Reti Idriche Colabrodo? Ecco Come l’Intelligenza Artificiale Ci Salva (e Fa Risparmiare!)

Ammettiamolo, l’acqua è vita. Preziosa, indispensabile, ma spesso… sprecata. Quando apro il rubinetto, mi aspetto che l’acqua arrivi pulita e abbondante, ma dietro le quinte, nelle nostre città, c’è una battaglia silenziosa contro un nemico invisibile: le perdite nelle reti idriche. Tubature vecchie, guasti improvvisi, gestioni non proprio efficienti… il risultato? Milioni di metri cubi d’acqua che si disperdono nel sottosuolo, costi che lievitano e un servizio che a volte lascia a desiderare. Frustrante, vero? Soprattutto pensando a quanto sia fondamentale usare questa risorsa in modo sostenibile.

Ma se vi dicessi che oggi abbiamo strumenti potentissimi per affrontare questo problema? Strumenti che sembrano usciti da un film di fantascienza, ma che sono reali e incredibilmente efficaci: parlo degli algoritmi di ottimizzazione. Immaginate dei “cervelli” artificiali capaci di analizzare reti idriche complesse e suggerirci il modo migliore per gestirle, minimizzando sprechi e costi. Affascinante, no? Recentemente mi sono imbattuto in uno studio che esplora proprio questo, utilizzando algoritmi ispirati alla natura, come formiche leone e lupi grigi, per trovare il piano di gestione perfetto. E i risultati sono davvero promettenti!

Il Problema delle Perdite: Un Nemico Silenzioso

Partiamo dai numeri, che fanno sempre un certo effetto. Nei paesi in via di sviluppo, le perdite d’acqua nelle reti possono variare dal 24% al 45%! Anche in un paese come la Turchia, da cui prende spunto lo studio, si parla del 35%. In Italia non siamo messi molto meglio, con medie nazionali che spesso superano il 30-40%. Queste non sono solo cifre astratte: rappresentano:

• Una pressione enorme sulle nostre già scarse risorse idriche.
• Costi operativi altissimi per le aziende che gestiscono l’acqua (e che poi, in parte, ricadono su di noi).
• Disagi per i cittadini e una qualità del servizio ridotta.

Le cause principali sono spesso le infrastrutture datate, ma anche connessioni illegali, povertà e fattori socio-economici possono complicare la situazione. Pensate che in Turchia avevano fissato un obiettivo del 25% di perdite entro il 2023, ma hanno dovuto rimandarlo al 2028 perché irraggiungibile per molte utility. Questo ci dice una cosa fondamentale: non esiste una soluzione unica per tutti. Ogni rete idrica è un mondo a sé.

Le Strategie Tradizionali: Funzionano, Ma Come Scegliere?

Certo, non è che finora siamo stati con le mani in mano. Esistono diverse strategie per la gestione delle perdite idriche (il cosiddetto Water Loss Management – WLM):

• Gestione della Pressione (PM): Ridurre la pressione nei tubi diminuisce le perdite dai guasti esistenti e previene nuove rotture.
• Controllo Attivo delle Perdite (ALC): Suddividere la rete in zone (DMA), monitorare i flussi notturni, localizzare e riparare le perdite nascoste.
• Gestione dei Materiali e delle Squadre di Riparazione (FTM): Usare materiali migliori, ottimizzare il numero di squadre e la velocità degli interventi.
• Gestione degli Impianti di Stoccaggio (SFM): Controllare e manutenere serbatoi e valvole.
• Gestione dei Contatori Utenza (CMM): Calibrare o sostituire i contatori vecchi o imprecisi per ridurre le “perdite apparenti” (acqua consumata ma non fatturata correttamente).
• Rinnovamento della Rete (NRM): La soluzione più drastica e costosa, sostituire tratti di tubature o connessioni.

Il problema è: quale di queste strategie applicare? E in che misura? E dove? Ogni intervento ha un costo e un beneficio, che variano enormemente a seconda delle caratteristiche specifiche della rete (topografia, tipo di tubi, età, tipo di utenza…). Decidere a caso o applicare la stessa ricetta ovunque è semplicemente inefficiente, se non controproducente.

Entra in Scena l’Ottimizzazione: Algoritmi al Servizio dell’Acqua

Ed è qui che entra in gioco la vera magia dello studio che vi racconto. Hanno sviluppato un modello di ottimizzazione innovativo. Cosa fa? Prende i dati reali di una rete idrica (lo stato attuale, le capacità tecniche ed economiche dell’azienda), considera tutte le possibili strategie WLM che abbiamo visto (PM, ALC locale e regionale, FTM, SFM, CMM, NRM con diverse opzioni) e usa degli algoritmi di ottimizzazione per trovare la combinazione perfetta.

Gli algoritmi usati sono affascinanti di per sé:

• Ant Lion Optimizer (ALO): Ispirato alla tecnica di caccia della formica leone, che crea trappole per catturare le formiche.
• Mountaineering Team-Based Optimization (MTBO): Simula la collaborazione e le strategie di un team di alpinisti per raggiungere la vetta.
• Grey Wolf Optimizer (GWO): Imita la gerarchia sociale e le tattiche di caccia dei lupi grigi.

Questi algoritmi “esplorano” tantissime combinazioni possibili di interventi (regolare la pressione a X bar, aumentare le squadre di riparazione a Y unità, sostituire i contatori più vecchi di Z anni, rinnovare le tubature nel settore A, ecc.) e, considerando i costi e i benefici di ogni scelta, identificano il piano di gestione che massimizza i benefici totali minimizzando le perdite (NRW – Non-Revenue Water, acqua non fatturata). La cosa cruciale è che lo fanno simultaneamente per diverse zone della rete (le DMA), tenendo conto delle interdipendenze: ad esempio, abbassare troppo la pressione riduce le perdite ma rende più difficile trovarle con l’ALC.

Il Caso Studio: Sakarya Sotto la Lente

Per testare il modello, i ricercatori hanno applicato questi algoritmi a tre sistemi idrici reali gestiti dalla Sakarya Water Utility in Turchia. Questi sistemi avevano caratteristiche molto diverse tra loro e tassi di perdita iniziali altissimi, tra il 49% e il 75%! Hanno inserito nel modello tutti i dati specifici: lunghezza della rete, costi di produzione dell’acqua, numero di utenti, costi degli interventi (manodopera, materiali, ecc.), dati sui guasti passati, pressioni operative.

Risultati Concreti: Piani su Misura per Ogni Rete

Cosa hanno scoperto gli algoritmi? Hanno definito, per ciascuno dei tre sistemi, il livello economico ottimale di perdite, cioè quel livello sotto il quale non conviene più investire per ridurle ulteriormente perché i costi supererebbero i benefici. E questi livelli erano specifici per ogni sistema e leggermente diversi a seconda dell’algoritmo usato:

• Sistema I: Livello ottimale tra 17.10% (ALO) e 19.26% (GWO).
• Sistema II: Livello ottimale tra 16.83% (GWO) e 19.50% (MTBO).
• Sistema III: Livello ottimale tra 20.89% (ALO) e 24.27% (GWO).

Ma non solo! Il modello ha indicato precisamente quali interventi fare:

• Pressione ottimale: Ad esempio, per il Sistema I, regolare la pressione tra 30 e 36 metri a seconda dell’algoritmo.
• Numero di squadre di riparazione: In questi casi, il numero attuale era già ottimale.
• Gestione contatori (CMM): Ogni algoritmo suggeriva scenari diversi (non fare nulla, sostituire, calibrare), offrendo alternative basate su costi/benefici differenti.
• Rinnovamento rete (NRM): Per questi sistemi specifici, nessun algoritmo ha raccomandato il costoso rinnovamento completo della rete, suggerendo che interventi meno invasivi erano più convenienti.

La cosa interessante è che algoritmi diversi proponevano strategie leggermente diverse per raggiungere livelli di perdita simili. Ad esempio, un algoritmo poteva suggerire un investimento iniziale minore con un certo ritorno, mentre un altro un investimento maggiore con un ritorno proporzionalmente più alto. Questo dà ai gestori la flessibilità di scegliere il piano più adatto alla loro situazione finanziaria e ai loro obiettivi strategici.

Perché Questo Approccio è Rivoluzionario?

Questo tipo di modello rappresenta un passo avanti enorme rispetto agli approcci tradizionali. Invece di basarsi su regole generali o interventi isolati su piccole aree pilota, permette di:

• Definire obiettivi di perdita realistici e specifici per ogni singola rete o zona.
• Creare piani di gestione su misura basati su dati concreti e analisi costi-benefici approfondite.
• Analizzare l’intera rete (o grandi porzioni di essa) simultaneamente, considerando le interazioni complesse tra i diversi interventi.
• Dare priorità agli interventi nelle diverse zone in modo ottimale.
• Offrire ai decisori scenari alternativi tra cui scegliere.

Certo, la qualità dei dati in ingresso è fondamentale. Senza dati accurati su flussi, pressioni, costi, consumi, il modello non può funzionare al meglio. Questo sottolinea l’importanza per le utility di investire in sistemi di monitoraggio e database aggiornati.

In conclusione, trovo che questo approccio basato sull’ottimizzazione sia estremamente promettente. Ci mostra come la tecnologia e l’intelligenza artificiale possano diventare alleate preziose nella gestione sostenibile di una risorsa vitale come l’acqua. Non si tratta solo di tappare qualche falla, ma di ripensare l’intera gestione della rete in modo strategico ed efficiente. Il futuro della gestione idrica passa anche da qui, da modelli capaci di indicarci la strada migliore, goccia dopo goccia. E chissà, magari in futuro questi modelli integreranno anche dati in tempo reale e simulazioni idrauliche ancora più sofisticate!

Fonte: Springer