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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.creatorHECTOR ENRIQUE CAMPBELL RAMIREZ-
dc.date.accessioned2020-05-01T00:08:55Z-
dc.date.available2020-05-01T00:08:55Z-
dc.date.issued2017-03-03-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/1756-
dc.description.abstractLa sectorización de redes de abastecimiento de agua potable (RDAP) es una de las técnicas más empleadas para mejorar la gestión en las mismas. Las metodologías de sectoriza-ción disponibles, por lo general, se han limitado al estudio del impacto de su implementación sobre la reducción de fugas de fondo. Esto conduce al problema de ignorar la valoración de la capacidad aumentada para detectar nuevas fugas y no permitir justificar adecuadamente la inversión necesaria. En este trabajo se aborda este problema y se presenta una metodología para optimizar el diseño de sectores. Para tal fin, se realiza una innovadora combinación del concepto del nivel económico de fugas a corto plazo (NEFCP, correspondiente al nivel de fugas que pueden ocurrir en una RDAP en un periodo dado, y cuya reparación sería más costosa que el beneficio que se podría obtener), con un método de optimización no-determi-nístico, basado en algoritmos genéticos (AG) en combinación con simulación Monte Carlo. A manera de ejemplo, la metodología se implementa sobre una red de 246 km de longitud de tubería, reportando un beneficio económico neto de 72 397 $/añoes_MX
dc.language.isoenges_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.relationhttps://doi.org/10.15174/au.2016.1060-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.sourceActa Universitaria: Multidisciplinary Scientific Journal. Vol. 26 (2017)es_MX
dc.titleSocial-network-based water supply network sectorization methodology using monte carlo simulation to predict economical and operational benefitses_MX
dc.title.alternativeMetodología de sectorización de redes de abastecimiento de agua potable basada en redes sociales y simulación monte carlo-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.creator.idinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/313454es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/1es_MX
dc.subject.keywordsSectorizationes_MX
dc.subject.keywordsGenetic algorithmses_MX
dc.subject.keywordsSimulación Monte Carloes_MX
dc.subject.keywordsMonte Carlo simulationes_MX
dc.subject.keywordsOptimizationes_MX
dc.subject.keywordsSocial networkses_MX
dc.subject.keywordsSectorización-
dc.subject.keywordsAlgoritmos genéticos-
dc.subject.keywordsSimulación Monte Carlo-
dc.subject.keywordsOptimización-
dc.subject.keywordsRedes sociales-
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.creator.twoARTURO RAFAEL PEREZ GARCIA-
dc.creator.threeAmilkar Illaya-Ayza-
dc.creator.fourJoaquín Izquierdo-
dc.creator.fiveIdel Montalvo-
dc.creator.idtwoinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/169775es_MX
dc.description.abstractEnglishWater Supply Network (WSN) sectorization is a broadly known technique aimed at enhanc-ing water supply management. In general, existing methodologies for sectorization of WSNs are limited to assessment of the impact of its implementation over reduction of background leakage, underestimating increased capacity to detect new leakage events and undermining appropriate investment substantiation. In this work, we raise this issue and put in place a methodology to optimize sectors' design. To this end, we carry out a novel combination of the Short Run Economic Leakage Level concept (SRELL- corresponding to leakage level that can occur in a WSN in a certain period of time and whose reparation would be more costly than the benefits that can be obtained). With a non-deterministic optimization method based on Genetic Algorithms (GAs) in combination with Monte Carlo simulation. As an example of application, methodology is implemented over a 246 km pipe-long WSN, reporting 72 397 $/year as net profit-
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