Anomaly Leak Finder de PUB — el Sistema de IA con Gemelo Digital de Singapur para la Detección de Fugas en Tuberías Subterráneas de Agua

PUB, la agencia nacional del agua de Singapur, necesitaba mejores herramientas para detectar fugas ocultas en tuberías subterráneas de su red de distribución, ya que los despliegues anteriores de sensores solo acústicos no lograban distinguir de forma fiable las fugas reales de otras anomalías, como fallos de sensores o variaciones de presión.

Desarrollar un sistema de IA alojado en la nube que combina predicción basada en datos con simulación hidráulica basada en física, recalibrado a diario con datos de sensores en tiempo real, para detectar y localizar fugas antes de que se vuelvan disruptivas.

PUB desarrolló el Anomaly Leak Finder (ALF) sobre los programas iTwin y OpenFlows de Bentley Systems, combinando un modelo de predicción basado en datos (DDP) con un modelo de simulación basado en física (PBS). Los modelos hidráulicos se recalibran a diario con datos de más de 90 sensores inteligentes, creando un gemelo digital de más de 1,000km de tuberías en cuatro grandes redes de distribución, en funcionamiento las 24 horas del día, los 7 días de la semana. El ALF se integra en el programa de gestión de fugas de PUB, en marcha desde hace más tiempo (330km de tuberías renovadas desde 2016; 267 fugas en tuberías reparadas en 2024).

Desde su puesta en marcha en enero de 2024, el ALF ha detectado y localizado dos fugas subterráneas importantes con un margen de aproximadamente un kilómetro, alertando a los equipos de detección de fugas antes de que se volvieran disruptivas, y también señala anomalías relacionadas, como fallos de sensores y variaciones de presión provocadas por la demanda.

Las dos detecciones de fugas confirmadas son un resultado en fase inicial y no un historial de rendimiento consolidado; PUB aún no ha publicado datos sobre el ahorro de agua no facturada a escala de toda la red atribuible específicamente al ALF.