SI-Cluster

SI-Cluster

Nel calcolare con SI-Rehab il rischio di guasto di una condotta, moltiplichiamo la probabilità di guasto per l’effetto del guasto per ogni segmento di condotta nella rete. Utilizzando SI-Regression, è possibile calcolare la probabilità di guasto, come frequenza media di rottura della popolazione totale (o coorte) di tubi in funzione dell’età. SI-Cluster non richiede l’anno di installazione come parametro di input, ma riconosce che dei “local unknown factors” (fattori locali sconosciuti) possono causare perdite.

‘Local unknown factor’

Di solito è difficile, se non impossibile, determinare la causa esatta di un guasto in una tubazione. Il materiale si è usurato a causa dell’invecchiamento? Il traffico ha contribuito? C’è stato un assestamento del terreno? O le condotte sono state installate da un appaltatore poco competente? SI-Cluster raggruppa le tubazioni con caratteristiche simili e determina per ogni cluster il tempo medio tra i guasti (MTBF), ignorandone la causa. I guasti causati da terzi non vengono inclusi nei calcoli.

L’esempio seguente mostra due cluster di condotte di circa 3,4 km di lunghezza, in PVC da 110 mm, del 1960. Facendo affidamento unicamente su SI-Regression, la frequenza di rottura sarebbe di 0,057 guasti/km/anno. In realtà differiscono sostanzialmente nel periodo di studio. Per questa analisi, ignoriamo la causa del guasto: la condotta è difettosa ed è quindi probabile che si rompa nuovamente in futuro se le circostanze non cambiano e finché la condotta non viene risanata.

SI-Cluster è unico perché

  • Tiene conto del ‘local unknown factor’
  • Valuta gruppi di condotte con caratteristiche simili
  • Non richiede l’anno di installazione come parametro di input

SI-Cluster e SI-Regression sono strumenti affidabili per calcolare la probabilità di guasto di ogni tubazione nella rete e sono disponibili su SI-Platform, la nostra dashboard per gli strumenti software.

Il prossimo passo

Contatta Marc Felten per selezionare un’area da testare con il software e definire un progetto pilota. Condivideremo i dettagli del nostro potente algoritmo.

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Marc Felten
Data Scientist

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