Monitoring the Water Utility Performance in Drinking Water Quality Compliance using Data Mining Approaches
- 1. University of Rwanda
- 2. Jomo Kenyatta University of Agriculture and Technology
Description
Abstract Monitoring the quality of water ensures it is safe for life. Nowadays, its effectiveness requires embracing data science. This was done in the context of the Water and Sanitation Corporation (WASAC) of Rwanda, which manages 18 water treatment plants (WTPs). This research aims at monitoring the drinking water quality key performance indicators (KPIs) using an interactive dashboard that can map interventions, perform calculations, assess the performance, and provide near real-time information. A four-step approach—KPI identification, data collection, monitoring tools, and progress tracking—was used. Step 1 used the literature review to identify KPIs in terms of compliance with clean water regulatory and reliability requirements, and the existence of a functional system to address customer needs. Then, primary and secondary data sets, including Twitter data, were collected in step 2. The third step consisted of computing the drinking water quality index (DWQI), performance discrepancy scores (PDS), and Twitter sentiment scores, as well as an interactive dashboard. Finally, results were analyzed to determine WASAC's performance towards quality KPIs. Compliance with clean water requirements has been generally consistent, and the first five WTPs were Kadahokwa, Cyunyu, Mutobo, Muhazi, and Kimisagara. However, the water reliability could not be confirmed due to missing data. Twitter data analysis confirmed the existence of a system to address customer needs and to notify customers of planned rationing or interruptions of water supply. Therefore, the suitability of water for human consumption was generally established, but more efforts were recommended to ensure full and consistent compliance.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
الملخص تضمن مراقبة جودة المياه أنها آمنة للحياة. في الوقت الحاضر، تتطلب فعاليته تبني علم البيانات. وقد تم ذلك في سياق مؤسسة المياه والصرف الصحي (WASAC) في رواندا، التي تدير 18 محطة لمعالجة المياه (WTPs). يهدف هذا البحث إلى مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية لجودة مياه الشرب (KPIs) باستخدام لوحة معلومات تفاعلية يمكنها تخطيط التدخلات وإجراء الحسابات وتقييم الأداء وتوفير معلومات شبه آنية. تم استخدام نهج من أربع خطوات - تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية وجمع البيانات وأدوات المراقبة وتتبع التقدم. استخدمت الخطوة 1 مراجعة الأدبيات لتحديد مؤشرات الأداء الرئيسية من حيث الامتثال لمتطلبات تنظيم المياه النظيفة والموثوقية، ووجود نظام وظيفي لتلبية احتياجات العملاء. ثم تم جمع مجموعات البيانات الأولية والثانوية، بما في ذلك بيانات تويتر، في الخطوة 2. وتألفت الخطوة الثالثة من حساب مؤشر جودة مياه الشرب (DWQI)، ودرجات تباين الأداء (PDS)، ودرجات معنويات تويتر، بالإضافة إلى لوحة معلومات تفاعلية. أخيرًا، تم تحليل النتائج لتحديد أداء WASAC تجاه مؤشرات الأداء الرئيسية عالية الجودة. كان الامتثال لمتطلبات المياه النظيفة متسقًا بشكل عام، وكانت محطات معالجة المياه الخمسة الأولى هي كاداهوكوا وسيونيو وموتوبو ومهازي وكيميساغارا. ومع ذلك، لا يمكن تأكيد موثوقية المياه بسبب البيانات المفقودة. أكد تحليل بيانات تويتر وجود نظام لتلبية احتياجات العملاء وإخطار العملاء بالتقنين المخطط له أو انقطاع إمدادات المياه. لذلك، تم تحديد مدى ملاءمة المياه للاستهلاك البشري بشكل عام، ولكن تمت التوصية ببذل المزيد من الجهود لضمان الامتثال الكامل والمتسق.Translated Description (French)
Résumé Le suivi de la qualité de l'eau garantit qu'elle est sans danger pour la vie. De nos jours, son efficacité nécessite d'embrasser la science des données. Cela a été fait dans le cadre de la Société de l'eau et de l'assainissement (WASAC) du Rwanda, qui gère 18 stations de traitement de l'eau (WTP). Cette recherche vise à surveiller les indicateurs clés de performance (ICP) de la qualité de l'eau potable à l'aide d'un tableau de bord interactif qui peut cartographier les interventions, effectuer des calculs, évaluer la performance et fournir des informations en temps quasi réel. Une approche en quatre étapes - identification des ICP, collecte de données, outils de suivi et suivi des progrès - a été utilisée. L'étape 1 a utilisé la revue de la littérature pour identifier les ICP en termes de conformité aux exigences réglementaires et de fiabilité de l'eau potable, et l'existence d'un système fonctionnel pour répondre aux besoins des clients. Ensuite, des ensembles de données primaires et secondaires, y compris des données Twitter, ont été collectés à l'étape 2. La troisième étape consistait à calculer l'indice de qualité de l'eau potable (DWQI), les scores d'écart de performance (PDS) et les scores de sentiment Twitter, ainsi qu'un tableau de bord interactif. Enfin, les résultats ont été analysés pour déterminer la performance de WASAC en matière de KPI de qualité. Le respect des exigences en matière d'eau potable a été généralement constant, et les cinq premières stations d'épuration étaient Kadahokwa, Cyunyu, Mutobo, Muhazi et Kimisagara. Cependant, la fiabilité de l'eau n'a pas pu être confirmée en raison de données manquantes. L'analyse des données de Twitter a confirmé l'existence d'un système permettant de répondre aux besoins des clients et d'informer les clients du rationnement prévu ou des interruptions de l'approvisionnement en eau. Par conséquent, l'adéquation de l'eau à la consommation humaine a généralement été établie, mais des efforts supplémentaires ont été recommandés pour assurer une conformité complète et cohérente.Translated Description (Spanish)
Resumen El monitoreo de la calidad del agua garantiza que sea segura para la vida. Hoy en día, su efectividad requiere adoptar la ciencia de datos. Esto se hizo en el contexto de la Corporación de Agua y Saneamiento (WASAC) de Ruanda, que gestiona 18 plantas de tratamiento de agua (WTP). Esta investigación tiene como objetivo monitorear los indicadores clave de rendimiento (KPI) de la calidad del agua potable utilizando un panel interactivo que puede mapear intervenciones, realizar cálculos, evaluar el rendimiento y proporcionar información casi en tiempo real. Se utilizó un enfoque de cuatro pasos: identificación de KPI, recopilación de datos, herramientas de monitoreo y seguimiento del progreso. El paso 1 utilizó la revisión de la literatura para identificar los KPI en términos de cumplimiento de los requisitos reglamentarios y de confiabilidad del agua limpia, y la existencia de un sistema funcional para abordar las necesidades del cliente. Luego, se recopilaron conjuntos de datos primarios y secundarios, incluidos los datos de Twitter, en el paso 2. El tercer paso consistió en calcular el índice de calidad del agua potable (DWQI), las puntuaciones de discrepancia de rendimiento (PDS) y las puntuaciones de sentimiento de Twitter, así como un panel interactivo. Finalmente, se analizaron los resultados para determinar el desempeño de WASAC hacia los KPI de calidad. El cumplimiento de los requisitos de agua limpia ha sido generalmente consistente, y las primeras cinco WTP fueron Kadahokwa, Cyunyu, Mutobo, Muhazi y Kimisagara. Sin embargo, no se ha podido confirmar la fiabilidad del agua debido a la falta de datos. El análisis de datos de Twitter confirmó la existencia de un sistema para atender las necesidades de los clientes y notificar a los clientes sobre el racionamiento planificado o las interrupciones del suministro de agua. Por lo tanto, generalmente se estableció la idoneidad del agua para el consumo humano, pero se recomendaron más esfuerzos para garantizar un cumplimiento total y constante.Files
latest.pdf.pdf
Files
(625.7 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:a532625ed422704b22c14aae5b358523
|
625.7 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- مراقبة أداء مرافق المياه في الامتثال لجودة مياه الشرب باستخدام مناهج استخراج البيانات
- Translated title (French)
- Surveillance de la performance des services d'eau dans la conformité de la qualité de l'eau potable à l'aide d'approches d'exploration de données
- Translated title (Spanish)
- Monitoreo del desempeño del servicio de agua en el cumplimiento de la calidad del agua potable utilizando enfoques de minería de datos
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4283577471
- DOI
- 10.21203/rs.3.rs-1772248/v1