Dalle perdite alle pompe: modelli di machine learning per vibrazioni, flussi e guasti. Benefici misurabili su energia, affidabilità e spesa pubblica.
Le reti idriche urbane e industriali affrontano pressioni crescenti: perdite, guasti, costi energetici e siccità più frequenti. L’Intelligenza Artificiale (AI), applicata a sensori e dati SCADA, consente di prevedere dove e quando intervenire prima della rottura, riducendo acqua non fatturata, consumi elettrici di pompaggio e interruzioni di servizio. In Europa le perdite medie (“non-revenue water”) sono ancora intorno a un quarto dei volumi distribuiti: il potenziale di recupero è quindi significativo (IWA, 2025).
Indice
- 1. Modelli AI per reti idriche: cosa fanno e con quali dati
- 2. Perdite e rotture: rilevazione precoce e previsione di burst
- 3. Pompe e stazioni: vibrazioni, anomalie e manutenzione predittiva
- 4. ROI e payback: come stimarli in modo trasparente
- 5. Resilienza climatica e gestione sostenibile della risorsa
- 6. Ottimizzazione della spesa pubblica e policy europee
- Conclusione
1. Modelli AI per reti idriche: cosa fanno e con quali dati
Classificazione & anomaly detection
Algoritmi supervisionati (es. Random Forest, XGBoost) e non supervisionati (autoencoder) per distinguere pattern “normali” da anomalie su portata, pressione, transitori.
Previsione (time series)
Modelli LSTM/GRU e metodi ibridi per prevedere flussi e pressioni a breve termine, utili a riconoscere deviazioni tipiche di perdite o rotture imminenti.
Gemelli digitali
Accoppiano idraulica (EPANET/solver) con modelli dati-driven per localizzare perdite e testare scenari di esercizio/valvolazione senza rischi in campo.
Studi recenti documentano il ruolo dei digital twin e del ML nel rilevare perdite su reti estese e nel forecasting dei flussi per riconoscere burst. Vedi Elsevier – Digital Twin per leak detection e Flow forecasting per burst prediction.
2. Perdite e rotture: rilevazione precoce e previsione di burst
L’AI combina dati SCADA (portata/pressione), sensori acustici e correlatori per individuare variazioni anomale (night flow, transitori), classificare l’evento e prioritizzare le squadre. Con dataset reali, confronti su più modelli ML mostrano che l’approccio dati-driven migliora la rilevazione precoce rispetto a regole fisse e soglie statiche (MDPI, 2025). Rassegne e articoli su ScienceDirect confermano il trend verso metodi AI per detection e localization delle perdite.
Target di politica pubblica: in Inghilterra i regolatori hanno chiesto riduzioni di leakage del 16% in 5 anni (fino al 2025) e una dimezzamento entro il 2050 come impegno settoriale. Ofwat – leakage · Water UK – Routemap 2050.
3. Pompe e stazioni: vibrazioni, anomalie e manutenzione predittiva
Su pompe centrifughe e gruppi di sollevamento, sensori di vibrazione, acustica e assorbimento elettrico alimentano modelli di diagnosi (fault detection) e prognosi (RUL). Review e casi indicano accuratezze >85% per classi di guasto comuni e ottima trasferibilità su soluzioni edge/wireless a basso costo (Sensors/MDPI; IEOM 2023).
4. ROI e payback: come stimarli in modo trasparente
Modello di calcolo (semplificato)
- Benefici annuali = (m³ acqua recuperati × costo unitario acqua) + (kWh evitati × costo/kWh) + (guasti evitati × costo medio intervento) + (valore economico interruzioni evitate).
- Costi annuali = piattaforma (capex ammortizzato + opex) + sensori + integrazione SCADA + squadre.
- ROI = (Benefici − Costi) / Costi; Payback = Capex / (Benefici − Opex).
Ogni m³ risparmiato riduce anche l’energia per captazione, trattamento e pompaggio: è il water-energy nexus, documentato da US EPA – WaterSense e IEA.
5. Resilienza climatica e gestione sostenibile della risorsa
Drought, alluvioni e stress idrico aumentano in frequenza e intensità in Europa: rafforzare la resilienza delle utility è una priorità delle agende EEA e IWA. L’AI, integrata in piani di adattamento, aiuta a ridurre perdite, ottimizzare pressioni e limitare blackout di servizio durante eventi estremi. Risorse utili: EEA su impatti acqua/clima e l’iniziativa Climate-Smart Utilities di IWA. EEA – State of water 2024 · Water & climate impacts · IWA – Climate Smart Utilities.
6. Ottimizzazione della spesa pubblica e policy europee
Per i gestori pubblici, la manutenzione predittiva orienta investimenti e squadre dove il rischio è maggiore (condizione del tubo, criticità idraulica, impatto su utenti), riducendo OPEX (riparazioni d’urgenza, energia) e CAPEX non mirato. Nel quadro nazionale/europeo, tali progetti si collegano alle priorità su efficienza idrica ed energetica, contribuendo agli obiettivi di zero pollution e adattamento climatico promossi da EEA/Commissione. Linee e sintesi di politica UE: Climate-ADAPT – Water management.
Conclusione
Portare l’AI nelle reti idriche significa passare dalla reazione alla prevenzione: perdite identificate prima, minori guasti e minore energia per ogni m³ erogato. Con gemelli digitali, modelli di vibrazione/flussometria e piani di asset management basati sul rischio, le utility possono stimare un ROI trasparente e riallocare risorse dove contano di più – a beneficio della resilienza climatica, della sostenibilità della risorsa e dell’ottimizzazione della spesa pubblica. Per le politiche regionali, queste soluzioni dialogano con la Priorità 1 (competitività intelligente: tecnologie e dati) e la Priorità 8 (governance digitale e infrastrutture) del FESR Sardegna.
Riferimenti rapidi: ML per leak/burst detection · Digital Twin per perdite · Predictive maintenance su pompe · Target riduzione perdite (UK) · Water-Energy Nexus (EPA)
