Akwari
| SIREN / SIRET | 410 829 477 |
| Chiffre d'affaires | - 1 ME |
| Effectif | 201 à 500 |
| APE / NAF | 8299Z |
| Capital | - 50 KE |
| N° TVA | FR41 410 829 477 |
L'intelligence artificielle peut-elle être utilisée pour améliorer la détection de fuites dans les réseaux de distribution d'eau potable?
Bonjour,
Oui tout à fait, si un historique de données est disponible.
Deux grandes approches peuvent être complémentaires.
1. Le ciblage par canalisation
En dispossant de données d'historique de fuites détectées sur plusieurs années, ainsi que des caractéristiques des canalisations (matériau, âge, diamètre, longueur, localisation, et d'autres si possible), il est possible de construire un modèle d'intelligence artificielle à même de prévoir une probabilité de fuite par canalisation sur une période à venir (le mois suivant, l'année suivante par exemple).
Il est alors possible de déterminer des zones plus à risque que d'autres, facilitant la recherche de fuites.
2. L'utilisation des débits par zone de sectorisation
Les courbes de débits peuvent également être reproduites par un modèle d'intelligence artificielle, en fonction de la météo, de la saisonnalité et d'autres évènements. Il est alors possible de détecter de manière générale une anomalie sur une courbe de débit par rapport au débit attendu par le modèle, et plus spécifiquement une suspicion de fuite, si là aussi un historique de fuites par zones de sectorisation a permis de construire un modèle à même de reconnaître une signature spécifique.
Ces deux pages renvoient aux deux approches possibles :
la maintenance prédictive :
https://akwari.org/maintenance-predictive-prevoir-defaillances-duree-vie-equipements/
et l'analyse de séries temporelles par IA :
https://akwari.org/series-temporelles-ia-modeles-predictifs/
