Assessment Of The Sensitivity Of GompitZ

Decision support for sewer rehabilitation programs is dependent on reliable information about the asset conditions. Inference about the condition development can be made by combining condition observations with deterioration forecasting models. GompitZ is a Non-Homogenous Markov Chain model, which enables waste water utilities to predict the sewer deterioration at a network segment level, based on closed-circuit TV (CCTV) inspection and normalized condition grading. The predictions can be used to assess investment needs for the sewer systems. Successful calibration and prediction is however dependent on the validity of the model assumptions, sufficient amounts of CCTV observations, and that the condition grading system used is capable of describing the actual sewer conditions. In this work, Monte Carlo simulations are used to assess the sensitivity of GompitZ calibration results with respect to available input data. The simulations are performed by starting with a full dataset of observations, and randomly selecting a subset from the full dataset. By repeating the calibration process many times for random subsets of equal size, one can assess the distribution of the model parameters and the uncertainty in the output from GompitZ. The sensitivity analysis is performed both on a real (Oslo municipality) and a virtual dataset. GompitZ uses a simplified Mixed Generalized Linear Regression technique, and the sensitivity results can be used to draw several conclusions about this calibration method and possible ways to improve it, as well as about the predictive capabilities of the model. Practical learnt lessons are expected, as for assessing: The inherent uncertainty in sewer conditions; i.e. at what point increased amounts of CCTV observations does not help to reduce the prediction uncertainty How the uncertainty in the predictions develops as the amount of data reduces The critical number of observations needed in order to achieve a successful calibration with Gompit

Understanding the leakage process for multi-scale water infrastructure asset management: necessity for a dialogue between sociological and data sciences

Reducing water losses is one of the most pressing issues for modern water utilities. To that end, improving the efficiency of the pipe leakage and repair process and aiding the selection of the pipes that are to be renewed or rehabilitated are essential. To help addressing these tasks, in this work, we develop a model predicting the probability of a pipe to be leaking. This work is set the context of a multidisciplinary project with Soci{\'e}t{\'e} Wallone des Eaux and it is aligned with their goal to improve their Infrastructure Asset Management in the short and the long terms. Developing and feeding this leakage probability model relies on an intense data processing phase, mobilizing data and water engineering sciences, since the raw data from SWDE is not ready to be used in the model. Complementarily, we thus employ techniques from sociology (e.g., interviews, analyses of the human/non-human actors and of the tools, sociotechnical translations) in order to complete the data, to improve our understanding of its production, and to increase its value and its availability for the prediction of the pipe leakage probability. This model will be implemented in SWDE's information system and used for strategies to reduce water losses

Recurrent event modeling based on the Yule process: application to water network asset management

At summary: non-homogeneous birth process, linear extension of the yule process, LEYP likelihood and inference, selective survival, LEYP2s likelihood and inference, case study application of the LEYP2s model

Étude de l’épaisseur résiduelle de canalisations de distribution d’eau en fonte et de sa prise en compte dans l’estimation du risque de défaillance : Rapport d'étape de la phase 1 : Modélisation de la distribution de l’épaisseur résiduelle

[Departement_IRSTEA]Ecotechnologies [TR1_IRSTEA]TED [Axe_IRSTEA]TED-NETWATERLa présente recherche porte sur la cinétique de l’épaisseur résiduelle de canalisations de distribution d’eau en fonte, et sa prise en compte dans l’estimation du risque de défaillance. Elle fait l’objet d’une convention de recherche entre Anjou Recherche, Centre de Recherche sur l’Eau de Veolia Environnement, et le Cemagref. L’étude est programmée en trois phases : 1. Modélisation de la distribution de l’épaisseur résiduelle, 2. Modélisation de la cinétique de l’épaisseur résiduelle, 3. Prise en compte de la cinétique de l’épaisseur résiduelle pour l’estimation du risque de défaillance

Recurrent Event Modeling Based on the Yule Process: Application to water network asset management

At summary: non-homogeneous birth process, linear extension of the yule process, LEYP likelihood and inference, selective survival, LEYP2s likelihood and inference, case study application of the LEYP2s model

Une extension du processus de Yule pour la modélisation stochastique des événements récurrents. Application aux défaillances de canalisations d'eau sous pression.

An extension of the Yule Process is proposed that aims at stochastically modelling recurrent events. The analytical form of the distribution of the number of events in a given time interval conditional on the number of past events is established; this distribution is important for modelling an actual process observed within any bounded time interval. The linear dependency between process intensity and rank of event leads to a negative binomial distribution. The likelihood function of the LEYP model (Linear Extended Yule Process) given a sequence of observed events is built, and allows to estimate the parameters. The number of events in a time interval given the number of events in a previous interval is then proven to also have a negative binomial distribution; this result is essential to validate the model and perform predictions. If the system lifetime is randomly limited due to past events, data may be biased by the selective survival phenomenon, and the system survival has to considered when building the likelihood function. The model parameter estimation is studied by computer simulations. It is shown how to simulate a sample of events distributed according to a LEYP, estimate the parameters by maximizing their likelihood function, perform predictions, and validate them by building a predictive performance curve. The LEYP model is lastly used with real failure data, that demonstrate its practical efficiency.Une extension du processus de Yule est proposée à but de modélisation stochastique des événements récurrents. Une formule analytique est démontrée pour la distribution du nombre d'événements conditionnelle au nombre d'événements passés ; cette distribution est importante pour modéliser un processus réel observé sur un intervalle de temps borné quelconque. La dépendance linéaire entre intensité du processus et rang de l'événement conduit à la distribution binomiale négative du processus de comptage. La fonction de vraisemblance du modèle LEYP (Linear Extended Yule Process) connaissant une séquence d'événements est construite afin d'estimer les paramètres. Est ensuite établie la forme particulière (binomiale négative) que prend la probabilité du nombre d'événements dans un intervalle donné, conditionnelle au nombre d'événements dans un intervalle antérieur ; ce résultat est indispensable pour valider le modèle, et effectuer des prévisions. Si la durée de vie du système est limitée par le nombre d'événements subis, les données d'observation peuvent être biaisées par un phénomène de survie sélective, et la survie du système doit être prise en compte pour construire la fonction de vraisemblance. L'estimation des paramètres est étudiée par simulations sur ordinateur. Il est montré comment simuler une séquence d'événements distribués selon un LEYP, estimer les paramètres en maximisant leur fonction de vraisemblance, prédire le nombres d'événements, et valider ces prévisions en établissant une courbe de performance prédictive. Le modèle LEYP est enfin mis en oeuvre sur des exemples réels de données de défaillance, et son efficacité pratique est mise en évidence

Étude de l’épaisseur résiduelle de canalisations de distribution d’eau en fonte et de sa prise en compte dans l’estimation du risque de défaillance : Rapport de synthèse

[Departement_IRSTEA]Ecotechnologies [TR1_IRSTEA]TED [Axe_IRSTEA]TED-NETWATERCe rapport de synthèse présente successivement : – la modélisation mise au point en phase 1 du minimum relatif de l’épaisseur résiduelle, observé sur les échantillons scannés en profilométrie laser 3D, en fonction des piqûres les plus profondes en faces externe et interne, observées en routine par la compagnie Veolia Water Central (VWC), – la modélisation, objet de la phase 2 de l’étude, de l’évolution du minimum relatif de l’épaisseur résiduelle, estimé pour l’ensemble des échantillons mesurés par VWC, en fonction de l’âge de la canalisation, du type de fonte et de la corrosivité du sol, – la prise en compte, objet de la phase 3 de l’étude, de la loi de décroissance de l’épaisseur relative de la paroi du tuyau obtenue en phase 2 pour la prédiction du risque de défaillance de l’ensemble des tronçons en fonte du réseau de Three Valleys Water

Étude de l’influence du régime pluviométrique sur les volumes journaliers d’effluents entrant dans les stations d’épuration du SIBA : Utilisation d’un modèle de série temporelle pour l’estimation des eaux claires parasites

[Departement_IRSTEA]Ecotechnologies [TR1_IRSTEA]TED [Axe_IRSTEA]TED-NETWATERLe SIBA, Syndicat Intercommunal du Bassin d’Arcachon, dispose de plusieurs stations d’épuration qui traitent la totalité des eaux usées des communes riveraines du Bassin. Il est nécessaire de recourir à la modélisation statistique pour tenter de séparer l’influence du régime pluviométrique de celle de la production d’eau usée

Estimation de l’incertitude portant sur l’évaluation du rendement annuel du réseau de distribution d’eau potable de la Communauté Urbaine de Bordeaux

[Departement_IRSTEA]Ecotechnologies [TR1_IRSTEA]TED [Axe_IRSTEA]TED-NETWATERLe rendement annuel du réseau de distribution d’eau potable de la Communauté urbaine de Bordeaux est évalué sur l’année civile à partir des volumes produits importés exportés et consommés. La présente étude a pour but d’évaluer l’incertitude avec laquelle est évalué le rendement. Celle-ci dépend essentiellement de la précision avec laquelle sont évalués le volume consommé par les usagers et le volume produit. Du fait d’un relevé annuel en continu des usagers domestiques, l’incertitude sur l’évaluation du volume clientèle provient essentiellement de l’annualisation des volumes. L’incertitude sur le volume produit trouve quant à elle sa source principale dans l’incertitude de comptage. Après une analyse détaillée du processus de calcul du rendement annuel, il apparait que l’ordre de grandeur de l’incertitude d’évaluation du rendement annuel dépasse 1 %. Les pistes l’amélioration de la précision d’évaluation des pertes annuelles concernent d’une part une meilleure appréciation de la précision des comptages de production in situ notamment grâce au double comptage et d’autre part la recherche de méthodes alternatives d’extrapolation des volumes consommés basées sur des données élémentaires, pouvant faire intervenir des facteurs de contexte (climatique, sociologique)

Gestion patrimoniale des infrastructures - Rapport de mission

Ce rapport de mission a été établi afin de proposer des voies de structuration du projet scientifique de l’équipe de recherche « Gestion Patrimoniale des Infrastructures liées à l’Eau » (GPIE - ex-NetWater), dans le contexte plus large du développement au sein d’Irstea de la thématique de la gestion patrimoniale des équipements collectifs. La question de la gestion patrimoniale des infrastructures se pose de façon aiguë dans le domaine de l’eau (potable ou pour l’irrigation, traitement des eaux usées ou évacuation des eaux pluviales). Cette question concerne aussi les ouvrages de protection contre les risques naturels (digues, protections contre les risques naturels en montagne), les réseaux de production et de transport d’énergie (centrales hydroélectriques, éoliennes, lignes électriques, réseaux de transport de gaz), les aménagements urbains (voirie et réseaux divers), et plus généralement toutes infrastructures en lien avec l’aménagement du territoire, et ce dans un objectif de développement durable, dans un monde en proie à des changements globaux (économiques, sociaux et environnementaux). Cette problématique croise des questions de pérennité, continuité, fiabilité et sécurité (des biens et des personnes) du service rendu par les équipements collectifs, ainsi que, dans un contexte de finances publiques et de pouvoir d’achat des agents économiques de plus en plus contraints, des coûts impliqués par leur construction, leur fonctionnement, leur surveillance ou diagnostic réguliers, leur maintenance, et leur renouvellement. La question du renouvellement se pose avec d’autant plus d’acuité que les équipements sont à la fois onéreux et le plus souvent à durée de service longue