Améliorer les modèles hydrauliques grâce à une correction précise des données

PipeFusion
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Avec PipeFusion, les services publics obtiennent une précision des données de plus de 99 %, ce qui améliore les performances des modèles hydrauliques. Il en résulte une prédiction plus rapide et plus précise des incidents, une réduction de 20 à 30 % des temps de réponse et une amélioration de la résilience globale du réseau.
Introduction

Les modèles hydrauliques sont des outils essentiels pour les compagnies des eaux afin de simuler et de prédire le comportement du réseau, mais leur efficacité dépend fortement de l'exactitude des données. Les erreurs et les imprécisions dans les données d'entrée sont des sources majeures d'incertitude qui peuvent compromettre à la fois la réponse aux incidents à court terme et la planification du réseau à long terme. PipeFusion répond à ces problèmes en garantissant l'exactitude des données, permettant aux services publics de construire des modèles hydrauliques plus fiables et plus réactifs.

Le problème

Les modèles hydrauliques dépendent de données correctes sur les canalisations pour simuler le débit d'eau, la pression et le comportement du système. Des données inexactes, telles que la géométrie incorrecte des conduites, la direction de l'écoulement ou la connectivité du réseau, peuvent entraîner des simulations erronées, des décisions opérationnelles mal informées et des réponses inefficaces à des incidents tels que des éclatements de conduites ou des fuites. Ces imprécisions augmentent le risque de retards de réponse, d'inefficacité opérationnelle et de gaspillage des ressources.

Comment PipeFusion résout le problème

PipeFusion améliore la modélisation hydraulique grâce à la validation et à la correction des données relatives aux pipelines, ce qui permet d'atteindre une précision de plus de 99 % pour les paramètres critiques tels que la géométrie, la connectivité et la direction du flux. Ces données propres et précises constituent une base fiable pour les simulations, améliorant les performances du modèle et stimulant la réactivité des services publics. PipeFusion fournit :

  • Prétraitement et correction des données : PipeFusion identifie et corrige les incohérences des données, garantissant que les modèles hydrauliques reflètent fidèlement les conditions réelles du réseau.
  • Correction de la direction de l'écoulement : Des données précises sur la direction de l'écoulement sont essentielles pour prévoir le mouvement de l'eau et les incidents potentiels, ce qui permet aux services publics de modéliser des scénarios avec précision.
  • Intégration de données en temps réel : En mettant à jour dynamiquement les modèles hydrauliques avec des données précises et en temps réel, les services publics peuvent répondre aux incidents de réseau avec des stratégies précises et basées sur des données.

Résultats et avantages
  • Détection et prévision précises des incidents : Des données propres permettent aux modèles hydrauliques de simuler et de prévoir avec une plus grande précision des problèmes tels que des fuites ou des éclatements de conduites, facilitant ainsi une détection précoce et une réponse plus rapide.
  • Réduction des fausses alertes : Des données précises minimisent les fausses alertes et les interventions inutiles, ce qui permet d'allouer les ressources de manière plus efficace.
  • Amélioration de la prise de décision : Grâce à des données précises, les services publics peuvent prendre des décisions plus rapides et fondées sur des données, ce qui permet de réduire les retards et d'optimiser les réponses opérationnelles.
  • Déploiement efficace des ressources : Des simulations précises et des capacités prédictives permettent de déployer plus efficacement les équipes d'intervention, ce qui réduit les délais de réponse aux incidents de 20 à 30 % et améliore la résilience du réseau.

Conclusion

Des données précises sont la pierre angulaire d'une modélisation hydraulique efficace. PipeFusion garantit que les services publics disposent de données propres et validées pour réaliser des simulations fiables, améliorer les temps de réponse aux incidents et soutenir la planification à long terme et l'optimisation du réseau.