Methodology for identifying the key and enough factors for achieving objectives in sewer asset management

Abstract

El principal objetivo de la tesis doctoral fue desarrollar una metodología para determinar los factores suficientes y necesarios para alcanzar objetivos específicos en la gestión patrimonial de alcantarillados, teniendo en cuenta la cantidad y calidad de la información disponible. El documento consta de cuatro partes: Parte A consiste en el marco teórico de los principales conceptos, pruebas, métodos, y métricas utilizados como base para desarrollar la metodología propuesta; Parte B contiene la descripción de los materiales (casos de estudio y herramientas computacionales) y los argumentos científicos de los modelos escogidos para desarrollar la metodología propuesta; Parte C es la más importante parte del documento, ya que describe las herramientas desarrolladas que apoyan la gestión patrimonial de alcantarillados y la metodología propuesta; y por último Parte D ilustra los resultados de las herramientas desarrolladas y la aplicación de la metodología propuesta a dos casos de estudio (Bogotá y Medellín). Las principales contribuciones de la tesis doctoral son: (i) una metodología basada en redes bayesianas para seleccionar un modelo rentable para apoyar la gestión patrimonial de activos como una herramienta de selección de atributos; (ii) métricas de desempeño vinculadas con objetivos en gestión patrimonial de alcantarillados; (iii) una metodología de optimización para modelos basados en aprendizaje de máquina para encontrar los hiper-parámetros óptimos para alcanzar objetivos de gestión; y finalmente (iv) la construcción de modelos de deterioro basados en diferentes métodos estadísticos y de aprendizaje de máquina en diferentes casos de estudio evaluado las predicciones a partir de diferentes perspectivas.The main objective of the doctoral thesis was to develop a methodology for determining which factors are enough and necessary to achieve specific objectives in sewer asset management considering the quantity and quality of the available information. The manuscript consists on four parts: Part A depicts the theoretical framework of the main concepts, tests, methods, and metrics used as the basis for developing the proposed methodology; Part B concerns the description of materials (case studies and computer-based tools) and the scientific arguments of the choosing methods for developing the proposed methodology; Part C is the most essential part of this manuscript because it describes the developed sewer asset management tools and the proposed methodology, objective of this doctoral thesis; and Part D illustrates the results of the proposed sewer asset management tools and the application of the proposed methodology in two case studies (Bogota and Medellin). The main contributions of the doctoral thesis are: (i) a Bayesian network-based methodology for selecting a cost-effective sewer asset management model as a feature selection tool; (ii) performance metrics linked with management objectives in sewer asset management; (iii) an optimization methodology for machine learning-based models to find the optimal hyperparameters for achieving management objectives; and (iv) building deterioration models based on different statistical and machine learning methods on different case studies, evaluating the predictions from different perspectives.Doctor en IngenieríaDoctoradohttps://orcid.org/0000-0001-5084-7937https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=WSY6pA0AAAAJhttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=000146448