Ricercatori di Stanford sviluppano un modo migliore per rilevare le perdite d’acqua nel sottosuolo

Puoi ritardare l’irrigazione del prato o il lavaggio dell’auto quanto vuoi, ma per fare davvero un grande passo avanti nel risparmio idrico abbiamo bisogno di fermare lo spreco d’acqua molto prima che la preziosa risorsa raggiunga mai i nostri rubinetti.

Un nuovo modo per rilevare le perdite nei tubi vecchi sottoterra potrebbe far risparmiare denaro e miliardi di litri d’acqua. (Image credit: HiddenCatch / iStock)

Si stima che dal 20 al 50 per cento dell’acqua vada persa a causa di perdite nel sistema di approvvigionamento del Nord America – un problema importante in quanto i servizi pubblici si confrontano su come sostenere una popolazione crescente in un’epoca di scarsità d’acqua.

“La gente parla di ridurre il tempo di fare la doccia, ma se si pensa che il 50 per cento dell’acqua che scorre attraverso il sistema viene perso, è un’altra grandezza”, ha detto l’autore dello studio Daniel Tartakovsky, un professore di ingegneria delle risorse energetiche nella Stanford School of Earth, Energy & Environmental Sciences (Stanford Earth).

In una mossa che potrebbe potenzialmente far risparmiare denaro e miliardi di galloni d’acqua, Tartakovsky, insieme ad Abdulrahman Alawadhi dell’Università della California, San Diego, hanno proposto un nuovo modo per interpretare rapidamente e con precisione i dati dei sensori di pressione comunemente utilizzati per rilevare le perdite.

Oltre ai servizi idrici, Tartakovsky ha detto che il metodo potrebbe anche essere applicato ad altre industrie che utilizzano sensori di pressione per il rilevamento delle perdite, come nelle reti di trasmissione del petrolio e del gas naturale che corrono sotto il mare e pongono ulteriori rischi ambientali.

La ricerca è stata pubblicata online il 12 febbraio nella rivista Water Resources Research.

Martello d’acqua

Il nuovo metodo mira alle perdite d’acqua nelle condutture di trasmissione, che sono in genere instradate fuori dalla vista sottoterra. Le reti di trasmissione dell’acqua in Nord America e in gran parte dell’Europa sono dotate di sensori che misurano la pressione per misurare il flusso.

I ricercatori hanno costruito su una tecnica nota come test del colpo d’ariete – lo standard industriale per prevedere la posizione delle perdite. Il test consiste nell’interrompere improvvisamente il flusso attraverso un tubo e utilizzare sensori per raccogliere dati su come l’onda d’urto risultante, o “colpo d’ariete”, si propaga. Tartakovsky e Alawadhi propongono un nuovo modo di assimilare questi dati in un modello matematico per restringere la posizione di una perdita.

Il metodo attuale per rilevare le perdite è computazionalmente costoso; per ridurre il costo, gli analisti devono fare molte ipotesi semplificative, secondo Tartakovsky.

“Abbiamo proposto un metodo che è abbastanza veloce da non dover fare queste ipotesi, e quindi è più accurato – si potrebbe fare in tempo reale su un computer portatile”, ha detto Tartakovsky. “E’ qualcosa che le utility possono usare con le risorse computazionali esistenti e i modelli che hanno già.”

Migliorando la velocità e la precisione, il metodo dei ricercatori fa risparmiare denaro, sia in termini di tempo e lavoro che di costo dell’acqua sprecata. Per esempio, se si volesse trovare una perdita in un tubo lungo un campo di calcio, si potrebbe scavare l’intero campo fino a raggiungere il terreno bagnato, o si potrebbe usare il nuovo metodo per limitare la posizione della perdita a una sezione di 10 metri del tubo.

“Nelle città, è più difficile perché i tubi sono sotto gli edifici e si deve rompere l’asfalto e cose del genere, quindi più accurata è la previsione della posizione, meglio è”, ha detto Tartakovsky.

Le città hanno il maggior potenziale di grandi perdite d’acqua – e più vecchie sono le aree urbane, più grandi sono i problemi, con le loro complesse reti di tubi che invecchiano.

“Per gli operatori che usano abitualmente i test del colpo d’ariete, il costo di questo è zero – questo è solo un modo migliore di interpretare questi test”, ha detto Tartakovsky. “Non lo stiamo vendendo o brevettando, quindi le persone potrebbero semplicemente usarlo e vedere se ottengono previsioni migliori.”