Published September 30, 2023 | Version v1
Publication Open

Leak detection in water distribution networks based on graph signal processing of pressure data

Creators

  • 1. Universidade Federal de Minas Gerais

Description

Abstract Leakages in water distribution networks (WDNs) affect the hydraulic state of the entire or a large part of the network. Statistical correlation computed among pressure sensors monitoring network nodes aids the detection and localization of such leaks. This opens the possibility to work with water network databases, where graph signal processing (GSP) tools aid in understanding changes in pressure signals due to leakages in the hydraulic system. This paper presents a methodology for time-varying pressure signals on graph structures. The core of this methodology is based on changing of pressure, due to leaks, that modifies the graph structure. Computing for each time step a new topology of the graph and applying centrality analysis based on PageRank, it is possible to identify the presence of new leaks at the water system. A confusion matrix evaluates the precision of the proposed methodology on defining where and when such leakages start and end. Seven leaks are used to validate the process, which presented 86% in accuracy terms. The results show the benefits of the method in terms of speed, computational efficiency, and precision in detecting leakages.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

تؤثر التسربات المجردة في شبكات توزيع المياه (WDNs) على الحالة الهيدروليكية للشبكة بأكملها أو جزء كبير منها. يساعد الارتباط الإحصائي المحسوب بين عقد شبكة مراقبة مستشعرات الضغط على اكتشاف هذه التسريبات وتحديد موقعها. وهذا يفتح إمكانية العمل مع قواعد بيانات شبكة المياه، حيث تساعد أدوات معالجة الإشارات البيانية (GSP) في فهم التغيرات في إشارات الضغط بسبب التسربات في النظام الهيدروليكي. تقدم هذه الورقة منهجية لإشارات الضغط المتغيرة زمنياً على هياكل الرسوم البيانية. يعتمد جوهر هذه المنهجية على تغيير الضغط، بسبب التسريبات، التي تعدل هيكل الرسم البياني. من خلال حساب طوبولوجيا جديدة للرسم البياني لكل خطوة زمنية وتطبيق تحليل المركزية بناءً على تصنيف الصفحات، من الممكن تحديد وجود تسريبات جديدة في نظام المياه. تقيّم مصفوفة الارتباك دقة المنهجية المقترحة بشأن تحديد أين ومتى تبدأ هذه التسربات وتنتهي. يتم استخدام سبعة تسريبات للتحقق من صحة العملية، والتي قدمت 86 ٪ من حيث الدقة. تظهر النتائج فوائد الطريقة من حيث السرعة والكفاءة الحسابية والدقة في الكشف عن التسربات.

Translated Description (French)

Résumé Les fuites dans les réseaux de distribution d'eau (WDN) affectent l'état hydraulique de la totalité ou d'une grande partie du réseau. La corrélation statistique calculée entre les nœuds du réseau de surveillance des capteurs de pression facilite la détection et la localisation de telles fuites. Cela ouvre la possibilité de travailler avec des bases de données de réseaux d'eau, où les outils de traitement des signaux graphiques (GSP) aident à comprendre les changements dans les signaux de pression dus aux fuites dans le système hydraulique. Cet article présente une méthodologie pour les signaux de pression variant dans le temps sur les structures de graphes. Le cœur de cette méthodologie est basé sur le changement de pression, en raison de fuites, qui modifie la structure du graphique. En calculant pour chaque pas de temps une nouvelle topologie du graphe et en appliquant une analyse de centralité basée sur le PageRank, il est possible d'identifier la présence de nouvelles fuites au niveau du système d'eau. Une matrice de confusion évalue la précision de la méthodologie proposée pour définir où et quand ces fuites commencent et se terminent. Sept fuites sont utilisées pour valider le processus, qui présentait 86% en termes de précision. Les résultats montrent les avantages de la méthode en termes de vitesse, d'efficacité de calcul et de précision dans la détection des fuites.

Translated Description (Spanish)

Resumen Las fugas en las redes de distribución de agua (WDN) afectan el estado hidráulico de la totalidad o una gran parte de la red. La correlación estadística calculada entre los nodos de la red de monitoreo de sensores de presión ayuda a la detección y localización de tales fugas. Esto abre la posibilidad de trabajar con bases de datos de redes de agua, donde las herramientas de procesamiento de señales gráficas (GSP) ayudan a comprender los cambios en las señales de presión debido a fugas en el sistema hidráulico. Este documento presenta una metodología para señales de presión variables en el tiempo en estructuras gráficas. El núcleo de esta metodología se basa en el cambio de presión, debido a fugas, que modifica la estructura del gráfico. Calculando para cada paso de tiempo una nueva topología del gráfico y aplicando un análisis de centralidad basado en PageRank, es posible identificar la presencia de nuevas fugas en el sistema de agua. Una matriz de confusión evalúa la precisión de la metodología propuesta para definir dónde y cuándo comienzan y terminan dichas fugas. Se utilizan siete fugas para validar el proceso, que presentó un 86% en términos de precisión. Los resultados muestran los beneficios del método en términos de velocidad, eficiencia computacional y precisión en la detección de fugas.

Files

jh2023047.pdf.pdf

Files (93 Bytes)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:b0d506893d4802090edf1644f5f082cd
93 Bytes
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
اكتشاف التسرب في شبكات توزيع المياه بناءً على معالجة إشارة الرسم البياني لبيانات الضغط
Translated title (French)
Détection de fuites dans les réseaux de distribution d'eau basée sur le traitement du signal graphique des données de pression
Translated title (Spanish)
Detección de fugas en redes de distribución de agua basada en el procesamiento de señales gráficas de datos de presión

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4387309880
DOI
10.2166/hydro.2023.047

Is supplement to
https://openalex.org/W4302136133 (Other)
https://openalex.org/W4229078645 (Other)
https://openalex.org/W2964025114 (Other)
https://openalex.org/W2913425789 (Other)
https://openalex.org/W2905200617 (Other)
https://openalex.org/W2887986896 (Other)
https://openalex.org/W2788040429 (Other)
https://openalex.org/W2106626222 (Other)
https://openalex.org/W1977345676 (Other)
https://openalex.org/W1967232009 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Brazil

References

  • https://openalex.org/W1854214752
  • https://openalex.org/W2025518472
  • https://openalex.org/W2037432005
  • https://openalex.org/W2042932500
  • https://openalex.org/W2070722739
  • https://openalex.org/W2073606819
  • https://openalex.org/W2073725088
  • https://openalex.org/W2087152767
  • https://openalex.org/W2090018148
  • https://openalex.org/W2119490250
  • https://openalex.org/W2228658275
  • https://openalex.org/W2293779343
  • https://openalex.org/W2561115530
  • https://openalex.org/W2757285286
  • https://openalex.org/W2788970657
  • https://openalex.org/W2884620028
  • https://openalex.org/W2902053021
  • https://openalex.org/W2902752886
  • https://openalex.org/W2903940442
  • https://openalex.org/W2944225415
  • https://openalex.org/W2949763225
  • https://openalex.org/W2954152818
  • https://openalex.org/W2996365800
  • https://openalex.org/W3035497236
  • https://openalex.org/W3047716589
  • https://openalex.org/W3094152157
  • https://openalex.org/W3111251354
  • https://openalex.org/W3118890536
  • https://openalex.org/W3128276323
  • https://openalex.org/W3135923127
  • https://openalex.org/W3139040871
  • https://openalex.org/W3143873535
  • https://openalex.org/W3168534335
  • https://openalex.org/W4210709503
  • https://openalex.org/W4252506966
  • https://openalex.org/W4288738995
  • https://openalex.org/W4387309880