En HidroLabs, nuestra investigación y publicaciones reflejan nuestro compromiso con el avance de la tecnología y la ciencia del agua. Aquí puedes encontrar nuestros trabajos publicados.
Sectorización en redes de distribución de agua; regulación de presión; control de fugas; gestión de operación.
La operación de estaciones de bombeo en redes de distribución de agua representa uno de los componentes más intensivos en consumo energético, y su optimización presenta desafíos importantes debido a la escala real de los sistemas y la alta proporción de configuraciones que no cumplen con los requisitos hidráulicos. Este trabajo amplía la implementación de metodologías evolutivas asistidas por un modelo de aprendizaje automático, estableciendo un regresor para estimar la factibilidad hidráulica de las soluciones sin recurrir a simulaciones hidráulicas (SH) dentro de la búsqueda de soluciones en algoritmos de optimización. La experimentación emplea umbrales de factibilidad (Ω) que permiten descartar soluciones que no cumplen dicho criterio y reducir la carga computacional en estos métodos. La reducción de SH proporciona una reducción computacional promedio de 11,98 %, llegando hasta un 31.55 % de soluciones ahorradas. Las soluciones encontradas por cada umbral de factibilidad cumplen las demandas hidráulicas y los requerimientos de diseño de EB en un caso de estudio de red de escala real, resaltando el potencial de la propuesta para ser aplicada en problemas reales de planificación hidráulica donde el costo computacional constituye una barrera crítica.
La optimización de redes de distribución de agua (RDA) enfrenta limitaciones críticas debido al costo computacional de validar de diseño y planificación operacional de estaciones de bombeo (EB). El tiempo de cómputo en simulaciones hidráulicas, junto con la baja factibilidad de soluciones disminuyen la eficiencia de herramientas metaheurísticas e impiden su aplicación práctica en escenarios reales. Este estudio propone una metodología basada en modelos subrogantes de aprendizaje automático, conformando un sistema de evaluación en dos capas (EDC-EB), implementado dentro de un algoritmo genético. La primera capa corresponde a un modelo de clasificación de para descartar soluciones infactibles, mientras que la segunda capa implementa un modelo de regresión para estimar parámetros operacionales de bombeo, sustituyendo las simulaciones y reduciendo el esfuerzo computacional de optimización. Esto es evaluado en una red de escala real (Curicó, Chile), con datos sintéticos que capturan el comportamiento de la red. Los resultados muestran una reducción del 96.35% en el tiempo total de optimización y ahorros de hasta 27.68% de evaluaciones en un algoritmo genético frente a algoritmos evolutivos actuales, sin comprometer la calidad de las soluciones obtenidas. Esta metodología representa una estrategia eficiente y escalable para abordar los desafíos computacionales en la optimización de RDA.
Pumping stations are critical elements of water distribution networks (WDNs), as they ensure the required pressure for supply but represent the highest energy consumption within these systems. In response to increasing water scarcity and the demand for more efficient operations, this study proposes a novel methodology to optimize both the design and operation of pumping stations. The approach combines Feasibility-Guided Evolutionary Algorithms (FGEAs) with a Feasibility Predictor Model (FPM), a machine learning-based classifier designed to identify feasible solutions and filter out infeasible ones before performing hydraulic simulations. This significantly reduces the computational burden. The methodology is validated through a real-scale case study using four FGEAs, each incorporating a different classification algorithm: Extreme Gradient Boosting, Random Forest, K-Nearest Neighbors, and Decision Tree. Results show that the number of objective function evaluations was reduced from 50,000 to fewer than 25,000. Additionally, The FGEAs based on Extreme Gradient Boosting and Random Forest outperformed the original algorithm in terms of objective value. These results confirm the effectiveness of integrating machine learning into evolutionary optimization for solving complex engineering problems and highlight the potential of this methodology to reduce operational costs while improving computational efficiency in WDNs.
The increase in water consumption and demand has highlighted the need to improve the efficiency of water distribution networks (WDNs). Pumping stations (PS) represent a significant challenge due to their high energy consumption and associated operational costs. This study presents a data-driven evolutionary optimization methodology focused on predicting cost and penalties in the design and operation of PS. The methodology integrates the functioning of genetic algorithms with machine learning techniques, developing a surrogate model capable of predicting associated costs and increasing the computational efficiency of optimization models. A case study is presented to validate the methodology, showing a significant reduction of 31.8% in evaluation times and a decrease in optimization time compared to traditional models. The results indicated that despite the reduction in computational effort, the increase in the final cost of the network was minimal, with only a 2.42% increase compared to the baseline model. These findings underscore the effectiveness of combining machine learning with genetic algorithms for the optimization of PS in WDNs, improving computational efficiency while maintaining high standards in solution quality.
In the context of increasing water scarcity and the need to enhance water distribution network efficiency, this study focuses on optimizing the design of pumping stations using data-driven evolutionary algorithms guided by classification models. These facilities are critical components in water networks due to their high energy consumption and role in maintaining necessary water pressure. The proposed approach integrates amachine learning classifier model within the evolutionary process to pre-label solutions as feasible or infeasible, thereby reducing search space and computational costs associated with hydraulic simulations. Classification models include support vector classifier, artificial neural networks, and random forest. These models are trained on data generated from initial evolutionary optimization, enabling the classifier to predict the viability of new solutions. Results show that all tested classification models reduced the number of objective function evaluations and consequently, required hydraulic simulations. In some cases, the optimal solution defined by the original method was improved, demonstrating dual benefits by reducing both cost and computational effort. This work highlights that data-driven evolutionary optimization can effectively tackle highly complex problems, offering potential future applications in other areas of civil engineering and water resource management. Implementing this methodology promises significant time and resource savings in large-scale optimization processes.
Recently, the growing demand for computational fluid dynamics (CFD) skills in industry has highlighted the importance of their incorporation into university academic programs at both the undergraduate and graduate levels. However, many academic programs treat CFD tools as a "black box" in which users simply enter data without fully understanding th...
Water distribution networks (WDNs) are vital for communities, facing threats like climate change and aging infrastructure. Optimizing WDNs for energy and water savings is challenging due to their complexity. In particular, pump scheduling stands out as a fundamental tool for optimizing both resources. Metaheuristics such as evolutionary algorithms...
The efficient management of water and energy resources through pump scheduling is crucial due to the increasing limitations and costs associated with both resources. A common approach is to use explicit pump scheduling, controlling their on/off states during predefined time intervals. The optimization problem is multi-objective, simultaneously cons...
RESUMEN La gestión eficiente de recursos hídricos y energéticos a través de la programación de las bombas es crucial debido a que ambos recursos son cada vez más limitados y costosos. Una solución común es utilizar una programación explícita de las bombas, controlando sus estados de encendido/apagado durante intervalos de tiempo predefinidos. El pr...
Mapas De Infactibilidad Como Herramienta Para Reducir El Espacio De Soluciones En El Dimensionado Óptimo De Una Estación De Bombeo
The design of pumping stations in a water distribution network determines the investment costs and affects a large part of the operating costs of the network. In recent years, it was shown that it is possible to use flow distribution to optimize both costs concurrently; however, the methodologies proposed in the literature are not applicable to rea...
Chile is a privileged country in terms of water resources due to its numerous water sources. However, the privatization and overexploitation of the resource, as well as the irregularity of rainfall, place Chile in 18th place among countries with a high risk of suffering water stress. Consequently, generating strategies that allow efficient use of w...
The pumping station design is a critical process in water distribution networks. This set of decisions will have an immediate impact on construction costs and determine energy consumption over the entire lifetime of the system. However, the minimization of investment and operational costs at the same time is a complex problem that has been approach...
In urban sectors, the installation and operation of pumping stations in water distribution networks is one of the highest public costs. Therefore, some researchers have proposed different optimization models trying to simultaneously minimize investment and operating costs. One possible approach is to design each pumping station based on an optimal...
The investment and operating costs of pumping stations in drinking water distribution networks are some of the highest public costs in urban sectors. Generally, these systems are designed based on extreme scenarios. However, in periods of normal operation, extra energy is produced, thereby generating excess costs. To avoid this problem, this work p...
RESUMEN La optimización de redes de disribución de agua potable cada día es más importante. La escases de este recurso ha focalizado los esfuerzos de investigadores de diferentes áreas. Sin embargo, modelar su comportamiento no es sencillo y es necesario recurrir a técnicas computacionales avanzadas. La optimización multi-objetivo es una herramient...
The shortage of drinking water is one of the biggest problems facing humanity today. Solving this problem necessarily involves an optimal use of this resource, starting from the pumping. Determining the water pumping regime to meet the demands of a city is a multi-objective complex problem. One of the steps to solve this problem is assessing which multiobjective optimizer has better performance. In this work, we provide a methodology for the comparison of multi-objective evolutionary algorithms in the water pumping regime optimization problem through the combination of the EPANET and the jMetal framework. Both were validated in the comparison of NSGA-II, SPEA2, and SMPSO to optimize the pumping regime on the water distribution networks Van Zyl, Baghmalek, and Anytown. The quality indicators Spread, Epsilon, and Hypervolume, allow assessing the superiority/competitivity statistically of one method over others in terms of solutions’ convergence and distribution. The experimental results show that the combination of EPANET and jMetal provide the ideal environment to perform MOEAs comparisons effectively.
Efficient design and management of water distribution networks is critical for conservation of water resources and minimization of both energy requirements and maintenance costs. Several computational routines have been proposed for the optimization of operational parameters that govern such networks. In particular, multi-objective evolutionary alg...
The optimal sizing in water distribution networks (WDN) is of great interest because it allows the selection of alternative economical solutions that ensure design requirements at nodes (demands and pressure) and at lines (velocities). Among all the available design methodologies, this work analyzes those based on evolutionary algorithms (EAs).
Durante las últimas dos décadas, multitud de algoritmos meta-heurísticos han sido utilizados para la resolución de todo tipo de problemas de optimización relacionados con redes de agua. Todos estos algoritmos comparten una serie de principios básicos, entre los que destaca la existencia de una serie de operadores configurables que guían el proceso de búsqueda y que juegan un papel determinante en el desempeño del algoritmo. Dentro de estos parámetros específicos tan sólo hay uno común en todos los algoritmos: el tamaño de la población inicial aleatoria P. Por otro lado, cuando se trata de analizar el desempeño de un algoritmo a la hora de maximizar/minimizar una función objetivo principalmente se consideran dos factores: calidad de la solución y coste computacional requerido para llegar a ella. Este trabajo relaciona ambos conceptos mediante un índice de eficiencia E, que da una idea de la calidad de la simulación realizada y permite comparar distintos algoritmos de optimización entre sí de un modo objetivo. Entre la gran variedad de algoritmos existentes en la literatura, este trabajo utiliza cuatro de ellos (PGA, PSO, SFLA y HS) sobre seis redes de benchmarking ampliamente referidas en la literatura. El análisis de los resultados permite determinar qué tamaño/s de población P son los más adecuados considerando criterios de eficiencia.
En términos mundiales, la escasez de agua constituye uno de los principales desafíos del siglo XXI Esta escasez no es únicamente un fenómeno natural, sino que también es causada en parte por la acción del ser humano. Las condiciones actuales de cambio climático suponen una dificultad añadida, pero que el aumento de las temperaturas conlleva una discriminación de las precipitaciones, aumentando la evaporación y la evapotranspiración. La gestión sostenible del recurso agua cobra entonces especial importancia , por lo que la incorporación de medidas que fomenten la utilización de tecnologías eficientes, la eliminación de pérdidas e incluso las alternativas de tipo cultural son imprescindibles. Este trabajo realiza una auditoría interna en el campus de Ingeniería de la Universidad de Talca, a efectos de mejorar la gestión y disminuir el consumo de agua, para lo que se proponen distintas actuaciones sobre todos los artefactos inventariados. La implementación de estas propuestas no dependen únicamente de la cantidad de agua que se ahorre, sino que existe una serie de variables que deben tenerse en cuenta antes de tomar la decisión final (monetarias, dificultad de implementación, vida until, etc). Por ello, el trabajo aplica una metodología de priorización de alternativas conocida como proceso analítico jerárquico (AHP), que ayuda a tomar la decisión más adecuada tomando en cuenta todos los criterios de selección considerados.
Different Population-based Algorithms (PbAs) have been used in recent years to solve all types of optimization problems related to water resource issues. However, the performances of these techniques depend heavily on correctly setting some specific parameters that guide the search for solutions. The initial random population size P is the only par...
RESUMEN El diseño de redes de distribución de agua mediante algoritmos evolutivos es de gran interés, puesto que permite la búsqueda de soluciones económicas alternativas que cumplen una serie de requisitos de diseño. Sin embargo, las técnicas evolutivas disponibles son numerosas y hasta la fecha no existen metodologías que permitan comparar unas c...