Algoritmo LEAX per la prelocalizzazione perdite
LEAX è un termine ombrello che rappresenta una serie di algoritmi che sono il cuore tecnologico delle soluzioni sviluppate della nostra azienda. Gli algoritmi LEAX sono sistemi di intelligenza artificiale specificamente concepiti per individuare le aree a maggior probabilità di presentare perdite, inefficienze all’interno delle reti e fenomeni di abusivismo. Le perdite possono essere fisiche, come nel caso di reti idriche o di gas, oppure presentarsi come dispersioni, come nel caso delle reti elettriche.
Sebbene LEAX possa essere applicato a diverse tipologie di infrastrutture, l’obiettivo è lo stesso: verificare che tutto ciò che viene immesso inrete arrivi effettivamente a destinazione, minimizzando il più possibile le dispersioni lungo il percorso.
L’impiego di algoritmi di Intelligenza Artificiale (IA) nella gestione delle reti di acquedotto, gas ed elettricità rappresenta una delle evoluzioni più significative nel settore delle infrastrutture tecnologiche. Queste reti, per loro natura estese, complesse e spesso datate, richiedono oggi sistemi avanzati di monitoraggio e analisi in grado di gestire enormi quantità di dati, individuare anomalie in tempo reale e supportare decisioni strategiche orientate all’efficienza, alla sicurezza e alla sostenibilità economica e ambientale.
L’algoritmo Leax applicato alle reti tecnologiche opera innanzitutto come sistema di integrazione e analisi dei dati. Le reti moderne sono sempre più dotate di sensori, misuratori intelligenti (smart meter), dispositivi IoT, sistemi SCADA e piattaforme di telecontrollo che raccolgono continuamente informazioni su portate, pressioni, tensioni, temperature, consumi, stati di funzionamento e condizioni ambientali. L’IA è in grado di aggregare questi flussi informativi eterogenei, normalizzarli e analizzarli in modo continuo, superando i limiti dei tradizionali sistemi di supervisione basati su soglie fisse o analisi manuali.
Nel monitoraggio dei flussi e dei consumi, l’algoritmo di machine learning Leax può apprendere il comportamento “normale” della rete nel tempo. Analizzando dati storici e in tempo reale, l’IA costruisce modelli predittivi che tengono conto di variabili come stagionalità, condizioni climatiche, cicli di utilizzo, caratteristiche dell’utenza e configurazione della rete. Questo consente di distinguere le variazioni fisiologiche dei consumi da quelle anomale, individuando in modo precoce situazioni sospette che potrebbero indicare perdite, guasti, manomissioni o usi impropri delle risorse.
Uno degli aspetti più innovativi dell’algoritmo Leax applicato alle reti tecnologiche è la capacità di segnalare tempestivamente le criticità. A differenza dei sistemi tradizionali, che spesso si basano su allarmi statici o su controlli periodici, l’IA utilizza modelli dinamici che si aggiornano continuamente. Quando il sistema rileva uno scostamento significativo rispetto al comportamento atteso, genera segnalazioni prioritarie, classificando le anomalie in base alla loro gravità, urgenza e potenziale impatto. Questo permette ai gestori di intervenire in modo più rapido ed efficace, riducendo i tempi di inattività e i costi associati ai guasti.
Oltre al monitoraggio e alla diagnostica, l’IA rappresenta uno strumento estremamente potente per l’allocazione mirata degli investimenti. Le reti di acquedotto, gas ed elettricità richiedono ingenti risorse economiche per la manutenzione, l’ammodernamento e l’espansione, ma i budget disponibili sono spesso limitati. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono supportare i decisori analizzando lo stato complessivo della rete, la frequenza e la tipologia dei guasti, le perdite economiche associate e il livello di rischio per la sicurezza e la continuità del servizio.
Attraverso modelli di analisi multi-criterio, l’algoritmo Leax è in grado di individuare le porzioni di rete più critiche e di simulare diversi scenari di investimento. Ad esempio, può confrontare il costo di una riparazione puntuale con quello di una sostituzione completa della condotta o del cavo, stimando i benefici in termini di riduzione delle perdite, aumento dell’affidabilità e prolungamento della vita utile dell’infrastruttura. Questo approccio consente di passare da una gestione reattiva a una pianificazione strategica basata su dati oggettivi e previsioni attendibili.
Un ulteriore vantaggio dell’IA è la capacità di supportare la gestione sostenibile delle reti. Riducendo le perdite idriche ed energetiche, ottimizzando i flussi e migliorando l’efficienza complessiva, gli algoritmi contribuiscono a diminuire l’impatto ambientale delle infrastrutture. Nel caso dell’acqua, questo significa preservare una risorsa sempre più preziosa e ridurre l’energia necessaria per il trattamento e il pompaggio. Nel settore energetico, significa contenere le emissioni climalteranti e favorire una transizione verso sistemi più resilienti e intelligenti.
Infine, l’adozione di algoritmi IA migliora anche la trasparenza e la qualità del servizio verso gli utenti finali. Una rete più monitorata e prevedibile consente di ridurre interruzioni, disservizi e sprechi, migliorando la fiducia nei gestori e facilitando il rispetto delle normative e degli obiettivi di performance. In questo senso, l’intelligenza artificiale non è solo una tecnologia di supporto, ma un vero e proprio abilitatore di un nuovo modello di gestione delle reti tecnologiche: più intelligente, più sicuro, più efficiente e orientato al futuro.
Nel settore elettrico, l’intelligenza artificiale è particolarmente efficace nel monitoraggio dei carichi, delle dispersioni di energia e dello stato di salute delle infrastrutture. Gli algoritmi analizzano continuamente i dati provenienti da cabine, trasformatori, linee e utenze, individuando sovraccarichi, squilibri di fase, anomalie di tensione e surriscaldamenti. Integrando anche dati termografici e di diagnostica elettrica, l’IA può prevedere il degrado dei componenti e il rischio di guasti, supportando strategie di manutenzione predittiva anziché reattiva.
Nel caso delle reti idriche, ad esempio, l’algoritmo Leax può confrontare i volumi immessi in rete con quelli effettivamente fatturati o misurati presso i distretti e le utenze finali. Analizzando differenze persistenti o improvvise, il sistema è in grado di stimare il livello di perdita idrica e di localizzare le aree più critiche. L’IA può inoltre correlare i dati di portata e pressione con informazioni provenienti da sensori acustici, correlatori o noise logger, aumentando la precisione nella rilevazione delle dispersioni e riducendo drasticamente i tempi di intervento.
Nelle reti del gas, l’IA svolge un ruolo fondamentale nella prevenzione dei rischi e nella sicurezza. Gli algoritmi possono analizzare in tempo reale i dati di pressione, portata e composizione del gas, individuando micro-variazioni che potrebbero sfuggire ai sistemi tradizionali. Incrociando queste informazioni con dati ambientali, storici di guasti e caratteristiche delle tubazioni, l’IA è in grado di segnalare potenziali perdite o condizioni di rischio prima che si manifestino in modo evidente, consentendo interventi tempestivi e mirati.
Quando i dati reali si discostano da questo comportamento atteso, l’algoritmo è in grado di riconoscere la presenza di anomalie che indicano possibili perdite o dispersioni. Non si limita a segnalare che esiste un problema, ma aiuta a prelocalizzare dove si verifica, riducendo l’area da ispezionare e rendendo gli interventi più rapidi ed efficaci.
Grazie all’algoritmo LEAX, i dati della rete diventano uno strumento concreto di supporto alle decisioni. I gestori possono passare da una gestione basata su ipotesi a una gestione basata su evidenze, riducendo i costi, migliorando l’efficienza operativa e aumentando l’affidabilità dei servizi.