PT2477088E

PT2477088E - Sistema e método para identificar localizações geográficas prováveis de anomalias numa rede de fornecimento de água

Info

Publication number: PT2477088E
Application number: PT121515894T
Authority: PT
Inventors: Amitai Armon; Haggai Scolnicov; Chaim Linhart; Raz Ziv
Original assignee: Takadu Ltd
Priority date: 2011-01-18
Filing date: 2012-01-18
Publication date: 2015-01-05
Also published as: KR20140004127A; GB2503364A; AU2012200296A1; US20140152465A1; ES2525175T3; WO2012098467A3; US8583386B2; AU2012200296B2; EP2477088B1; GB201200819D0; CA2825041A1; WO2012098467A2; JP2014510261A; SG182923A1; AR084881A1; IE20120024A1; GB2503364B; BR102012001173A2; GB2487475A; TW201235970A

Description

DESCRIÇÃO "Sistema e método para identificar localizações geográficas prováveis de anomalias numa rede de fornecimento de água" DECLARAÇÃO DE "COPYRIGHT"

Uma parte da descrição deste documento de patente contém material o qual está sujeito a protecção por "copyright". 0 proprietário de "copyright" não tem objecções à reprodução via fac-símile por alguém do documento da patente ou da descrição da patente, tal como mencionado nos ficheiros ou registos de patente do Instituto de Patentes e Marcas, mas reserva-se de qualquer das formas a todos os direitos de "copyright" quaisquer que sejam.

CAMPO DO INVENTO 0 campo do invento refere-se em geral à monitorização dos sistemas de distribuição de recursos, tais como uma rede de fornecimento de água, e à localização das anomalias associadas à rede distribuída.

ANTECEDENTES DO INVENTO

As Nações Unidas perceberam que o consumo de água tem vindo a crescer em mais do que o dobro da taxa de aumento de população no último século, e que um número crescente de regiões estão cronicamente com falta de água. Em 2025 dois terços da população mundial pode ficar em condições preocupantes de escassez de água em resultado do aumento das populações. A água, especialmente a água potável, é essencial para todos os desenvolvimentos socioeconómicos e para manter uma população saudável. À medida que as populações vão aumentando por todo o globo, vai sendo necessária uma alocação acrescida de água limpa para consumo, resultando num aumento da escassez de água.

Um método de abordar a escassez de água e conservar recursos é a detecção de fugas e outros acontecimentos que ocorrem nas redes de fornecimento de água. Alguns especialistas estimam que as perdas devido a fugas e roubo vão até 25-30% da água que se escoa através das redes de fornecimento de água. Por conseguinte, pode ser conservada uma quantidade significativa de água meramente ao abordar a perda de água em sistemas já controlados por humanos.

Tradicionalmente, a detecção e localização de fugas tem sido conseguida ao utilizar métodos simples e directos, tais como medições acústicas ou inspecção fisica directa por funcionários de serviço, tais como equipas de campo. No entanto, estes métodos sofrem das desvantagens de necessitarem de medições invasivas e possivelmente trabalhos de escavação, os quais podem impor uma perda significativa tanto em tempo como em recursos para os operadores de serviço.

Actualmente, existem sistemas para facilitar a detecção de fugas e acontecimentos anómalos adicionais que ocorrem numa rede de fornecimento de água. Por exemplo, alguns sistemas presentes no mercado, tais como os sensores de redes de água disponíveis a partir da ABB Limited de Inglaterra, ou aqueles discutidos nas patentes tais como as Patentes U.S. Nos. 4 361 060 ou 6 970 808 ou o pedido de patente U.S. NO. 0247331, professam serem capazes de detectar fugas em algumas formas de redes de distribuição de recursos. Um sistema aperfeiçoado, descrito no Pedido de Patente U.S. em propriedade comum No. 12/717 944, intitulado "SYSTEM AND METHOD FOR MONITORING RESOURCES IN A WATER UTILITY NETWORK", descreve vários sistemas e métodos para detectar anomalias numa rede de fornecimento de água, ao utilizar técnicas de estatística para proporcionar uma probabilidade mais elevada de precisão do que outros sistemas existentes ou propostos. Estes e outros sistemas identificam a possibilidade de fugas ou outras anomalias com alguns dados gerais acerca das possíveis localizações, com base em sensores ou medidores afectados.

Pode ser conseguida uma outra gestão de recursos ao melhorar os sistemas presentes para ajudar os operadores de rede a determinar mais precisamente a localização das anomalias detectadas previamente para, desse modo, encontrar as fugas e outras anomalias muito mais rapidamente, confirmar as mesmas e fixar as mesmas. Frequentemente, num cenário típico, quando se dá o alerta de uma anomalia, o sistema de detecção ou processo de trabalho produzirá uma localização geral tal como uma DMA, ou parte da rede de fornecimento de água, a qual terá então de ser reduzida a uma localização exacta por meios secundários mais dispendiosos, tais como um levantamento por uma equipa de campo. 0 custo de determinar uma tal localização exacta é geralmente proporcional à área ou extensão da rede que tem de ser explorada para apontar a anomalia. A US 2007/0083398 descreve um sistema para gerir a manutenção de uma estrutura de tubagens.

Como tal, existe uma necessidade de sistemas e métodos aperfeiçoados para analisar melhor dados que dizem respeito a acontecimentos anómalos para refinar uma dada localização geral.

SUMÁRIO DO INVENTO

Algumas ou todas as deficiências acima e outras deficiências na arte anterior são resolvidas por um método computadorizado e sistema correspondente para determinar uma ou mais localizações geográficas estatisticamente prováveis de uma anomalia suspeita de ter ocorrido numa região ou zona de uma rede de fornecimento de água. A rede de fornecimento de água é feita de uma rede de tubos para distribuição de água aos consumidores e tem medidores, frequentemente muitos medidores, posicionados dentro da rede de fornecimento de água. Os medidores são tipicamente colocados pelo fornecedor de água em várias posições irregulares por toda a rede e proporcionam um conjunto incompleto de dados que dizem respeito ao escoamento e condição da água na rede como um todo. Os sensores medem quantidades, tais como, escoamento, pressão, níveis de reservatório, acidez, turbidez, cloração, ruído. Os medidores podem estar posicionados no interior ou exterior dos tubos, perto dos dispositivos de rede, ou em outras localizações arbitrárias. Em particular, para fins dos inventos aqui descritos, os medidores estão posicionados dentro, na proximidade ou em localizações hidraulicamente relacionadas com a região ou zona da anomalia e dados de captação cujos valores podem ser afectados pela ocorrência da anomalia ou pela ocorrência de uma anomalia nessa zona.

Em conformidade com alguns aspectos do invento, o método inclui a recepção de dados de acontecimentos de anomalia, representando os dados de acontecimentos de anomalia uma indicação de uma anomalia que ocorre ou que ocorreu dentro de uma região ou zona da rede de fornecimento de água. Os tipos de anomalias incluem fugas, perda de pressão, aumento não usual no consumo de água ou escoamento, aumento da turbidez, mudanças inseguras ou não usuais nos niveis de cloro, mudanças inseguras ou não usuais nos niveis de pH e semelhantes. Em alguns exemplos do método, a recepção de dados de acontecimentos de anomalia inclui a recuperação dos dados de acontecimentos de anomalia a partir de uma base de dados ou a recepção dos dados de acontecimentos de anomalia numa rede. Os dados de acontecimentos de anomalia estão associados aos dados do medidor produzidos por um ou mais dos medidores, tipicamente pelo menos os medidores que são afectados pela anomalia ou de onde os dados de medidor foram recebidos pelos quais a anomalia foi detectada. Também pode existir uma lista predeterminada de medidores que são relevantes para essa zona, por exemplo, numa DMA, os medidores relevantes podem ser definidos como todos os medidores de escoamento e pressão no perímetro daquela DMA e dentro da mesma. Os dados de acontecimentos de anomalia também podem incluir dados computados previamente acerca da magnitude da anomalia, da probabilidade estatística da ocorrência de uma tal anomalia, da região ou zona na rede de fornecimento de água na qual a anomalia foi detectada e outras informações.

Em algumas concretizações o método inclui receber um valor previsto ou esperado para alguns ou todos os sensores (ou uma distribuição esperada de valores), podendo tais valores derivar de um valor previsto ou esperado modelado ou a partir de uma previsão estatística baseada em dados de medidor e outros dados secundários, por exemplo, tal como descrito no Pedido U.S. No. 12/717 944, os quais podem já ter sido calculados e recebidos a partir do motor de detecção de anomalia.

Em conformidade com algumas concretizações do método computadorizado, uma pluralidade de testes são realizados nos dados de acontecimentos de anomalia, estando cada um destes testes concebido para determinar estatisticamente uma localização geográfica provável da anomalia dentro da região ou zona, produzindo cada teste um resultado. Alguns dos testes são realizados ao utilizar os dados de acontecimentos de anomalia e os seus dados de medidor associados. Alguns testes, por exemplo, aqueles relacionados com fugas, são realizados em dados de medidor que representam algumas das quantidades que se seguem: escoamento, pressão, niveis de reservatório, ruido ou outros indicadores de actividade hidráulica.

Em algumas concretizações, dois ou mais dos testes são realizados em paralelo nos dados de acontecimentos de anomalia. Assim, estes testes utilizam todos os mesmos dados de acontecimentos de anomalia como entradas, podendo utilizar também outros conjuntos de dados diferentes, e produzem como saldas uma ou mais localizações prováveis para a anomalia. Em outras concretizações, um ou mais dos testes são realizados nos dados de acontecimentos de anomalia e/ou o resultado de outro dos testes. Assim, em alguns casos, o teste é realizado nas localizações prováveis identificadas por outros testes para, por exemplo, eliminar algumas das localizações prováveis com base em outros dados tais como dados externos na rede de fornecimento de água. Em outras concretizações, certos testes são realizados repetidamente nos conjuntos de dados de acontecimentos de anomalia recebidos ao longo do tempo que representam uma indicação de que a mesma anomalia está a continuar a ocorrer na rede de fornecimento de água em momentos diferentes. Os resultados destes testes podem depois ser combinados para determinar uma localização provável para a anomalia.

Em algumas concretizações, os dados secundários são utilizados no teste que representa a informação adicional para além dos dados de medidor acerca da rede de fornecimento de água ou condições que afectam o consumo da água distribuída pela rede de fornecimento de água. Alguns exemplos dos dados secundários incluem um ou mais dos que se seguem: dados de mapa que representam um mapa geográfico ou esquemático da rede de fornecimento de água; dados de histórico que representam os dados de medidor anteriores para os dados de medidor associados aos dados de acontecimentos de anomalia; dados de reparação que representam uma ou mais reparações realizadas na rede de fornecimento de água; e dados externos que representam o clima ou outras condições que afectam o consumo de água na rede de fornecimento de água. Dados de gestão de activos, tais como as idades e os materiais dos tubos e outros activos de rede, outros dados que indiquem uma anomalia, tais como relatórios de consumidor de falhas de serviço ou avistamentos de um rebentamento visível.

Um dos testes realizado envolve, em algumas concretizações, comparar um ou mais valores afectados dos dados de medidor através de uma pluralidade dos medidores e identificar um ou alguns dos medidores como sendo os mais afectados pela anomalia. A área a qual está mais perto daqueles sensores mais afectados é identificada como uma localização provável da anomalia. Por exemplo, na situação em que os dados de acontecimentos de anomalia representam uma indicação de uma fuga e os valores afectados a serem comparados podem ser os valores de escoamento ou pressão nos medidores. 0 um ou mais valores afectados dos dados de medidor podem ser comparados em uma de várias maneiras, tal como ao computar um aumento absoluto no um ou mais valores afectados em cada um dos medidores em relação a um valor previsto ou esperado, e ao comparar os aumentos absolutos através dos medidores, ao computar um aumento relativo no um ou mais valores afectados em cada um dos medidores em relação a um valor previsto ou esperado, e comparando os aumentos relativos através dos medidores, e ao computar uma probabilidade estatística na mudança no um ou mais valores afectados em cada um dos medidores em relação a um valor previsto ou esperado e ao comparar as mudanças estatísticas através dos medidores.

Um outro dos testes realizado envolve, em algumas concretizações, computar uma mudança em um ou mais valores dos parâmetros em dados de medidor afectados pela anomalia a partir de um ou mais valores anteriores de tais parâmetros a partir de tais medidores, tal como entre um ou mais pares de medidores ligados hidraulicamente entre si ao longo de uma secção da rede de fornecimento de água. Por exemplo, isto pode incluir computar uma queda de pressão entre um ou mais pares de meios ligados hidraulicamente e uma queda de pressão anterior ou esperada de outro modo entre o um ou mais pares de meios ligados hidraulicamente. Se qualquer das uma ou mais mudanças computadas for estatisticamente significativa, a secção da rede de água entre o par de medidores ligados hidraulicamente é identificada como uma localização provável de uma anomalia na quantidade relacionada. No exemplo acima, um aumento ou diminuição anómalo na queda de pressão indica uma anomalia correspondente no escoamento entre aqueles dois sensores, indicando por sua vez uma anomalia tal como uma fuga entre aqueles sensores ou a jusante dos mesmos.

Num outro teste realizado de acordo com algumas concretizações, são recebidos os dados de acontecimentos de anomalia anteriores que representam uma ou mais ocorrências anteriores do mesmo tipo de anomalia na rede de fornecimento de água e uma localização geográfica para cada uma das uma ou mais ocorrências anteriores. 0 teste envolve então comparar os dados de acontecimentos de anomalia com os dados de acontecimentos de anomalia anteriores, por exemplo, ao comparar estatisticamente parâmetros nos dados de acontecimentos de anomalia com os parâmetros correspondentes dos dados de acontecimentos de anomalia anteriores. A localização geográfica dos dados de acontecimentos de anomalia anteriores é então identificada como uma localização provável da anomalia se os parâmetros dos dados de acontecimentos de anomalia forem significativamente similares estatisticamente aos parâmetros dos dados de anomalia anteriores. Em concretizações particulares, as relações são calculadas entre cada uma da pluralidade de anomalias anteriores ao agrupar a pluralidade de dados de acontecimentos de anomalia anteriores com base nos dados de medidor associados e as localizações associadas para cada uma da pluralidade de anomalias anteriores. Uma localização provável da anomalia pode depois ser identificada ao comparar os dados de acontecimentos de anomalia com os dados de anomalia anteriores agrupados e ao seleccionar um agrupamento mais perto dos dados de anomalia associados; a localização provável identificada é uma área que contém grosseiramente todos os acontecimentos anteriores nesse agrupamento.

Em ainda um outro possível teste a ser utilizado em conformidade com as concretizações do presente invento, são recebidos dados secundários que representam a informação adicional para além dos dados de medidor acerca da rede de fornecimento de água, onde os dados secundários representam, por exemplo, as condições que afectam o consumo de água distribuída pela rede de fornecimento de água ou o ambiente da rede ou as operações da empresa de utilidade pública. 0 teste envolve então a correlação dos dados de acontecimentos de anomalia anteriores e dos dados secundários e a comparação dos dados de acontecimentos de anomalia com os dados de acontecimentos de anomalia anteriores e os dados secundários correlacionados. A correlação pode envolver construir uma distribuição de dados de localização geográfica ou de rede das anomalias anteriores. Uma localização provável da anomalia pode então ser identificada ao analisar os dados de acontecimentos de anomalia contra a distribuição de dados de localização geográfica ou de rede. Este teste pode ser realizado, em algumas concretizações, contra os dados a partir de uma segunda rede de fornecimento de água, ao construir uma distribuição de dados de rede a partir da segunda rede de fornecimento de água e ao identificar uma localização provável da anomalia ao analisar os dados de acontecimentos de anomalia contra a distribuição dos dados de rede a partir da segunda rede de fornecimento de água. Por exemplo, a análise dos acontecimentos anteriores na segunda rede de fornecimento de água pode render uma estimativa da probabilidade de rebentamentos nos tubos de vários materiais e idades, os quais podem depois ser aplicados à rede a ser considerada.

Um teste adicional realizado em algumas concretizações envolve calcular um tempo de detecção para a anomalia em cada medidor e os dados que indicam uma velocidade de propagação através de cada tubo na rede de fornecimento de água para a anomalia detectada. 0 teste envolve então calcular a localização provável da anomalia ao combinar o tempo de detecção para a anomalia e a velocidade de propagação ao longo da rede, ou conforme seja apropriado, para determinar uma localização ou localizações onde as diferenças entre tempos medidos de chegada coincidam com os tempos esperados de chegada.

Um teste adicional, realizado em algumas concretizações, envolve eliminar uma localização provável ao comparar as caracteristicas da anomalia e restrições fixas ou dados secundários tais como dados de diâmetro de tubo, dados de falha de serviço e dados de esquema de rede. Assim, se uma localização provável tiver a anomalia a ocorrer numa secção da rede de água na qual tal anomalia não pode ocorrer, tal como um rebentamento o qual é maior do que o escoamento tipico através desse tubo, seria eliminada de consideração. De modo similar, uma brecha entre duas zonas ou DMA apenas pode ocorrer onde existirem válvulas que ligam as duas zonas com brechas: o consumo anormalmente elevado de certas magnitudes é menos provável (ou impossível) em muitas ligações de serviço residencial do que numa ligação comercial ou industrial; e uma anomalia identificada como um caso provável de roubo de água pode ser caracteristica de roubo de uma boca de incêndio ou ligação exposta de modo similar.

Os resultados destes testes são a identificação das localizações prováveis para a anomalia. Os resultados são então combinados para gerar pontuações para as localizações prováveis determinadas para a anomalia. A localização ou localizações mais prováveis são depois apresentadas a um utilizador, possivelmente com as pontuações associadas. Outros dados que dizem respeito à anomalia também podem ser reportados com a(s) localização (ões) provável(eis) , para ajudar o utilizador no refinamento da localização, incluindo as características da anomalia e os dados associados às anomalias relacionadas previamente detectadas.

De acordo com um aspecto do invento, é proporcionado um método computadorizado para determinar uma ou mais localizações geográficas estatisticamente prováveis de uma anomalia numa região ou zona de uma rede de fornecimento de água, compreendendo a rede de fornecimento de água pelo menos uma rede de tubos para distribuição de água aos consumidores e uma pluralidade de medidores posicionados dentro da rede de fornecimento de água, incluindo uma pluralidade de medidores que captam dados que dizem respeito à distribuição de água dentro da região ou zona da anomalia, compreendendo o método: receber dados de acontecimentos de anomalia, representando os dados de acontecimentos de anomalia uma indicação de uma anomalia que ocorre ou que ocorreu dentro de uma reqião ou zona da rede de fornecimento de água, estando os dados de acontecimentos de anomalia associados aos dados de medidor produzidos por um ou mais dos medidores; realizar uma pluralidade de testes nos dados de acontecimentos de anomalia, estando cada um concebido para determinar estatisticamente uma localização geográfica provável da anomalia dentro da região ou zona, produzindo o desempenho de cada teste um resultado; combinar os resultados da pluralidade de testes para gerar pontuações para as localizações prováveis determinadas para a anomalia; e apresentar uma ou mais das localizações prováveis determinadas a um utilizador. 0 método computadorizado pode compreender receber os dados de medidor associados aos dados de acontecimentos de anomalia recebidos, e realizar uma pluralidade de testes pode então compreender realizar pelo menos um teste nos dados de acontecimentos de anomalia e nos dados de medidor associados. Receber os dados de medidor pode compreender receber dados de medidor que representam escoamento ou pressão da água na rede de fornecimento de água. 0 método computadorizado pode compreender receber dados secundários que representam informação adicional para além dos dados de medidor acerca da rede de fornecimento de água ou das condições que afectam o consumo de água distribuída pela rede de fornecimento de água, e a realização dos testes pode então compreender a realização de pelo menos um teste nos dados de acontecimentos de anomalia e dados secundários recebidos. Receber dados secundários pode compreender receber dados secundários seleccionados a partir do grupo que consiste em: dados de mapa que representam um mapa geográfico da rede de fornecimento de água; dados de histórico que representam os dados de medidor passados para os dados de medidor associados aos dados de acontecimentos de anomalia; dados de reparação que representam uma ou mais reparações realizadas na rede de fornecimento de água; e dados externos que representam se o clima ou outras condições afectam o consumo de água na rede de fornecimento de água.

Realizar uma pluralidade de testes pode compreender realizar dois ou mais dos testes em paralelo nos dados de acontecimentos de anomalia.

Realizar uma pluralidade de testes pode compreender realizar pelo menos um dos testes nos dados de acontecimentos de anomalia e o resultado de um outro dos testes.

Receber dados de acontecimentos de anomalia pode compreender receber uma pluralidade de conjuntos de dados de acontecimentos de anomalia ao longo do tempo, que representam uma indicação de que a mesma anomalia continua a ocorrer na rede de fornecimento de água em momentos diferentes, e realizar uma pluralidade de testes pode então compreender realizar repetidamente pelo menos um dos testes, sendo cada desempenho em cada conjunto de dados de acontecimentos de anomalia recebidos.

Receber os dados de acontecimentos de anomalia pode compreender recuperar os dados de acontecimentos de anomalia a partir de uma base de dados.

Receber os dados de acontecimentos de anomalia pode compreender receber os dados de acontecimentos de anomalia sobre uma rede. 0 método computadorizado pode compreender receber os dados de medidor associados aos dados de acontecimentos de anomalia, incluindo os dados de medidor um ou mais valores de parâmetros afectados pela anomalia, em que realizar uma pluralidade de testes compreende realizar pelo menos um dos testes ao comparar o um ou mais valores afectados dos dados de medidor através de uma pluralidade dos medidores e identificar um dos medidores como sendo mais afectado pela anomalia. Comparar o um ou mais valores afectados dos dados de medidor pode compreender pelo menos um de: computar um aumento absoluto no um ou mais valores afectados em cada um dos medidores em relação a um valor previsto ou esperado e comparar os aumentos absolutos através dos medidores; computar um aumento relativo no um ou mais valores afectados em cada um dos medidores em relação a um valor previsto ou esperado e comparar os aumentos relativos através dos medidores; e computar uma mudança estatística no um ou mais valores afectados em cada um dos medidores em relação a um valor previsto ou esperado e comparar as mudanças estatísticas através dos medidores. Os dados de acontecimentos de anomalia podem representar uma indicação de uma fuga, e comparar um ou mais valores afectados pode então compreender comparar valores de escoamento ou pressão nos medidores. 0 método computadorizado pode compreender receber os dados de medidor associados aos dados de acontecimentos de anomalia, incluindo um ou mais valores dos parâmetros afectados pela anomalia, e receber dados de medidor anteriores que apresentam os dados proporcionados pelos medidores a partir de uma ou mais vezes antes da ocorrência da anomalia, incluindo um ou mais valores anteriores dos parâmetros afectados pela anomalia, em que realizar uma pluralidade de testes compreende realizar pelo menos um dos testes ao: computar uma mudança no um ou mais valores da diferença entre os valores de um par de medidores ligados hidraulicamente entre si a partir de um ou mais valores anteriores ou esperados daquela diferença; determinar se qualquer das uma ou mais mudanças computadas é estatisticamente significante; e identificar a secção entre um par de medidores ligados hidraulicamente como uma localização provável da anomalia se a mudança em um ou mais valores tal como entre tais medidores ligados hidraulicamente for determinada como sendo estatisticamente significante. Receber os dados de medidor e os dados de medidor anteriores pode compreender receber valores de pressão e valores de pressão anteriores, respectivamente, em que computar uma mudança compreende computar uma queda de pressão entre um ou mais pares de medidores ligados hidraulicamente e uma queda de pressão anterior entre o um ou mais pares de medidores ligados hidraulicamente. 0 método computadorizado pode compreender receber dados de acontecimentos de anomalia anteriores que representam uma ou mais ocorrências anteriores do mesmo tipo de anomalia na rede de fornecimento de água e uma localização geográfica para cada uma das uma ou mais ocorrências anteriores, em que realizar uma pluralidade de testes compreende realizar pelo menos um dos testes ao comparar os dados de acontecimentos de anomalia com os dados de acontecimentos de anomalia anteriores. Comparar os dados de acontecimentos de anomalia com os dados de acontecimentos de anomalia anteriores pode compreender: comparar estatisticamente parâmetros nos dados de acontecimentos de anomalia com os parâmetros correspondentes dos dados de acontecimentos de anomalia anteriores; e identificar a localização geográfica dos dados de acontecimentos de anomalia anteriores como uma localização provável da anomalia se os parâmetros dos dados de acontecimentos de anomalia forem significativamente similares estatisticamente aos parâmetros dos dados de anomalia anteriores. 0 método computadorizado pode então compreender calcular as relações entre cada uma da pluralidade de anomalias anteriores ao agrupar a pluralidade de dados de acontecimentos de anomalia anteriores com base nas localizações associadas para cada uma da pluralidade de anomalias anteriores, em que identificar uma localização provável da anomalia compreende comparar dados de acontecimentos de anomalia com os dados de anomalia anteriores agrupados e seleccionar um agrupamento mais perto dos dados de anomalia associados. 0 método computadorizado pode compreender receber dados secundários que representam informação adicional para além dos dados de medidor acerca da rede de fornecimento de água ou as condições que afectam o consumo de água distribuída pela rede de fornecimento de água, e realizar uma pluralidade de testes pode então compreender realizar pelo menos um dos testes ao correlacionar os dados de acontecimentos de anomalia anteriores e os dados secundários e comparar os dados de acontecimentos de anomalia com os dados de acontecimentos de anomalia anteriores e dados secundários correlacionados. Correlacionar os dados de acontecimentos de anomalia anteriores e os dados secundários pode compreender construir uma distribuição dos dados de localização geográfica ou de rede de anomalias anteriores, em que identificar uma localização provável da anomalia compreende analisar os dados de acontecimentos de anomalia contra a distribuição dos dados de localização geográfica ou de rede. Correlacionar os dados de acontecimentos de anomalia anteriores e os dados secundários pode compreender construir uma distribuição de dados de rede a partir de uma segunda rede de fornecimento de água; em que identificar uma localização provável da anomalia compreende analisar os dados de acontecimentos de anomalia contra a distribuição de dados de rede a partir da segunda rede de fornecimento de água.

Realizar uma pluralidade de testes pode compreender realizar pelo menos um dos testes ao: receber, a partir de pelo menos um da pluralidade de medidores afectados pela anomalia, um tempo de detecção para a anomalia; receber dados que indicam uma velocidade de propagação ao longo da rede para a anomalia detectada; e calcular a localização provável da anomalia ao combinar o tempo de detecção para a anomalia e a velocidade de propagação para determinar uma localização onde as diferenças entre tempos medidos de chegada coincidem com os tempos esperados de chegada.

Apresentar a localização provável da anomalia pode compreender eliminar uma localização provável da anomalia ao comparar as caracteristicas da anomalia e as restrições fixas. As restrições fixas podem ser seleccionadas a partir do conjunto que consiste em: dados de diâmetro de tubo, dados de falha de serviço e dados de esquema de rede.

Apresentar a localização provável da anomalia com uma pontuação atribuída à localização da anomalia pode compreender apresentar ainda um caminho de rede provável para conter a localização provável da anomalia. 0 método computadorizado pode compreender reportar as caracteristicas da anomalia e dados associados às anomalias relacionadas detectadas anteriormente.

De acordo com um aspecto do invento é proporcionado um sistema computadorizado para determinar uma ou mais localizações prováveis de uma anomalia, estando a uma ou mais localizações prováveis da anomalia dispostas por toda uma rede de fornecimento de água, compreendendo a rede de fornecimento de água pelo menos uma rede de tubos para distribuição de água aos consumidores e uma pluralidade de medidores posicionados dentro da rede de fornecimento de água, compreendendo o sistema: uma base de dados de informação de rede para receber dados de anomalia, representando os dados de anomalia uma indicação de uma anomalia que ocorreu dentro da rede de fornecimento de água, estando a indicação da anomalia associada aos dados de medidor produzidos por um ou mais dos medidores; um motor de análise para realizar uma pluralidade de testes separados para determinar estatisticamente uma localização provável da anomalia ao combinar estatisticamente os resultados da pluralidade de testes para gerar pontuações para cada uma das localizações prováveis para a anomalia; e um módulo de interface de utilizador para apresentar as localizações prováveis e pontuações associadas a um utilizador. 0 motor de análise pode realizar passos para calcular a localização provável da anomalia, que compreendem comparar as magnitudes dos dados produzidos pela pluralidade de medidores afectados pela anomalia; e reportar uma indicação da localização provável da anomalia a um utilizador através de uma interface de utilizador. 0 módulo de interface de utilizador pode ainda recuperar a localização provável da anomalia e a pontuação atribuída à localização da anomalia a partir da base de dados de anomalia e reportar a localização da anomalia e a pontuação atribuída à localização da anomalia a um utilizador.

Um teste realizado pelo motor de análise pode compreender: receber dados que indicam a ocorrência de uma pluralidade de anomalias anteriores; calcular relações entre cada uma da pluralidade de anomalias anteriores ao agrupar a pluralidade de anomalias anteriores com base nos acontecimento comuns e localizações associadas para cada uma da pluralidade de anomalias anteriores; e prever a localização da anomalia ao comparar os dados de anomalia associados com os dados de agrupamento e seleccionar o agrupamento mais perto dos dados de anomalia associados.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS 0 invento é ilustrado nas figuras dos desenhos anexos os quais pretendem ser exemplificativos e não limitadores, nos quais referências semelhantes se destinam a referir a partes semelhantes ou correspondentes, e nos quais: as Figs. 1 e 2 apresentam diagramas de blocos que representam sistemas para localizar anomalias dentro de uma rede de fornecimento de água de acordo com as concretizações do presente invento; as Figs. 3 até 11 apresentam diagramas de fluxo que ilustram métodos para localizar anomalias dentro de uma rede de fornecimento de água de acordo com as concretizações do presente invento; e as Figs. 12 até 14 apresentam imagens que mostram uma interface de utilizador de rede que apresenta informação de acontecimentos gerada pelo motor de geolocalização de acordo com certas concretizações do presente invento.

DESCRIÇÃO DETALHADA DAS CONCRETIZAÇÕES

Na descrição que se segue é feita referência aos desenhos anexos que formam aqui uma parte, e a qual é mostrada por meio de ilustração das concretizações especificas nas quais o invento pode ser levado à prática. É para ser entendido que podem ser utilizadas outras concretizações e que podem ser feitas mudanças estruturais sem nos afastarmos do âmbito do presente invento. A Figura 1 apresenta um diagrama de blocos que ilustra uma concretização de um sistema para localizar anomalias dentro de uma rede de fornecimento de água. Tal como mostrado na Fig. 1, o sistema inclui um Motor de Geolocalização 100 composto por vários módulos de suporte lógico e bases de dados que residem em suporte fisico de computador e que realizam as funções descritas mais abaixo. O Motor de

Geolocalização 100 pode incluir um ou mais dispositivos de processamento que realizam as operações abaixo descritas em resposta a instruções que se podem executar. O Motor de

Geolocalização 100 analisa os dados recebidos a partir do

Motor de Anomalia 110 que, por sua vez, recebe dados a partir da Base de dados de Rede 120. A Base de dados de Rede 120 recebe informação a partir dos diferentes medidores, sensores, dispositivos de leitura ou outros dados que pertencem a uma rede de distribuição (não mostrada) . Um dos peritos na arte irá apreciar que, a não ser que o contexto específico indique explicitamente de outra maneira, tal como aqui utilizado os termos "medidor" e "sensor" referem-se em geral à mesma classe de dispositivos de rede e englobam qualquer medidor, sensor, calibre ou outro dispositivo capaz de medir parâmetros ou valores ou um estímulo, especialmente o estímulo que se refere a uma rede de distribuição de água. Podem ser utilizados diferentes tipos de sensor (para diferentes tipos de anomalia, incluindo a qualidade da água, acústica). As quantidades a serem comparadas dependem do tipo de sensor. Por exemplo, com medidores de escoamento o sistema compara a mudança no escoamento (relativa ou absoluta); com medidores de pressão o sistema pode comparar a "perda de carga" ou queda na pressão entre pares de sensores hidraulicamente adjacentes, indicativos do escoamento ao longo das secções de tubo que os ligam.

Tal como descrito mais abaixo, a localização geográfica ou da rede de uma anomalia detectada pelo Motor de Anomalia 110 é calculada pelo Motor de Geolocalização 100 tal como ainda descrito abaixo. O sistema armazena, manipula e reporta ao utilizador regiões na forma de partes de rede pré-definidas (tais como uma DMA ou zona de pressão) , polígono num mapa geográfico, uma gama de endereços (numa concretização a partir de dados de GIS), ou um conjunto de activos de rede marcados ou nomeados, tais como comprimentos de tubo. As anomalias e acontecimentos identificados pelo Motor de Anomalia 110 incluem fugas, rebentamentos, consumo de água inesperado, válvulas com fendas ou abertas por engano, medidores defeituosos, problemas de calibração do medidor, mudanças da qualidade da água, outras questões importantes para a quantidade de água a ser distribuída sobre a rede, mau funcionamento nos dispositivos de rede, e outras questões conhecidas daqueles que são especialistas na arte.

Tal como mostrado na Fig. 1, quando o Motor de Geolocalização 100 tiver calculado a informação da localização, essa informação é transmitida à Interface de Utilizador 130.

Muito embora ilustrado como um único sistema, em várias concretizações o sistema ilustrado pode ser integrado e/ou distribuído através de múltiplos dispositivos de suporte físico e pode ser distribuído logicamente, fisicamente ou geograficamente. 0 Motor de Geolocalização 100 pode ser qualquer dispositivo de processamento físico adequado que realize operações de processamento tal como aqui descritas, em resposta a instruções que se podem executar. O Motor de Geolocalização 100 também pode incluir qualquer tipo adequado de dispositivo de armazenagem operativo para armazenar electronicamente dados.

Um especialista na arte também irá apreciar que se existirem múltiplas oportunidades de medição independentes, estas são combinadas como testes de repetição para melhorar a precisão, por exemplo, quando existe uma anomalia prolongada (que proporciona medições as quais estão suficientemente longe cronologicamente para serem independentes estatisticamente) ou uma anomalia recorrente tal como uma fuga a qual é activa apenas à noite, ou um consumidor com utilização excepcional em horas específicas. A Figura 2 apresenta um diagrama de blocos que representa outros detalhes do sistema para localizar anomalias numa rede de fornecimento de água de acordo com certas concretizações. Numa concretização, os elementos 200a-200c formam o Motor de Geolocalização 100 da Figura 1. A Figura 2 inclui o Motor de Geolocalização 200, o Motor de Anomalia 210, o Detector de Anomalia 211, Dados Externos 212, a Base de dados de Rede 220 e a Interface de Utilizador 230.

Numa concretização, os Módulos de Geolocalização 200a contêm um número N de módulos individuais que utilizam várias técnicas separadas e distintas para prever estatisticamente a localização ou a localização estatisticamente provável de uma anomalia que ocorre algures na rede de fornecimento de água. Tal como descrito mais abaixo, os Módulos de Geolocalização 200a analisam conjuntos de dados recebidos a partir do Motor de Anomalia 210, do Detector de Anomalia 211 e dos Dados Externos 212. Um relatório de anomalia típico inclui um tipo de anomalia, uma localização aproximada, um tempo de início ou detecção, opcionalmente um tempo final, dados de medidor opcionalmente relevantes ou a indicação dos medidores relevantes, e opcionalmente outras características recebidas a partir do motor de detecção de anomalia, tal como uma magnitude do acontecimento. Os Módulos de Geolocalização 200a utilizam, em paralelo, múltiplos testes, cada um concretizado em um ou mais módulos de programação, os quais determinam onde a anomalia tem probabilidade de estar ao longo da rede. Os resultados são então transmitidos ao Motor de Decisão de Localização 200b e os resultados são combinados estatisticamente para determinar uma localização da anomalia. Os Módulos de Geolocalização 200a podem transmitir instruções aos medidores, aos registadores de dados ou outros sistemas de dados de empresa de utilidade pública para mudar temporariamente a taxa ou maneira em que os mesmos recolhem dados. Em algumas concretizações, as entradas nos Módulos de Geolocalização 200a podem incluir dados a partir de sensores que medem o escoamento, pressão, som/ruido ou outros indicadores do movimento da água na rede, assim como um mapa digital da rede (GIS) e o seu ambiente, ou dados esquemáticos, de histórico em arquivo a partir de tais sensores, e registos de reparações e dados externos. O sensor ou sensores a serem analisados são aqueles sensores que têm mais probabilidade de serem afectados por uma anomalia na região geral conhecida por conter a anomalia. Por exemplo, para alguns testes, estes podem ser os sensores nos tubos que vão dar, por dentro, ou intimamente à vizinhança da área geográfica ou área medida de distrito ("DMA") que contém a anomalia. Um especialista na arte irá apreciar que na selecção dos sensores relevantes para alguns dos testes, um sensor não é tipicamente útil se o sensor e localização geral conhecida da anomalia estiverem separados por um outro sensor similar (funcionamento) ou por um dispositivo de rede activo que iria impedir a propagação da anomalia mensurável pelo sensor (por exemplo, sinais de escoamento e pressão de "interrupção" de reservatórios). O Detector de Anomalia 211, que também proporciona entradas para os Módulos de Geolocalização 200a, pode incluir informação a partir de métodos ou processos alternativos de detecção de anomalia, tais como relatórios de rebentamentos visíveis e reclamações de consumidores que dizem respeito a falhas de serviço.

Os Dados Externos 212 também podem fornecer informação adicional aos Módulos de Geolocalização 200a para facilitar a previsão da localização ou localização estatisticamente provável de uma anomalia que ocorre algures na rede de fornecimento de água. Os dados fornecidos pelos Dados Externos 212 incluem informação adicional relevante para o consumo de água e condições de rede, mas não estritamente dentro das categorias acima, tais como relatórios do clima, férias ou outros acontecimentos do calendário que afectam o consumo de água e o comportamento da rede dentro da rede de fornecimento de água, ou qualquer outro acontecimento por parte da própria empresa de utilidade pública ou os seus clientes que podem produzir impacto na função da rede. Em algumas concretizações, os Dados Externos 212 incluem chamadas de telefone dos utilizadores para os operadores de rede de fornecimento de água a informarem os operadores de fugas visíveis. A partir desta informação os Dados Externos 212 fornecem informação, tais como pontos num mapa de localizações de fuga, aos Módulos de Geolocalização 200a. Em outras concretizações, os Dados Externos 212 incluem recolhas de relatórios externos que indicam uma região onde uma fuga ou anomalia está localizada, mas não uma localização precisa da fuga ou anomalia. Falhas de serviço a jusante da anomalia, ou outros relatórios de rebentamento visíveis, podem ser fornecidos pelos Dados Externos 212. Os Dados Externos 212 podem incluir ainda dados fornecidos pelas equipas de detecção no campo ou outros funcionários de serviço que estejam envolvidos na recolha de dados adicionais num esforço para localizar a anomalia (por exemplo, um levantamento acústico de campo que foi alvo por parte de alguns resultados de geolocalização iniciais). Qualquer um ou todos os Dados Externos 212 acima indicados podem ser fornecidos aos Módulos de Geolocalização 200a para facilitar resultados mais precisos. O Motor de Decisão de Localização 200b transmite então a informação de localização à Base de dados de Geolocalização 200c, a qual transmite então a informação à Interface de Utilizador 230. A interface de Utilizador 230 exibe informação de localização a um utilizador. A informação de localização exibida ao utilizador através da Interface de Utilizador 230 inclui, em algumas concretizações, uma listagem de áreas geográficas e/ou tubos de rede que têm grande probabilidade de conter a anomalia, com uma pontuação estatística (tal como um valor-p ou probabilidade) atribuída a cada uma ou uma representação simplificada tal como uma indicação de "probabilidade elevada" ou "probabilidade baixa", ou um mapa codificado com cores, por exemplo, de modo a ajudar a priorizar a inspecção por equipas de campo. Em algumas concretizações, as saídas incluem dados processados, tais como a magnitude relativa da anomalia registada em cada localização de sensor, e as áreas/tubos acima exibidas num mapa para um utilizador melhorar interactivamente a localização estimada. 0 Motor de Decisão de Localização 200b também pode dar instrução remotamente à Base de dados de Rede 220, aos sensores ou sistemas de recolha de dados (não representados) ligados à rede de fornecimento de água para aumentar as taxas de amostragem de água ou recursos que se escoam através dos tubos ou reservatórios logo que a anomalia seja detectada para melhorar a capacidade de localização para mudanças futuras na anomalia. Uma excepção notável diz respeito àqueles sinais os quais são tipicamente transportados à velocidade de escoamento (ou até mais devagar) , tais como alguns indicadores de qualidade da água, onde as taxas de amostragem de menos do que uma vez por minuto podem ainda proporcionar uma resolução nas centenas de medidores.

Um especialista na arte irá apreciar que ao utilizar múltiplos módulos, ou testes, tal como representado pelo Módulo de Geolocalização 200a para comparar probabilidades estatísticas a partir dos N Módulos de Geolocalização 200a pode resultar quer num aumento da confiança de que uma localização é a localização provável da anomalia, quer pode resultar numa diminuição da confiança de que uma localização é a localização provável da anomalia. Numa concretização, o Motor de Decisão de Localização 200b pode ponderar igualmente os N Módulos de Geolocalização de dados de localização 200a. Numa outra concretização, o Motor de Decisão de Localização 200b pode atribuir pesos às localizações enviadas a partir de cada Módulo N de Geolocalização 200a com base numa configuração pré-definida. Numa outra concretização, o motor de decisão de localização utiliza uma máquina de regras para determinar a precedência entre resultados contraditórios com base em regras pré-definidas. A Fig. 3 apresenta um fluxograma que ilustra uma concretização para um método computadorizado para determinar uma ou mais localizações geográficas estatisticamente prováveis de uma anomalia numa região ou zona de uma rede de fornecimento de água. No passo 301 são recebidos os dados de acontecimentos de anomalia. Os dados de acontecimentos de anomalia, nesta concretização, representam uma indicação de uma anomalia que ocorre ou que ocorreu dentro de uma região ou zona da rede de fornecimento de água, sendo os dados de acontecimentos de anomalia associados aos dados de medidor produzidos por um ou mais dos medidores. Em algumas concretizações, os dados de anomalia são previamente calculados tal como descrito no Pedido de Patente U.S. No. 12/717 944 mencionado previamente. A seguir realiza-se no passo 302 uma pluralidade de testes nos dados de acontecimentos de anomalia, estando cada teste concebido para determinar estatisticamente uma localização geográfica provável da anomalia dentro da região ou zona, com o desempenho de cada teste a produzir um resultado. A seguir, no passo 303, são combinados os resultados da pluralidade de testes para gerar pontuações para as localizações prováveis determinadas para a anomalia. Os passos 302 e 303, em algumas concretizações, são realizados pelo elemento 100 na Fig. 1, ou mais especificamente qualquer combinação dos elementos 200a-200c na Figura 2. Finalmente, no passo 304, são apresentadas a um utilizador uma ou mais das localizações prováveis determinadas. O passo 304, em algumas concretizações, é realizado pelo elemento 130 na Fig. 1 ou pelo elemento 230 na Figura 2. A Figura 4 apresenta um fluxograma que ilustra uma concretização de um da pluralidade de testes nos dados de acontecimentos de anomalia. Na concretização apresentada pela Fig. 4 são comparados as magnitudes relativas da anomalia em múltiplos sensores, para tipos de sinal tais como escoamento e ruido. No passo 401 o sinal de anomalia em cada sensor é avaliado de acordo com pelo menos um dos métodos representados nos elementos 402 até 404. No elemento 402, é computado um aumento absoluto no um ou mais valores afectados em cada um dos medidores em relação a um valor previsto ou esperado, e então comparam-se os aumentos absolutos através dos medidores. Em alternativa, é computado no passo 403 um aumento relativo no um ou mais valores afectados em cada um dos medidores em relação a um valor previsto ou esperado, e essa computação é comparada com os aumentos relativos através dos medidores. Em alternativa, no passo 404, é computada uma mudança estatística no um ou mais valores afectados em cada um dos medidores em relação a um valor previsto ou esperado, e são comparadas as mudanças estatísticas através dos medidores. A seguir, no passo 405, o sinal de anomalia avaliado é debitado. As possíveis saídas para este passo incluem, mas não estão limitadas a: (1) uma saída de "sensor (es) mais próximo(s)"; (2) uma saída de decisão de suporte para um utilizador incluir pontuações para cada sensor mais as anteriores de tais saídas de anomalias de histórico similares, com a sua geolocalização conhecida; (3) uma saída total para processamento adicional através de um método de Aprendizagem de Máquina, que se proporciona em detalhe adicional abaixo em relação à Fig. 7.

Tal como ocorre frequentemente nas redes de fornecimento de água, os sensores de pressão estão espalhados mais densamente (num arranjo de sensores fixos, ou como sensores móveis trazidos para ajudar a localizar a anomalia). Uma determinação estatística pode ser uma queda de pressão entre dois ou mais sensores relacionados com o escoamento nessa secção de rede. Assim, mesmo que não sejam conhecidos os escoamentos exactos entre os sensores, os quais podem precisar de um modelo hidráulico complexo, esta queda de pressão estatisticamente significante indica uma mudança provável no escoamento. A Figura 5 apresenta um fluxograma que ilustra uma concretização para realizar pelo menos um da pluralidade de testes para determinar estatisticamente uma localização geográfica provável da anomalia. No passo 501 é computada uma mudança no um ou mais valores da diferença entre os valores de um par de medidores hidraulicamente ligados entre si a partir do um ou mais valores anteriores ou esperados daquela diferença. Um exemplo de valores pode ser um valor de pressão tirado a partir de múltiplas medições da rede de fornecimento de água. A seguir, no passo 502, é determinado se qualquer da uma ou mais mudanças computadas é estatisticamente significante. Então, no passo 503, a secção entre um par de medidores hidraulicamente ligados é identificada como uma localização provável da anomalia, se a mudança em um ou mais valores tal como entre tais medidores ligados hidraulicamente for determinada como sendo estatisticamente significante. A Figura 6 apresenta um fluxograma que ilustra uma concretização para comparar os dados de acontecimentos de anomalia com os dados de acontecimentos de anomalia anteriores, a partir de um registo histórico. No passo 601, os parâmetros nos dados de acontecimentos de anomalia são estatisticamente comparados com os parâmetros correspondentes dos dados de acontecimentos de anomalia anteriores. Exemplos de parâmetros nos dados de acontecimentos de anomalia incluem dados de medidor em bruto, dados geográficos e/ou condições externas (tais como data, clima ou operações/condições de rede concorrentes). Por exemplo, uma anomalia é considerada similar às anomalias anteriores se os valores de medidor individuais ou magnitudes de anomalia de medidor individual forem similares. Como um outro exemplo, uma tal análise pode determinar que uma secção de tubo particular é uma localização provável para uma fuga detectada durante um procedimento de alta pressão planeado, conhecido pelos operadores de rede, se um medidor de escoamento particular for mais fortemente afectado.

Um exemplo de comparação estatística inclui um método de agrupar, tal como o Vizinho de K mais próximo ("KNN"), que associa anomalias em agrupamentos de acontecimentos com características similares e uma distribuição única significativa de informação de localização (tal como uma tendência de mercado de ficar num quarto particular de uma DMA) . A seguir, no passo 602, a localização geográfica dos dados de acontecimentos de anomalia anteriores como uma localização provável da anomalia é identificada se os parâmetros dos dados de acontecimentos de anomalia forem significativamente similares estatisticamente aos parâmetros dos dados de anomalia anteriores. Por meio de um outro detalhe para a presente concretização, para prever a localização mais provável de um novo acontecimento a ser analisado, o sistema encontra o agrupamento (ou agrupamentos) mais perto do mesmo e devolve essa distribuição de localização de agrupamento (ou combinação dessas distribuições) . Outras concretizações para comparar os dados de acontecimentos de anomalia com os dados de acontecimentos de anomalia anteriores envolvem ainda calcular relações entre cada uma da pluralidade de anomalias anteriores ao agrupar a pluralidade de dados de acontecimentos de anomalia anteriores com base em localizações associadas para cada uma da pluralidade de anomalias anteriores, e identificar uma localização provável da anomalia inclui comparar dados de acontecimentos de anomalia com os dados de anomalia anteriores agrupados e seleccionar um agrupamento mais perto dos dados de anomalia associados.

Em algumas concretizações, mesmo quando os dados de acontecimentos específicos não são úteis no determinar da localização, o sistema constrói uma distribuição a priori que descreve onde as fugas (ou outros tipos de anomalia) têm mais probabilidade de ocorrer. Em outras concretizações, o sistema determina onde os acontecimentos de um tipo particular deverão ocorrer com mais probabilidade histórica, com base em acontecimentos previamente registados e reparados (por exemplo, se 40% dos acontecimentos numa certa DMA tiverem ocorrido ao longo de uma secção de tubo particular, então um novo acontecimento é considerado como tendo uma probabilidade de 40% de estar naquela secção). Modelar a localização provável da anomalia ao utilizar este conjunto de treino de dados de histórico proporciona uma previsão probabilística fixa da geolocalização (independentemente de outros dados, para além da localização geral, por exemplo, ao nível de DMA) . De modo similar, se os dados estiverem disponíveis, o sistema constrói uma distribuição, ao utilizar dados geográficos e/ou de rede detalhados tais como tipo de solo ou material do tubo e idade. O mapeamento a partir, por exemplo, do tipo de solo e da idade do tubo para a probabilidade de rebentamento relativa é tanto introduzido (a partir de pesquisa anterior) como medido directamente a partir de dados ou (se o espaço for grande e os pontos de dados deficitários) previsto por uma técnica genérica de Aprendizagem de Máquina tal como um agrupamento de KNN. Esta aprendizagem pode assentar também em dados a partir de outras redes de água, caso sejam suficientemente similares, e se forem razoavelmente apanhadas diferenças relevantes (tais como a distribuição das idades dos tubos) pelos parâmetros a serem utilizados.

Mais geralmente, a figura 7 apresenta um fluxograma que ilustra uma concretização para realizar pelo menos um de uma pluralidade de testes para determinar estatisticamente uma localização geográfica provável de uma anomalia dentro de uma região ou zona, por exemplo, tal como descrito no parágrafo acima. No passo 701 são recebidos os dados secundários, representando os dados secundários informação adicional para além dos dados de medidor acerca da rede de fornecimento de água ou condições que afectam o consumo de água distribuída pela rede de fornecimento de água. A seguir, no passo 702, os dados de acontecimentos de anomalia anteriores são correlacionados com os dados secundários. Os dados de acontecimentos de anomalia são então comparados com os dados de acontecimentos de anomalia anteriores e os dados secundários correlacionados. A seguir, no passo 703, os dados de acontecimentos de anomalia são comparados com os dados de acontecimentos de anomalia anteriores e os dados secundários correlacionados. As Figuras 8 e 9 proporcionam outros detalhes, em concretizações adicionais, para correlacionar os dados de acontecimentos de anomalia anteriores e os dados secundários.

Dependendo dos dados disponíveis, certos métodos para localização de fuga podem não poder proporcionar uma localização muito apertada, em termos de raio geográfico. Além do mais, a detecção da anomalia pode ter sido proporcionada pelos métodos ou processos de detecção de anomalia alternativos, os quais tendem naturalmente a proporcionar localização em termos geográficos em vez de ser em termos de estrutura de rede. Para a gestão eficaz da anomalia também pode existir um valor considerável na identificação de um caminho de rede que contém a anomalia, por exemplo, para permitir que os operadores de rede fechem uma válvula a montante, dado que múltiplos serviços correm frequentemente paralelos e/ou em justa proximidade geográfica (por exemplo, por baixo da mesma estrada) para distâncias compridas, e até mesmo uma localização de rebentamento precisa pode ser difícil de correlacionar com o activo de rede correcto. Em tais situações, a saída baseia-se em localização de rede em vez de ser em notação geográfica. (Quando a área geográfica determinar unicamente a área de rede, tal como num cenário típico de distribuição, a saída pode ser exibida como uma região geográfica aproximada, para maior conveniência. Isto nem sempre é suficiente, dado que duas zonas de pressão diferentes podem sobrepor-se significativamente, por exemplo, se fornecerem o piso inferior e os pisos mais de cima dos edifícios numa dada vizinhança) . Uma das saídas do sistema pode basear-se na localização de rede tal como uma lista de activos nomeados, ou uma localização geográfica ou esquemática de onde a anomalia tem probabilidade de estar localizada. A Figura 8 apresenta um fluxograma que ilustra uma concretização para correlacionar dados de acontecimentos de anomalia anteriores e dados secundários descritos na Fig. 7. Em primeiro lugar, no passo 801, é construída uma distribuição dos dados de localização geográfica ou de rede de anomalias anteriores. Depois, no passo 802, a localização provável da anomalia é identificada ao analisar os dados de acontecimentos de anomalia contra a distribuição de dados de localização geográfica ou de rede. A Figura 9 apresenta um fluxograma que ilustra uma outra concretização para correlacionar os dados de acontecimentos de anomalia anteriores e os dados secundários descritos na Fig. 7. Em primeiro lugar, no passo 901, é construída uma distribuição de dados de rede a partir de uma segunda rede de fornecimento de água. Então, no passo 902, é identificada uma localização provável da anomalia ao analisar os dados de acontecimentos de anomalia contra a distribuição de dados de rede a partir da segunda rede de fornecimento de água. A Figura 10 apresenta um fluxograma que ilustra uma concretização para realizar um da pluralidade de testes para determinar estatisticamente uma localização geográfica provável da anomalia. No passo 1001 é recebido um tempo de detecção para a anomalia a partir de pelo menos dois da pluralidade de medidores afectados pela anomalia. Esta concretização compara tempos de detecção de anomalia em cada sensor, quando o início da anomalia ou alguma outra característica da mesma for suficientemente definida com precisão, e a amostragem da quantidade relevante for suficientemente rápida em comparação com aquela velocidade de propagação do canal. A seguir, no passo 1002, são determinados os dados que indicam uma velocidade de propagação através de cada tubo na rede de fornecimento de água para a anomalia detectada. A seguir, no passo 1003, é calculada a localização provável da anomalia ao combinar o tempo de detecção para a anomalia e a velocidade de propagação para determinar uma localização ou localizações onde as diferenças entre tempos medidos de chegada coincidem com os tempos esperados de chegada entre as possíveis localizações da anomalia. A área ou áreas a partir das quais os sinais podem ser recebidos com tais diferenças de tempo, tendo em conta a imprecisão nos horários (por exemplo +/- 1 minuto) são apresentadas ao utilizador. A intersecção determinada dos tubos entre as localizações possíveis da anomalia, em algumas concretizações, é apresentada a um utilizador através da Interface de Utilizador 130 ou 230 das Figs. 1 e 2, respectivamente.

Este método representado pela concretização da Fig. 10 é similar ao cálculo do Tempo de Chegada Delta no RADAR. No entanto, em redes de água os sinais mais relevantes propagam-se apenas ao longo dos percursos de rede. Para alguns tipos de sensor, este cálculo pode precisar de uma amostragem muito rápida (e marcada com tempo com precisão) de sensores, por exemplo, devido às mudanças de escoamento e pressão serem realizadas através de tubos pressurizados à velocidade do som, tornando uma diferença de um segundo equivalente a um desvio de centenas de medidores. Em algumas concretizações, por conseguinte, o sistema dá instruções à distância os sensores ou sistemas de recolha de dados ligados a ele para aumentarem as taxas de amostragem logo que a anomalia seja detectada para melhorar a capacidade de localização para mudanças futuras na anomalia. Uma excepção notável diz respeito àqueles sinais os quais são tipicamente transportados numa velocidade de escoamento (ou até mais devagar), tais como alguns indicadores de qualidade da água, onde as taxas de amostragem de menos do que uma vez por minuto podem ainda proporcionar resolução nas centenas de medidores.

No lugar de ou em adição às técnicas de Aprendizagem de Máquina descritas em relação à Fig. 6, e também o método descrito em relação à Fig. 10, as características da presente anomalia e informação relacionada, junto com os mesmos dados para acontecimentos similares anteriores (pelo menos que pertencem à mesma DMA, talvez mais filtrados estreitamente) podem ser exibidos ao utilizador através de uma interface de utilizador. O utilizador pode então fazer um palpite fundamentado quanto à localização precisa, levando possivelmente em conta outros dados ou experiência não presente no sistema. A Figura 11 apresenta um fluxograma que ilustra uma concretização para um teste realizado por um motor de análise para determinar estatisticamente uma localização provável da anomalia. No passo 1101, são recebidos os dados que indicam a ocorrência de uma pluralidade de anomalias anteriores. A seguir, no passo 1102, são calculadas as relações entre cada uma da pluralidade de anomalias anteriores ao agrupar a pluralidade de anomalias anteriores com base em dados de anomalia, especialmente dados de medidor ou as magnitudes de anomalia e localizações associadas de medidores individuais para cada uma da pluralidade de anomalias anteriores. Finalmente, no passo 1103, a localização da anomalia é prevista ao comparar os dados de anomalia associados com dados de agrupamento, e é seleccionado o agrupamento mais próximo dos dados de anomalia associados. O agrupamento seleccionado, em algumas concretizações, apresentou-se a um utilizador através da Interface de Utilizador 130 ou 230 das Figs. 1 e 2, respectivamente.

Numa concretização, são seleccionados certos activos ou partes da rede (ou excluídos) como as localizações prováveis para a anomalia com base nas caracterí st icas da anomalia detectada, e o seu modo de detecção, e restrições físicas fixas, por exemplo, determinados pela estrutura de rede. Por exemplo, uma fuga com um grande escoamento associado não pode ser ao longo de um tubo de pequeno diâmetro: se um tubo de diâmetro de lOcm for estimado como tendo um escoamento máximo de 60m3/hr, então qualquer rebentamento com uma taxa mais elevada não pode ser ao longo desse tubo. Como um outro exemplo, se existirem falhas de serviço relacionadas na área de uma anomalia de perda de água a qual foi detectada ou foi chamada pelos clientes, (por exemplo, baixa pressão em várias ligações de serviço) , as mesmas têm de ser a jusante da anomalia. A Figura 12 ilustra uma imagem de ecrã da interface de utilizador ("UI") gerada pelo motor de geolocalização de acordo com uma concretização do presente invento. A Figura 12 inclui um ecrã 1201 que contém localizações de activo, tais como medidores ou sensores, 1202a-f, e zonas 1203a-c. Os activos 1203a-c são sobrepostos no mapa e representam localizações de anomalia prováveis assim como saída de "sensores mais próximos". O ecrã 1201 na Fig. 12 exibe zonas coloridas ou sombreadas 1203a-c que indicam vários níveis diferentes de confiança de localização de anomalia a um utilizador. O utilizador pode, por exemplo, ser um trabalhador numa rede de fornecimento de água com a tarefa de monitorizar a rede de água sob análise. As cores também indicam a magnitude de uma anomalia para a área geográfica envolvida pelas localizações de activo envolventes. Na concretização mostrada, rosa mais escuro, tal como 1203c em comparação com 1203b, tem mais probabilidade de conter a anomalia, ao passo que a zona 1203b tem mais probabilidade do que a zona 1203a para conter a anomalia. Em conformidade, 1203c contém uma anomalia de magnitude maior do que quer 1203b quer 1203a. A Figura 13 ilustra uma imagem de ecrã de uma outra UI gerada pelo motor de geolocalização de acordo com uma concretização do presente invento. A Figura 13 inclui o ecrã 1301 que contém localizações de activo 1302a-b, tubos 1303a-b e notificações 1304a-b. O ecrã 1301 exibe indicações coloridas de um tubo 1303a afectado por uma anomalia detectada e localizada entre activos 1302a-b. A notificação 1304a é proporcionada para indicar a um utilizador da UI que o tubo 1303a está afectado pela anomalia detectada. Além do mais, nesta concretização, um outro tubo 1303b está disposto entre localizações de activo 1302a-b, no entanto, o tubo 1303b não está afectado pelo anomalia detectada, e está sombreado a verde. O ecrã 1301 inclui ainda uma notificação 1304b que indica a um utilizador da UI tal informação. Um especialista na arte irá apreciar a utilidade de ser proporcionado com notificações 1304a-b de tubos afectados 1303a e não afectados 1303b localizados entre o mesmo conjunto de activos localizados nos ou perto dos elementos 1302a-b. A Figura 14 ilustra uma imagem de ecrã de uma outra UI gerada pelo motor de geolocalização de acordo com uma concretização do presente invento. A Figura 14 inclui um ecrã 1401 e localizações de activo 1402a-f. O ecrã 1401 exibe indicações coloridas de localizações de activo 1402a-f afectadas por uma anomalia detectada. As indicações coloridas atribuídas a cada localização de activo 1402a-c apresentam uma confiança de localização de anomalia a um utilizador da UI, assim como uma magnitude da anomalia detectada. Nesta concretização, a localização de activo 1402c, que inclui a localização provável da anomalia detectada, está sombreada a mais escuro do que as localizações de activo 1402a-b ou 1402d-f devido ao motor de geolocalização ter determinado que um nível de confiança associado à localização de activo 1402c é maior do que as outras localizações de activo. De modo semelhante, a localização de activo 1402e está sombreada devido ao motor de geolocalização ter determinado, com alguma confiança, que a anomalia detectada está localizada na localização de activo 1402e. No entanto, a localização de activo 1402e não está sombreada tão escura quanto a localização de activo 1402c, indicando que o motor de geolocalização dá menos confiança de a anomalia detectada estar localizada na localização de activo 1402e do que na localização de activo 1402c. A localização de activo 1402c também está sombreada mais escura do que todas as outras localizações de activo para indicar que a magnitude da anomalia detectada é maior nesta localização.

As Figuras 1 até 14 são ilustrações conceptuais que permitem uma explicação do presente invento. Deve ser entendido que vários aspectos das concretizações do presente invento podem ser implementadas em suporte físico, programa de memória de leitura, suporte lógico ou combinações dos mesmos. Em tais concretizações, os vários componentes e/ou passos seriam implementados em suporte físico, programa de memória de leitura e/ou suporte lógico para realizar as funções do presente invento. Quer dizer, a mesma peça de suporte físico, programa de memória de leitura ou módulo de suporte lógico pode realizar um ou mais dos blocos ilustrados (por exemplo, componentes ou passos).

Também deve ser entendido que o invento se aplica não apenas às redes de fornecimento de água, mas a qualquer tipo de sistema de distribuição. Outros tipos de sistemas de distribuição podem ser: óleo, água de desperdício ou água de esgoto, gás, eléctrico, telefonia, trânsito automóvel ou outros sistemas de distribuição de energia os quais envolvem fluido ou recursos que se escoam a partir de uma área para os consumidores. De facto, o invento pode ser aplicado a qualquer sistema de distribuição ou recolha que tenha medidores ou sensores em localizações arbitrárias na rede, medindo os parâmetros de distribuição tais como escoamento, pressão, qualidade ou o fluxo dos próprios dados.

Nas implementações de suporte lógico, o suporte lógico de computador (por exemplo, programas ou outras instruções) e/ou dados armazenam-se num meio que se pode ler por máquina como parte de um produto de programa de computador, e é carregado num sistema de computador ou outro dispositivo ou máquina através de um accionador de armazenagem removível, disco rígido ou interface de comunicações. Os programas de computador (também chamados de lógica de controlo de computador ou código de programa que se pode ler por computador) são armazenados numa memória principal e/ou secundária, e executados por um ou mais processadores (controladores ou semelhantes) para fazer com que o um ou mais processadores realizem as funções do invento tal como aqui descrito. Neste documento, os termos "meio que se pode ler por máquina", "meio de programa de computador" e "meio que se pode utilizar em computador" são utilizados para referir em geral um meio tal como uma memória de acesso aleatório (RAM); uma memória apenas de leitura (ROM); uma unidade de armazenagem que se pode remover (por exemplo, um disco magnético ou óptico, dispositivo de memória rápida ou semelhantes); um disco rígido; ou semelhantes.

Notavelmente, as figuras e os exemplos acima não pretendem limitar o âmbito do presente invento a uma única concretização, uma vez que são possíveis outras concretizações por meio da intermudança de alguns ou de todos os elementos descritos ou ilustrados. Além do mais, na situação que certos elementos do presente invento puderem ser parcialmente ou totalmente implementados ao utilizar componentes conhecidos, apenas aquelas porções de tais componentes conhecidos que sejam necessárias para um entendimento do presente invento serão descritas, e as descrições detalhadas de outras porções de tais componentes conhecidos são omitidas de modo a não obscurecer o invento. Na presente especificação, uma concretização que mostra um componente singular não deverá necessariamente estar limitada a outras concretizações que incluem uma pluralidade dos mesmos componentes, e vice-versa, a não ser que seja enunciado explicitamente aqui de outro modo. Além do mais, os requerentes não pretendem que seja atribuído a qualquer termo na especificação ou reivindicações um significado incomum ou especial a não ser que seja explicitamente definido como tal. Além do mais, o presente invento abarca equivalentes conhecidos presentes e futuros para os componentes conhecidos aqui referidos por meio de ilustração. A descrição anterior das concretizações específicas revela assim totalmente a natureza geral do invento que outros podem, ao aplicar o conhecimento dentro da especialidade da(s) arte(s) relevante(s) (incluindo os teores dos documentos citados), modificar e/ou adaptar prontamente para várias aplicações tais concretizações específicas, sem experimentação indevida, sem nos afastarmos do conceito geral do presente invento. Pretende-se então que tais adaptações e modificações estejam por conseguinte dentro do significado e intervalo dos equivalentes das concretizações descritas, com base no ensinamento e orientação aqui apresentados.

Embora tenham sido descritas acima várias concretizações do presente invento, deve ser entendido que as mesmas foram apresentadas por meio de exemplo e não como limitação. Será evidente para um especialista na(s) arte(s) relevante(s) que podem ser feitas aqui várias mudanças na forma e detalhe sem nos afastarmos do âmbito do invento. Assim, o presente invento não deverá ficar limitado por nenhuma das concretizações exemplificativas acima descritas, mas deverá ser definido apenas em conformidade com as reivindicações que se seguem e as suas equivalentes.

Lisboa, 2014-12-22

Claims

REIVINDICAÇÕES 1 - Método computorizado para determinar uma ou mais localizações geográficas estatisticamente prováveis de uma anomalia numa região ou zona de uma rede de fornecimento de água, compreendendo a rede de fornecimento de água pelo menos uma rede de tubos para distribuição de água aos consumidores e uma pluralidade de medidores posicionados dentro da rede de fornecimento de água, incluindo uma pluralidade de medidores que captam dados que dizem respeito à distribuição de água na região ou zona da anomalia, compreendendo o método: receber dados de acontecimentos de anomalia, representando os dados de acontecimentos de anomalia uma indicação de uma anomalia que ocorre ou que ocorreu no escoamento, pressão ou qualidade da água a ser distribuída numa região ou zona da rede de fornecimento de água, sendo os dados de acontecimentos de anomalia derivados de dados de medidor produzidos pela pluralidade de medidores, sendo os dados de acontecimentos de anomalia recebidos a partir de uma base de dados ou ao longo de uma rede; realizar uma pluralidade de testes acerca dos dados de acontecimentos de anomalia, cada um concebido para determinar estatisticamente uma localização geográfica provável da anomalia na região ou zona, produzindo o desempenho de cada teste um resultado; combinar os resultados da pluralidade de testes para gerar pontuações para as localizações prováveis determinadas para a anomalia; e apresentar uma ou mais das localizações prováveis determinadas a um utilizador.
2 - Método computorizado da reivindicação 1, que compreende receber os dados de medidor associados aos dados de acontecimentos de anomalia recebidos, e em que realizar uma pluralidade de testes compreende realizar pelo menos um teste nos dados de acontecimentos de anomalia e nos dados de medidor associados.
3 - Método computorizado da reivindicação 2, em que receber os dados do medidor compreende receber dados de medidor que representam escoamento ou pressão da água na rede de fornecimento de água.
4 - Método computorizado da reivindicação 1, que compreende receber dados secundários que representam informação adicional para além dos dados de medidor acerca da rede de fornecimento de água ou das condições que afectam o consumo de água distribuída pela rede de fornecimento de água, e em que o desempenho dos testes compreende a realização de pelo menos um teste nos dados de acontecimentos de anomalia e dados secundários recebidos; em que receber dados secundários compreende receber dados secundários seleccionados a partir do grupo que consiste em: dados de mapa que representam um mapa geográfico da rede de fornecimento de água; dados de histórico que representam dados de medidor passados para os dados de medidor associados aos dados de acontecimentos de anomalia; dados de reparação que representam uma ou mais reparações realizadas na rede de fornecimento de água; e dados externos que representam o clima ou outras condições que afectam o consumo de água na rede de fornecimento de água.
5 - Método computorizado da reivindicação 1, em que realizar uma pluralidade de testes compreende: (a) realizar dois ou mais dos testes em paralelo nos dados de acontecimentos de anomalia; ou (b) realizar pelo menos um dos testes nos dados de acontecimentos de anomalia e o resultado de um outro dos testes.
6 - Método computorizado da reivindicação 1, em que receber dados de acontecimentos de anomalia compreende receber uma pluralidade de conjuntos de dados de acontecimentos de anomalia ao longo do tempo, representando uma indicação de que a mesma anomalia continua a ocorrer na rede de fornecimento de água em tempos diferentes, e em que realizar uma pluralidade de testes compreende realizar repetidamente pelo menos um dos testes, sendo cada realização em cada conjunto de dados de acontecimentos de anomalia recebido.
7 - Método computorizado da reivindicação 1, que compreende receber os dados de medidor associados aos dados de acontecimentos de anomalia, incluindo os dados de medidor um ou mais valores de parâmetros afectados pela anomalia, e em que realizar uma pluralidade de testes compreende realizar pelo menos um dos testes ao comparar o um ou mais valores afectados dos dados de medidor através de uma pluralidade dos medidores e identificando um dos medidores como sendo o mais afectado pela anomalia.
8 - Método computorizado da reivindicação 7, em que comparar o um ou mais valores afectados dos dados de medidor compreende pelo menos um de: computar um aumento absoluto no um ou mais valores afectados em cada um dos medidores em relação a um valor previsto ou esperado e comparar os aumentos absolutos através dos medidores; computar um aumento relativo no um ou mais valores afectados em cada um dos medidores em relação a um valor previsto ou esperado e comparar os aumentos relativos através dos medidores; e computar uma mudança estatística no um ou mais valores afectados em cada um dos medidores em relação a um valor previsto ou esperado e comparando as mudanças estatísticas através dos medidores.
9 - Método computorizado da reivindicação 7, em que os dados de acontecimentos de anomalia representam uma indicação de uma fuga, e em que comparar um ou mais valores afectados compreende comparar valores de escoamento ou pressão nos medidores.
10 - Método computorizado da reivindicação 1, que compreende receber os dados de medidor associados aos dados de acontecimentos de anomalia, incluindo um ou mais valores de parâmetros afectados pela anomalia, e receber dados de medidor anteriores que apresentam dados proporcionados pelos medidores a partir de um ou mais tempos antes da ocorrência da anomalia, incluindo um ou mais valores anteriores dos parâmetros afectados pela anomalia, e em que realizar uma pluralidade de testes compreende realizar pelo menos um dos testes através de: computar uma mudança no um ou mais valores da diferença entre valores de um par de medidores ligados hidraulicamente um ao outro a partir de um ou mais valores anteriores ou esperados daquela diferença; determinar se alguma da uma ou mais mudanças computadas é estatisticamente significativa; e identificar a secção entre um par de medidores ligados hidraulicamente como uma localização provável da anomalia se a mudança em um ou mais valores, tal como entre esses medidores ligados hidraulicamente, for determinada como sendo estatisticamente significativa.
11 - Método computorizado da reivindicação 10, em que receber os dados de medidor e dados de medidor anteriores compreende receber valores de pressão e valores de pressão anteriores, respectivamente, e em que computar uma mudança compreende computar uma queda de pressão entre um ou mais pares de medidores ligados hidraulicamente e uma queda de pressão anterior entre o um ou mais pares de medidores ligados hidraulicamente.
12 - Método computorizado da reivindicação 1, que compreende receber dados de acontecimentos de anomalia anteriores que representam uma ou mais ocorrências anteriores do mesmo tipo de anomalia na rede de fornecimento de água e uma localização geográfica para cada da uma ou mais ocorrências anteriores, e em que realizar uma pluralidade de testes compreende realizar pelo menos um dos testes ao comparar os dados de acontecimentos de anomalia com os dados de acontecimentos de anomalia anteriores.
13 - Método computorizado da reivindicação 12, em que comparar os dados de acontecimentos de anomalia com os dados de acontecimentos de anomalia anteriores compreende: comparar estatisticamente parâmetros nos dados de acontecimentos de anomalia com parâmetros correspondentes dos dados de acontecimentos de anomalia anteriores; e identificar a localização geográfica dos dados de acontecimentos de anomalia anteriores como uma localização provável da anomalia se os parâmetros dos dados de acontecimentos de anomalia forem significativamente similares estatisticamente aos parâmetros dos dados de anomalia anteriores.
14 - Método computorizado da reivindicação 13, que compreende calcular relações entre cada uma da pluralidade de anomalias anteriores ao agrupar a pluralidade de dados de acontecimentos de anomalia anteriores com base em localizações associadas para cada uma da pluralidade de anomalias anteriores, e em que identificar uma localização provável da anomalia compreende comparar dados de acontecimentos de anomalia com os dados de anomalia anteriores agrupamentos e seleccionar um agrupamento mais próximo dos dados de anomalia associados.
15 - Método computorizado da reivindicação 1, que compreende receber dados secundários que representam informação adicional para além dos dados de medidor acerca da rede de fornecimento de água ou das condições que afectam o consumo de água distribuída pela rede de fornecimento de água, e em que realizar uma pluralidade de testes compreende realizar pelo menos um dos testes ao correlacionar os dados de acontecimentos de anomalia anteriores e os dados secundários e comparar os dados de acontecimentos de anomalia com os dados de acontecimentos de anomalia anteriores e os dados secundários correlacionados.
16 - Método computorizado da reivindicação 15, em que correlacionar os dados de acontecimentos de anomalia anteriores e os dados secundários compreende: (a) construir uma distribuição de dados de localização geográfica ou de rede de anomalias anteriores, em que identificar uma localização provável da anomalia compreende analisar os dados de acontecimentos de anomalia contra a distribuição de dados de localização geográfica ou de rede; ou (b) construir uma distribuição de dados de rede a partir de uma segunda rede de fornecimento de água, em que identificar uma localização provável da anomalia compreende analisar os dados de acontecimentos de anomalia contra a distribuição de dados de rede a partir da segunda rede de fornecimento de água.
17 - Método computorizado da reivindicação 1, em que realizar uma pluralidade de testes compreende realizar pelo menos um dos testes através de: receber, a partir de pelo menos um da pluralidade de medidores afectados pela anomalia, um tempo de detecção para a anomalia; receber dados que indicam uma velocidade de propagação ao longo da rede para a anomalia detectada; e calcular a localização provável da anomalia através da combinação do tempo de detecção para a anomalia e a velocidade de propagação para determinar uma localização onde as diferenças entre os tempos de chegada medidos coincidem com os tempos de chegada esperados.
18 - Método computorizado da reivindicação 1, em que apresentar a localização provável da anomalia compreende ainda eliminar uma localização provável da anomalia ao comparar caracteristicas da anomalia e restrições fixas.
19 - Método computorizado da reivindicação 18, em que são seleccionadas restrições fixas a partir do conjunto que consiste em: dados de diâmetro de tubo, dados de falha de serviço e dados de disposição da rede.
20 - Método computorizado da reivindicação 1, em que apresentar a localização provável da anomalia com uma pontuação atribuída à localização da anomalia compreende apresentar ainda um caminho de rede provável para conter a localização provável da anomalia.
21 - Sistema computorizado para determinar uma ou mais localizações prováveis de uma anomalia, a uma ou mais localizações prováveis da anomalia dispostas por toda uma rede de fornecimento de água, compreendendo a rede de fornecimento de água pelo menos uma rede de tubos para distribuição de água para os consumidores e uma pluralidade de medidores posicionados dentro da rede de fornecimento de água, estando o sistema disposto para levar a cabo um método de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes. Lisboa, 2014-12-22