UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA PROFESOR GUÍA: HUGO ARAYA CARRASCO. ALUMNO.

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1 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA PROFESOR GUÍA: HUGO ARAYA CARRASCO. ALUMNO DEFENSOR: CLAUDIO HERNÁN MERIÑO MERIÑO TALCA AGOSTO, 01 DE 2013 DEFENSA DE TESIS PARA OPTAR AL GRADO ACADÉMICO DE LICENCIADO EN CIENCIAS DE LA INGENIERÍA Y TÍTULO DE INGENIERO CIVIL INFORMÁTICO.

2 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA TEMA: “PROPUESTA DE MÉTODO PARA ESTIMACIÓN DE CAUDALES DE SALIDA EN ESTANQUES DE REGULACIÓN DE AGUA POTABLE”

3 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA OBJETIVO PRINCIPAL: Generar una “propuesta de método para la estimación de caudales de consumo en estanques de regulación de agua potable” pertenecientes a la Empresa Aguas Araucanía S.A., ubicados en el sector “Poniente” de la ciudad de “Temuco”.

4 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA OBJETIVOS COMPLEMENTARIOS: 1.Obtener una visión en terreno de la realidad de los estanques ubicados en la ciudad de Temuco. Esto permitió validar Información existente en planos y facilitar la comprensión de la operación diaria de las instalaciones asociadas. 2.Obtener una visión matemática por medio de la aplicación de análisis estadístico del comportamiento de los estanques identificados, en particular, de las lecturas de salida del estanque. Esto con el objeto de complementar los conocimientos adquiridos en las visitas a terreno, centrando y permitiendo identificar y discriminar variables y volúmenes de datos que potencialmente hubiesen intervenido en el diseño de la propuesta. 3.Encontrar y demostrar que existe una curva característica asociada al consumo diario de agua potable de un sector de distribución y que es posible usar esa curva para generar proyecciones de consumo.

5 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA ARQUITECTURA:

6 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA EL ENTORNO:

7 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA PREPARACIÓN Y ANÁLISIS DE LA DATA: Ajuste de BlackOuts en la BD. Identificación de Periodicidad de la Curva. Identificación de Puntos de Baja Representatividad (FRVE) Indicador de Error de Ajustes (FET)

8 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA AJUSTE DE BLACKOUTS DE LA DATA:

9 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA IDENTIFICACIÓN DE PERIODICIDAD DE LA DATA:

10 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA IDENTIFICACIÓN DE PUNTOS DE BAJA REPRESENTATIVIDAD (Factor de Representatividad del Valor Extremo):

11 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA INDICADOR DE ERROR DE AJUSTES (FET)

12 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA ALGORITMOS CORRESPONDIENTES A LOS MÉTODOS ANALIZADOS: Método de los Promedios. 1.Se define un universo de datos muestrales M. 2.Se definen periodos de 24 horas (1440 lecturas) sobre la data escogida. 3.Se selecciona un rango n de lecturas [t n, t 0 ], siendo t 0 el último instante previo al inicio de la proyección. 4.Se seleccionan K periodos y, de éstos, las lecturas correspondientes a los instantes [t -n,t n+1 ]. 5.Se obtiene la curva media de las lecturas de los K periodos seleccionados. 6.Se considera como proyección la media resultante en el intervalo [t 1,t n+1 ]. Método de Búsqueda Similar. Se tiene: 1.Un punto inicial de tiempo t 0 correspondiente al último instante previo al inicio de la proyección. 2.Los registros de lecturas de caudales para el intervalo comprendido por [t -n,t 0 ]. 3.La base de registros de lecturas histórico para K periodos. Se efectúa: 1.Se evalúa el FET% del intervalo [t -n,t 0 ] para los K periodos históricos registrados. 2.Se guarda la referencia al Periodo que haya presentado el menor valor para el FET%. 3.Se guarda la referencia al homólogo instante de t 1 en el registro utilizado como proyección. 4.Se define la proyección para el intervalo futuro [t 1,t n+1 ] tomando como referencia el intervalo histórico [t’ 1,t’ n+1 ], para sobre los K instantes.

13 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA RESULTADOS OBTENIDOS: Método de los Promedios. Utiliza un conjunto de muestras y las promedia para generar la proyección Método de Búsqueda Similar. Recorre la data existente en busca del periodo más parecido al buscado.

14 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA CONCLUSIONES ASOCIADAS AL DESEMPEÑO DE LOS ALGORITMOS: Algoritmo del Método de los Promedios. Demostró tener menor desempeño que el de “Búsqueda Similar”. Sensible a la ausencia de data requerida para cumplir los rangos a promediar. Al estar basado en promedios, la estimación resultante se ve afectada por lecturas fuera de rangos Algoritmo del Método de Búsqueda Similar. Dado que recorre toda la data, es sensible al volumen de ésta, por tanto requiere de condiciones de corte específicas en los rangos de búsqueda. El resultado sólo será tan exacto como el periodo encontrado.

15 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA CONCLUSIONES GENERALES. Se pudo observar y comprender el funcionamiento de las instalaciones de Aguas Araucanía en terreno. Se acotó y definió de manera precisa el problema: la generación de un método que permita predecir el consumo de agua potable en estanques de regulación. Se concluyó que se requieren 2 variables básicas para generar la predicción deseada: caudal y tiempo. Se encontró la curva que caracteriza el consumo de AP sobre un estanque de regulación. Se evaluaron 2 métodos y se concluyó que el mejor correspondía al método de: Búsqueda Similar.

16 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA APORTE A LA INGENIERÍA: Se entregan dos algoritmo simples, baratos, de fácil implementación y adaptables a problemas de predicción para procesos periódicos.

17 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA TRABAJO FUTURO (PROPUESTAS A FUTURO): Mejora de la precisión de los métodos mediante la utilización de algoritmos de optimización. Se propone uso de algoritmos genéticos. Análisis en múltiples variables, incluyendo parámetros como Temperaturas, Nivel de Precipitaciones, Estacionalidad Anual, Población Flotante, etc.

18 UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA MUCHAS GRACIAS…