L'effetto della pressione sulle perdite in condotte con fessure longitudinali - The effect of pressure on leakage in longitudinally crecked pressurized pipes.

La crescente attenzione verso un utilizzo attento, sostenibile ed economicamente efficiente della risorsa idrica rende di primaria importanza il tema delle perdite idriche e della gestione efficiente dei sistemi idrici. La richiesta di controlli dell’uso dell’acqua è stata avanzata a livello mondiale. Il problema delle perdite idriche nei Paesi industrializzati è stato così affrontato con specifiche normative e procedure di best practice gestionale per avanzare una valutazione delle perdite idriche e una limitazione degli sprechi e degli usi impropri. In quest’ambito, la pressione gioca un ruolo fondamentale nella regolazione delle perdite reali. La regolazione delle pressioni nelle diverse ore del giorno consente, infatti, di poter agire su queste ultime perdite, che aumentano all’aumentare della pressione secondo una cosiddetta legge di potenza. La motivazione della presente tesi è originata dalla necessità di quantificare il livello di perdita idrica in un sistema acquedottistico in relazione alla pressione all’interno del sistema stesso. Per avere una stima realistica che vada al di là della legge della foronomia, si vuole valutare l’influenza della deformabilità della condotta in pressione fessurata sull’entità delle perdite idriche, con particolare attenzione alle fessurazioni di tipo longitudinale. Tale studio è condotto tramite l’introduzione di un semplice modello di trave alla Winkler grazie al quale, attraverso un’analisi elastica, si descrive il comportamento di una generica condotta fessurata longitudinalmente e si valuta la quantità d’acqua perduta. I risultati ottenuti in condizioni specifiche della condotta (tipo di materiale, caratteristiche geometriche dei tubi e delle fessure, etc.) e mediante l’inserimento di opportuni parametri nel modello, calibrati sui risultati forniti da una raffinata modellazione tridimensionale agli elementi finiti delle medesime condotte, verranno poi confrontati con i risultati di alcune campagne sperimentali. Gli obiettivi del presente lavoro sono, quindi, la descrizione e la valutazione del modello di trave introdotto, per stabilire se esso, nonostante la sua semplicità, sia effettivamente in grado di riprodurre, in maniera realistica, la situazione che si potrebbe verificare nel caso di tubo fessurato longitudinalmente e di fornire risultati attendibili per lo studio delle perdite idriche. Nella prima parte verrà approfondito il problema della perdite idriche. Nella seconda parte si illustrerà il semplice modello di trave su suolo elastico adottato per l’analisi delle condotte in pressione fessurate, dopo alcuni cenni teorici ai quali si è fatto riferimento per la realizzazione del modello stesso. Successivamente, nella terza parte, si procederà alla calibrazione del modello, tramite il confronto con i risultati forniti da un’analisi tridimensionale agli elementi finiti. Infine nella quarta parte verrà ricavata la relazione flusso-pressione con particolare attenzione all’esponente di perdita, il cui valore risulterà superiore a quello predetto dalla teoria della foronomia, e verrà verificata l’effettiva validità del modello tramite un confronto con i risultati sperimentali di cui è stata fatta menzione in precedenza.

A multi-objective genetic algorithm optimisation using variable speed pumps in water distribution systems

Due to its practical importance and inherent complexity, the optimisation of distribution networks for supplying drinking water has been the subject of extensive study for the past 30 years. The optimization is governed by sizing the pipes in the water distribution network (WDN) and / or optimises specific parts of the network such as pumps, tanks etc. or try to analyse and optimise the reliability of a WDN. In this thesis, the author has analysed two different WDNs (Anytown City and Cabrera city networks), trying to solve and optimise a multi-objective optimisation problem (MOOP). The main two objectives in both cases were the minimisation of Energy Cost (€) or Energy consumption (kWh), along with the total Number of pump switches (TNps) during a day. For this purpose, a decision support system generator for Multi-objective optimisation used. Its name is GANetXL and has been developed by the Center of Water System in the University of Exeter. GANetXL, works by calling the EPANET hydraulic solver, each time a hydraulic analysis has been fulfilled. The main algorithm used, was a second-generation algorithm for multi-objective optimisation called NSGA_II that gave us the Pareto fronts of each configuration. The first experiment that has been carried out was the network of Anytown city. It is a big network with a pump station of four fixed speed parallel pumps that are boosting the water dynamics. The main intervention was to change these pumps to new Variable speed driven pumps (VSDPs), by installing inverters capable to diverse their velocity during the day. Hence, it’s been achieved great Energy and cost savings along with minimisation in the number of pump switches. The results of the research are thoroughly illustrated in chapter 7, with comments and a variety of graphs and different configurations. The second experiment was about the network of Cabrera city. The smaller WDN had a unique FS pump in the system. The problem was the same as far as the optimisation process was concerned, thus, the minimisation of the energy consumption and in parallel the minimisation of TNps. The same optimisation tool has been used (GANetXL).The main scope was to carry out several and different experiments regarding a vast variety of configurations, using different pump (but this time keeping the FS mode), different tank levels, different pipe diameters and different emitters coefficient. All these different modes came up with a large number of results that were compared in the chapter 8. Concluding, it should be said that the optimisation of WDNs is a very interested field that has a vast space of options to deal with. This includes a large number of algorithms to choose from, different techniques and configurations to be made and different support system generators. The researcher has to be ready to “roam” between these choices, till a satisfactory result will convince him/her that has reached a good optimisation point.