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Las redes de abastecimiento de agua y saneamiento son infraestructuras críticas que prestan un servicio básico a la sociedad. Estos sistemas, que por tanto deben funcionar correctamente durante su vida útil, muestran un inevitable envejecimiento y degradación, lo que conduce a ineficiencias e impactos en el servicio. Así, una adecuada estrategia de mantenimiento y renovación que garantice la futura sostenibilidad técnica, social, económica y ambiental de estos sistemas se presenta como el reto que las empresas de agua y los municipios deben afrontar en el siglo XXI. Aquí entra en juego la gestión patrimonial de infraestructuras (GPI), que aborda la correcta estimación y planificación de las inversiones necesarias para garantizar su sostenibilidad económica, técnica, social y medioambiental para las futuras generaciones. En particular, esta tesis tiene como objetivo el desarrollo de una metodología GPI eficaz en redes de abastecimiento y saneamiento de aguas, mediante una estimación adecuada del estado general de la red, la programación eficiente de las actividades de renovación y la planificación justificada de las necesidades de inversión que garanticen su sostenibilidad a largo plazo. Las principales propuestas de esta metodología pasan por el desarrollo de un novedoso índice de riesgo para establecer una prioridad de intervención en cada elemento de la red. Para ello se ha empleado un modelo de sumas ponderadas y tenido en cuenta cinco factores asociados al estado de la tubería y a las consecuencias de un posible fallo. También se ha propuesto la utilización de elementos urbanos frente a los hidráulicos como unidades operacionales de intervención, lo que aporta un enfoque más práctico y la posibilidad de cohesionarse mejor con otros posibles proyectos urbanos de mantenimiento (gas, luz o pavimento). Por otro lado, resulta esencial alinear los planes de acción de renovación de la red con las estrategias reales de sustitución de las empresas de agua. En este sentid, Water supply and sewer networks are critical infrastructures that provide a basic service to society. These systems, which must therefore operate correctly during their useful life, show an inevitable aging and degradation, leading to inefficiencies and impacts on the service. Thus, an adequate maintenance and renewal strategy that guarantees the future technical, social, economic and environmental sustainability of these systems is presented as the challenge that water companies and municipalities must face in the 21st century. This is where infrastructure asset management (IAM) comes into play, which addresses the correct estimation and planning of the necessary investments to guarantee their economic, technical, social and environmental sustainability for future generations. In particular, this thesis aims to develop an effective IAM methodology for water supply and sanitation networks, through an adequate estimation of the general condition of the network, the efficient scheduling of renewal activities and the justified planning of investment needs to ensure its long-term sustainability. The main proposals of this methodology include the development of a novel risk index to establish a priority for intervention in each element of the network. For this purpose, a weighted sum model has been used and five factors associated with the condition of the pipeline and the consequences of a possible failure have been taken into account. Also, urban elements rather than hydraulic elements haven been considered as operational units of replacement, which provides a more practical approach and the possibility of better coordination with other possible urban maintenance projects. On the other hand, it is essential to align the network renewal action plans with the actual replacement strategies of the water companies. In this sense, operational criteria of adjacency and synergy of simultaneous replacement, not addressed so far, have been integrated with other criteria of budge

Water supply and sewer networks are critical infrastructures that provide a basic service to society. However, these systems constantly age and degrade over time. In addition, since network infrastructures are so extensive in length, they require a significant investment in maintenance tasks. Hence, within the context of infrastructure asset management (IAM), accurately defining the most efficient investment planning possible is essential to ensure their long-term sustainability. This paper presents an original five-step comprehensive framework to successfully implement an infrastructure asset management strategy and plan long-term investments. Moreover, this methodology integrates innovative and relevant operational and convenience factors that, while provide the problem both with realism and practicality, have not been addressed so far. To illustrate the usefulness and applicability of this methodology, the case study of a large water company in Spain is presented.

La gestión de los activos y su renovación generalmente se planifican a nivel anual y operativo. Sin embargo, a nivel estratégico y táctico, las empresas de infraestructuras buscan modelos de gestión que permitan analizar sus activos, su evolución y la detección de aquéllos que deben ser renovados e incorporados antes en las planificaciones a medio y largo plazo. Además, es necesario definir el esfuerzo financiero y su aplicación temporal. Dicho esfuerzo debe permitir que la cartera de activos que conforman la red hídrica esté alineada con los objetivos de gestión de activos de la organización. El seguimiento de los objetivos, entre ellos el mantenimiento sostenible de la infraestructura de red, se puede desarrollar en base a indicadores de gestión que faciliten su renovación. Los indicadores permiten analizar el estado o fortaleza de la organización y constituyen un factor de oportunidad para mejorar la eficiencia en la administración de los activos cuando se combinan las estrategias financieras y las no financieras.

The water supply networks of many countries are experiencing a drastic increase in the number of pipe failures. To reverse this tendency, it is essential to optimise the replacement plans of pipes. For this reason, companies demand pioneering techniques to predict which pipes are more prone to fail. In this study, an Artificial Neural Network (ANN) is designed to classify pipes according to their predisposition to fail based on physical and operational input variables. In addition, the usefulness and effectiveness of two sampling methods, under-sampling and over-sampling, are analysed. The implementation of the model is done using the open-source software Weka, which is specialised in machine-learning algorithms. The system is tested with a database from a real water network in Spain, obtaining high-accurate results. It is verified that the balance of the training set is imperative to increase the predictions’ accurateness. Furthermore, under-sampling prioritises true positive rates, whereas over-sampling makes the system learn to predict failures and non-failures with the same precision.

Asset management in hydraulic infrastructures aims for the long-term sustainability of water distribution and wastewater networks. Strategic maintenance planning has thus been deeply analyzed in the literature for indi vidual water and sewer pipes. However, water utilities do not plan and perform replacement activities on in dividual elements, but rather on coherent aggregations of neighboring pipes. We have developed a decision support system (DSS) to help water utilities design intervention programs for hydraulic infrastructures. It in tegrates a two-stage algorithm that groups water supply and sewer pipes into practical and efficient replacement works, based upon their proximity and their priority of renewal. A multi-objective genetic algorithm optimizes the work programs configurations while integrating the water company’s strategic policy into an innovative multi-objective function. We have applied our methodology to a large water company in Spain and illustrated this application with a sensitivity analysis to determine how the company’s strategic criteria influences the resulting work configurations.

El objetivo final del proyecto es la determinación de un modelo capaz de resolver de forma óptima. El procedimiento para ello será adaptar de la literatura sobre el problema clásico varios modelos matemáticos, diferentes entre ellos, capaces de establecer una secuencia de los trabajos en las máquinas que minimice el makespan. Sin embargo, aunque todos los modelos encuentren la solución óptima, el tiempo que necesiten para conseguirla puede no ser el mismo. El tiempo de cómputo para un mismo problema diferirá según el modelo que se esté utilizando. Por lo tanto, el objetivo principal del trabajo es realizar un análisis computacional para determinar qué modelo es más adecuado emplear en función del tamaño del problema. Para obtener este objetivo principal se plantean los siguientes objetivos específicos: - Analizar los modelos de la literatura para el problema clásico. - Adaptar los modelos existentes al problema propuesto. - Programar y modelar con el solver Gurobi los modelos adaptados. - Validar los modelos adaptados mediante la resolución de problemas pequeños. - Resolver una batería de instancias del problema para obtener los tiempos de cómputo. - Determinar estadísticamente qué modelo es más eficiente para el problema propuesto.