Comparteix:

Predicció d'averies

	Predir la probabilitat d’averies a la xarxa ha de permetre fer un manteniment preventiu d’aquesta. L’ús de Machine Learning per aquesta aplicació ha estat objecte dels treballs desenvolupats per la càtedra. El sector compta amb moltes dades i l’extracció de coneixement a partir d’aquesta informació és una prioritat.

Predicció d’averies i propostes de renovació basada en el risc. Dins del projecte FLUENT, en el qual participa tant cs2ac com TAIGUA, s’han dissenyat i calibrat una sèrie de models (Regressió Logística, Bosc Aleatori i Xarxes Neuronals) de predicció d’averies basats en dades de diverses companyies. Les probabilitats d’averia obtingudes per aquests models combinades amb les conseqüències econòmiques, media ambientals i socials es fan servir per fer recomanacions per a l’estratègia de renovació. El suport de la càtedra amb la beca de David Alcaraz (INIREC) ha permès aprofundir en els aspectes teòrics de validació i interpretació dels models. Com a resultat s’ha realitzat el treball final de doble grau (Electrònic Automàtic i Mecànic) Estudio y predicción de averías en tuberías de la red de distribución de agua potable.