 32.632 RMS Difference 1.431 0.000 Percent Difference 2.584 0.000 Simulation F2 Live Data Pressure (m) Max 34.796 35.691 Min 31.010 32.020 RMS Difference 0.774 0.000 Percent Difference 2.148 0.000 Simulation F3 Live Data Pressure (m) Max 34.996 35.691 Min 31.819 32.020 RMS Difference 0.420 0.000 Percent Difference 1.054 0.000 Simulation F2 Live Data Pressure (m) Max 49.206 52.313 Min 18.771 32.428 RMS Difference 13.142 0.000 Percent Difference 26.025 0.000 Simulation F2 Live Data Pressure (m) Max 55.379 56.902 Min 31.027 43.033 RMS Difference 7.816 0.000 Percent Difference 13.670 0.000 Simulation F2 Live Data Pressure (m) Max 43.167 45.175 Min 19.577 32.632 RMS Difference 8.394 0.000 Percent Difference 19.280 0.000
  • 11. Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano Esempio 4 (H2O) – sfasamento misure 0 5 10 15 20 25 30 21/04/2022 00:00 22/04/2022 00:00 23/04/2022 00:00 24/04/2022 00:00 25/04/2022 00:00 26/04/2022 00:00 27/04/2022 00:00 28/04/2022 00:00 29/04/2022 00:00 Qin Qout1 Qout2 BIL_1 BIL_2 Qout1_t Min of BIL1 Min of BIL_2 STIMA DEL LIVELLO DI PERDITA A PARTIRE DALLE MISURE DI PORTATA ENTRANTI E USCENTI DA UN DISTRETTO Lo sfasamento di un’ora di uno degli strumenti genera uno scostamento nella stima del minimo flusso notturno e quindi della perdita del 15% Confronto tra i bilanci netti calcolati con dato come da misura e dato sfasato di 1 ora.
  • 12. Mercoledì 14 febbraio 2024, Milano Conclusioni Gli errori sono sempre in agguato Necessaria un visione retrospettiva e critica: dove posso aver sbagliato? i dati che uso sono coerenti? Analisi degli input da fatta in diversi step temporali Scovare errori nelle prime fasi evita perdite di tempo