Intervista

Il ruolo delle tecnologie digitali per l’efficienza e la sostenibilità del settore idrico

Un progetto portato avanti da Aqualia ed SDG Group ha dimostrato come sia possibile ridurre in maniera consistenti le perdite degli acquedotti grazie all’impiego di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale

25 Mag 2022

Gianluigi Torchiani

Il settore idrico è senza dubbio un comparto di interesse per la collettività, in Italia gestito da una moltitudine di utility di grande o piccola dimensione. Ma che deve fare i conti, come spesso racconta la cronaca, con infrastrutture datate, che causano la perdita di un bene sempre più prezioso e scarso come l’acqua potabile. Un contributo importante può arrivare dall’utilizzo sapiente delle tecnologie digitali, che possono aiutare a gestire al meglio un asset estremamente complicato, limitando guasti e malfunzionamenti. Un progetto di questo tipo è stato affrontato da SDG Group con Aqualia, la quarta società di gestione dell’acqua in Europa e la nona al mondo in termini di popolazione servita. Abbiamo approfondito il tema con Riccardo Paolini, Key Account Manager & Business Development di SDG Group.

Nel caso di Aqualia quali sono state le tempistiche e le problematiche riscontrate?

Per Aqualia, abbiamo sviluppato un sistema in grado di fornire agli utenti degli allarmi localizzati e tempestivi sulla presenza di anomalie nel sistema idrico, quali le rotture dei tubi. Per farlo abbiamo sviluppato un processo di data ingestion, modeling e bonifica. Ci sono voluti circa quattro mesi per perfezionare gli algoritmi e rendere l’informazione facilmente fruibile dall’utente finale. La sfida era non creare falsi allarmi. Per farlo abbiamo optato per un sistema di scoring degli allarmi. L’analisi si svolge su più scale temporali e su sensori posizionati in posti diversi nella rete. Gli allarmi sono classificati in base alla loro durata, alla scala temporale in cui viene osservata la discrepanza tra valori predetti e valori osservati e alla forma della discrepanza.
Gli algoritmi impiegati girano su una piattaforma cloud in maniera parallelizzata, ovvero tutti i settori nei quali è suddiviso il sistema idrico vengono analizzati contemporaneamente. Questo consente di avere risultati in real time e rende la soluzione altamente scalabile. In particolare, la piattaforma cloud è MS Azure mentre come sistema di orchestrazione dei modelli si scelto di utilizzare è Databricks. L’accuratezza complessiva del modello è garantita dall’utilizzo di un’infrastruttura Machine Learning Operations (MLOps), una metodologia di sviluppo basata sui principi di Continuous Integration e dal Continuous Delivery e Continuous Training. Grazie a questo approccio è possibile automatizzare l’addestramento continuo dell’intera pipeline del modello e la distribuzione del nuovo servizio di predizione.

Riccardo Paolini, Key Account Manager & Business Development di SDG Group

Si tratta di un approccio che può essere replicato in contesti diversi dall’idrico (rifiuti/energia, ecc)?

La soluzione implementata tiene conto di molte variabili legate al comportamento della popolazione, quali il ciclo giornaliero, quello settimanale e quello annuale, i giorni festivi, i trend legati al cambio demografico, ecc. Questo rende il modello sviluppato adattabile anche alla previsione di consumo di luce e gas.

Più in generale, quali sono le maggiori criticità del settore idrico in questa fase?

La criticità maggiore è che ci sono ingenti perdite d’acqua: nella rete di distribuzione italiana va perduto oltre un terzo dell’acqua immessa. Nel rapporto annuale sul tema, l’Istat dichiara che le perdite “sono da attribuire a fattori fisiologici presenti in tutte le infrastrutture idriche, alla vetustà degli impianti, prevalente soprattutto in alcune aree del territorio, e a fattori amministrativi, riconducibili a errori di misura dei contatori e ad allacci abusivi”. Va considerato, inoltre, che l’intera rete di distribuzione è complessivamente molto lunga, circa 57.000 km, e che l’intensità dell’erogazione dell’acqua è fortemente eterogenea sul territorio perché legata alle caratteristiche infrastrutturali e socio-economiche dei Comuni. Addirittura, in più di un capoluogo su tre si registrano perdite totali superiori al 45%. Il maggiore dispendio idrico si ha nelle città delle isole. Per affrontare l’obsolescenza delle infrastrutture, i problemi di qualità delle risorse idriche e le criticità che ne conseguono, vengono messe in atto delle misure di razionamento della distribuzione d’acqua attraverso la riduzione o la sospensione del servizio, limitando la fruizione dell’acqua a poche ore al giorno in determinati periodi dell’anno. Questo avviene soprattutto nella stagione estiva dove si ha una grande affluenza di persone in villeggiatura nelle isole.

Quanto il settore si è dimostrato sinora reattivo alle nuove tecnologie digitali?

Il settore idrico integrato italiano investe complessivamente meno in progetti di trasformazione digitale rispetto ad altri settori, anche a causa delle piccole dimensioni di molti operatori che agiscono su un territorio complesso e disomogeneo. Tale frammentazione riduce anche la capacità di investimenti importanti.
Da una ricerca condotta dal Gruppo CAP, gestore del servizio idrico integrato della Città metropolitana di Milano, emerge che per attrarre maggiori investimenti privati nelle aziende del settore idrico, il mercato richiede di attivare progetti di carattere infrastrutturale che soddisfino specifici requisiti ESG e criteri di sostenibilità di carattere finanziario e reddituale, a cominciare dalla capacità di comunicare efficacemente dati contabili e presentare business plan chiari e attraenti.
Un impulso forte alla digitalizzazione arriva però dal quadro strategico 2022-2025 dell’ARERA (Autorità di Regolazione per Energia Reti e Ambiente) che include, nell’area ambiente, l’obiettivo di favorire il miglioramento della qualità e dell’efficienza delle infrastrutture idriche in coerenza con i traguardi fissati dall’Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile. Il suggerimento ai soggetti competenti è di adottare soluzioni innovative e a minor impatto ambientale, nonché di maggiore resilienza agli eventi estremi, connessi al cambiamento climatico in atto. Pertanto, saranno da favorire tutti i progetti tesi alla sicurezza delle infrastrutture di approvvigionamento, alla riduzione delle perdite idriche (anche attraverso la digitalizzazione delle reti) e al potenziamento dell’efficacia nella depurazione delle acque reflue (anche attraverso l’innovazione tecnologica). Ma il problema principale per i gestori del ciclo idrico integrato è sostenere elevati costi di manutenzione per contrastare guasti e interruzioni della rete, dovute a tubi e infrastrutture datate o obsolete, senza neanche avere la certezza di localizzarli con precisione.

Cosa significa organizzare una strategia di manutenzione predittiva in questo contesto?

Con strategia di manutenzione predittiva si intende un sistema di monitoraggio continuo dei sensori di flusso o pressione dell’acqua. Tale sistema è dotato di un’intelligenza artificiale che impara, dai dati del passato, entro quale range devono cadere i dati osservati affinché non vi siano anomalie nel sistema. L’intelligenza artificiale tiene conto, non solo dei valori rilevati, ma anche di altre variabili che possono influenzare il consumo d’acqua, come il meteo o le festività.

Avete stimato dei benefici, anche in termini di minore spreco di risorse idriche?

I gestori che si dotano di tecnologie all’avanguardia e metodologie di advanced analytics con l’obiettivo di contenere le perdite raggiungono risultati notevoli: mentre gli acquedotti italiani perdono ogni giorno una media di 24 metri cubi di acqua per chilometro di rete, i territori più avanguardisti e virtuosi possono arrivare a limitare le perdite giornaliere a poco più di 9 metri cubi di acqua per chilometro. Investire in questo tipo di innovazione ha davvero un impatto positivo sull’ambiente e sulla società.

Che ruolo ha una tecnologia come il cloud in questo contesto?

Ottenere efficienza nell’utilizzo della risorsa idrica richiede spesso la sperimentazione di soluzioni innovative in relazione all’obiettivo specifico che si vuole raggiungere e al contesto di partenza. In questo, il cloud offre tre vantaggi notevoli quando si vuole abilitare nuovi progetti, a differenza delle più tradizionali architetture on-premise che, talvolta, rappresentano un ostacolo.

Anzitutto, il cloud garantisce la potenza di calcolo e una capacità di immagazzinare dati molto flessibile, il che permette di procedere nel progetto con cicli di sperimentazione rapidi sui dati e sui modelli da applicare, utilizzando solamente le risorse hardware strettamente necessarie. Inoltre, mette a disposizione molteplici componenti software che possono essere attivate in tempi rapidissimi: a seconda dello use case si decidono i componenti utili costruendo l’architettura minima e più efficiente per raggiungere i risultati puntuali prefissati.
Da ultimo, elimina la complessità della gestione sistemistica dell’infrastruttura, ne garantisce nativamente un elevato livello di sicurezza sui dati e la business continuity.

Quali sono le competenze distintive di SDG Group Italia sulla digitalizzazione del settore utility?

SDG Group possiede tre competenze complementari e che la rendono particolarmente adatta a governare e realizzare progetti di digital transformation nelle utility:
In primis il Performance management, con processi di pianificazione e controllo tipici dell’area finance (fast closing, forecast, budget, piano degli investimenti) che consente di tradurre la strategia di medio-lungo termine in un business plan data-driven e supportare processi tipici dell’ambito regolatorio normato dall’ARERA (unbundling economico-patrimoniale, PEF regolatorio, metodo tariffario) e offrire soluzioni verticali per funzioni interne (raccolta dei fabbisogni e piano acquisti, pianificazione delle gare, cost allocation, HR, controllo di gestione IT).
In secondo luogo, il campo delle business e advanced analytics con la correlazione tra variabili qualitative e quantitative, network fragility, predizione dei consumi di materia prima, rilevamento perdite in rete, real-time failure e manutenzione predittiva, sensitivity analysis, dashboard su dispositivi mobile.
Infine, il data management e l’engineering per progettare e realizzare architetture avanzate di data analytics – sia in cloud che on-premise – scegliendo le migliori tecnologie presenti sul mercato per gestire l’intero data journey (collezione dei dati sorgente a molteplici frequenze, analisi avanzate e insight).

@RIPRODUZIONE RISERVATA
Gianluigi Torchiani

Nato a Cagliari nel 1981, giornalista professionista, scrive da quindici anni di tecnologia ed energia. Dal 2014 è editor per il Gruppo Digital360

Articolo 1 di 5