Résumés
Abstract
In this study, three models for the simulation of the number of breaks in a water main network are presented and compared: linear regression, the Weibull-Exponential-Exponential (WEE), and the Weibull-Exponential-Exponential-Exponential (WEEE) models. These models were calibrated using a database of recorded breaks in a real water main network of a municipality in the province of Québec, for the observation period 1976 to 1996, with the least squares and the maximum likelihood methods. The ability of these models to predict breaks over time was then evaluated by comparing the predicted number of breaks for the years 1997 to 2007 with the observed breaks in the network over the same time period. Results show that if the period of observation is short (around 20 years), calibration of the WEE and WEEE models with the maximum likelihood method leads to estimates that are closer to the observations than when these models are calibrated with the least squares method. When the observation period is longer (around 30 years), the predictions obtained with the models calibrated using the maximum likelihood or the least squares methods are similar. However, the use of the maximum likelihood method for calibration is only possible when data for the occurrence of each break for each pipe of the network are available (a pipe being a homogeneous network segment between two adjacent street junctions). If this is not the case, a trend line will be sufficient to predict the number of breaks over time, though this type of curve does not allow to account for pipe replacement scenarios. If the only information available is the total number of breaks on the network each year, then the impact of replacement scenarios could be simulated with the WEE and WEEE models calibrated using the least squares method.
Key Words:
- Exponential distribution,
- least squares,
- maximum likelihood,
- water network analysis,
- probabilistic model,
- Weibull distribution
Résumé
Trois modèles pour la simulation du nombre de bris sur un réseau d’aqueduc sont présentés et comparés, soit un modèle de régression linéaire et deux autres modèles statistiques que sont les modèles Weibull-Exponentiel-Exponentiel (WEE) et Weibull-Exponentiel-Exponentiel-Exponentiel (WEEE). Ces modèles étaient calés avec deux méthodes distinctes, soit les méthodes des moindres carrés et du maximum de vraisemblance, en utilisant une base de données des bris enregistrés sur un réseau d’aqueduc réel d’une municipalité du Québec, pour la période de 1976 à 1996. La capacité de ces modèles à prédire les bris dans le temps a ensuite été évaluée en comparant les bris prédits pour les années 1997 à 2007 avec les bris observés sur le réseau au cours de la même période. Les résultats montrent que lorsque la période d’observation des bris est courte (de l’ordre de 20 ans), le calage des modèles WEE et WEEE à l’aide de la méthode du maximum de vraisemblance conduit à des estimations qui s’approchent plus des observations que lorsque ces modèles sont calés avec la méthode des moindres carrés. Lorsque la période d’observation est plus longue (environ 30 ans), les prédictions issues des modèles calés selon ces deux méthodes de calage sont pratiquement similaires. L’application de la méthode du maximum de vraisemblance n’est cependant possible que si la date d’occurrence des bris est connue pour chacune des conduites du réseau (une conduite étant un tronçon homogène du réseau qui s’étend d’un coin de rues à un autre). Si ce n’est pas le cas, une courbe de régression linéaire permet de bien estimer l’évolution du nombre de bris annuel à court terme. Par contre, la régression linéaire ne permet pas de tenir compte du remplacement éventuel de conduites. Si la seule information disponible pour caler les modèles est le nombre total de bris sur le réseau chaque année, l’impact de scénarios de remplacement peut être simulé avec les modèles WEE et WEEE calés selon la méthode des moindres carrés.
Mots-clés:
- Analyse de réseau de distribution d'eau,
- distribution exponentielle,
- distribution de Weibull,
- maximum de vraisemblance,
- modèle probabiliste,
- moindres carrés
Parties annexes
References
- ALVISI S. and M. FRANCHINI (2010). Comparative analysis of two probabilistic pipe breakage models applied to a real water distribution system. Civ. Eng. Environ. Syst., 27(1), 1-22. 10.1080/10286600802224064 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- ANDREOU S.A., D.H. MARKS and R.M. CLARK (1987). A new methodology for modelling break failure patterns in deteriorating water distribution systems: Theory. Adv. Water Resour., 10(1), 2-10.10.1016/0309-1708(87)90002-9 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- BAYRAK O.T. and A.D. AKKAYA (2010). Estimating parameters of a multiple autoregressive model by the modified maximum likelihood method. J. Comput. Appl. Math., 233(8), 1763-1772.10.1016/j.cam.2009.09.013 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- BERARDI L., O. GIUSTOLISI, Z. KAPELAN and D.A. SAVIC (2008). Development of pipe deterioration models for water distribution systems using EPR. J. Hydroinform., 10(2), 113-126.10.2166/hydro.2008.012 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- CLARK R.M. and J.A. GOODRICH (1989). Developing a data base on infrastructure needs. JAWWA, 81(7), 81-87.Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- CLARK R.M., C.L. STAFFORD and J.A. GOODRICH (1982). Water distribution systems: a spatial and cost evaluation. J. Water Resour. Plann. Manage. - ASCE, 108(WR3), 243-256.Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- DAVIS P., D.D. SILVA, D. MARLOW, M. MOGLIA, S. GOULD and S. BURN (2008). Failure prediction and optimal scheduling of replacements in asbestos cement water pipes. J. Water Supply: Res. T. - AQUA, 57(4), 239-252.10.2166/aqua.2008.035 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- DUCHESNE S., J.-P. VILLENEUVE, B. TOUMBOU, N. BOUZIDA, G. BEARDSELL, M. K. FORTIN and A. LUCCHESI LAVOIE (2011). Modélisation des bris d’aqueduc et analyse des résultats pour la Ville de Québec. Report No 1290, Institut national de la recherche scientifique – Centre Eau Terre Environnement, Québec, Canada.Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- DUCKSTEIN L. and E. PARENT (1994). Systems engineering of natural resources under changing physical conditions: a framework for reliability and risk. In: Engineering Risk in Natural Resources Management, L. Duckstein and E. Parent (eds), Kluwer Academic Publishers, The Netherlands, pp. 5-19.10.1007/978-94-015-8271-1_1 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- EISENBEIS P. (1994). Modélisation statistique de la prévision des défaillances sur les conduites d'eau potable. Ph.D. Thesis, Université Louis Pasteur, Strasbourg, France, 154 p.Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- GERMANOPOULOS G., P. JOWITT and J. LUMBERS (1986). Assessing the reliability of supply for water distribution systems. P. I. Civil Eng., 80(Apr. part I), 413-428.Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- GOULTER I. and A. KAZEMI (1988). Spatial and temporal groupings of water main pipe breakage in Winnipeg. Can. J. of Civ. Eng., 15(1), 91-97.10.1139/l88-010 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- GOULTER I. and A. KAZEMI (1989). Analysis of water distribution pipe failure types in Winnipeg, Canada. J. Transp. Eng. - ASCE, 115(2), 95-111.10.1061/(ASCE)0733-947X(1989)115:2(95) Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- GOULTER I., J. DAVIDSON and P. JACOBS (1993). Predicting water-main breakage rates. J. Water Resour. Plann. Manage. - ASCE, 119(4), 419-436.10.1061/(ASCE)0733-9496(1993)119:4(419) Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- JOWITT P.W. and C. XU (1993). Predicting pipe failure effects in water distribution networks. J. Water Resour. Plann. Manage. - ASCE, 119(1), 18-31.10.1061/(ASCE)0733-9496(1993)119:1(18) Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- KALBFLEISCH J.D. and R.L. PRENTICE (2003). The Statistical Analysis of Failure Time Data. Wiley/Interscience, New-York, NY, USA, 462 p.Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- KANAKOUDIS V. (2004). Vulnerability based management of water resources systems. J. Hydroinform., 6(2), 133-156. Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- KANAKOUDIS V. and D. TOLIKAS (2004). Assessing the performance level of a water system. Water Air Soil Pollut. Focus, 4(4-5), 307-318.10.1023/B:WAFO.0000044807.41719.c7 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- KLEINER Y. and B. RAJANI (2001). Comprehensive review of structural deterioration of water mains: statistical models. Urban Water, 3(3), 131-150.10.1016/S1462-0758(01)00033-4 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- KLEINER Y., A. NAFI and B. RAJANI (2009). Planning renewal of water mains while considering deterioration, economies of scale and adjacent infrastructure. In: Proceedings of the 2nd International Conference on Water Economics, Statistics and Finance, IWA Specialist Group Statistics and Economics, Alexandroupolis, Greece, July 3, pp. 1-13.Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- KRETZMANN H. and J. VAN ZYL (2004). Stochastic analysis of water distribution systems. In: Proceedings of the 2004 World Water and Environmental Resources Congress: Critical Transitions in Water and Environmental Resources Management, June 27 - July 1, Salt Lake City, UT, American Society of Mechanical Engineers, pp.4623-4632. 10.1061/40737(2004)458 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- LE GAT Y. and P. EISENBEIS (2000). Using maintenance records to forecast failures in water networks. Urban Water, 2(3), 173-181.10.1016/S1462-0758(00)00057-1 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- MAILHOT A., G. PELLETIER, J.-F. NOEL and J.-P. VILLENEUVE (2000). Modeling the evolution of the structural state of water pipe networks with brief recorded pipe break histories: Methodology and application. Water Resour. Res., 36(10), 3053-3062.10.1029/2000WR900185 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- MAILHOT A., A. POULIN and J.-P. VILLENEUVE (2003). Optimal replacement of water pipes. Water Resour. Res., 39(5), 1-14.10.1029/2002WR001904 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- PELLETIER G. (2000). Impact du remplacement des conduites d’aqueduc sur le nombre annuel de bris. Ph.D. Thesis, Institut national de la recherche scientifique, Sainte Foy, Québec, Canada, 240 p.Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- PELLETIER G., A. MAILHOT and J.-P. VILLENEUVE (2003). Modeling water pipe breaks - Three case studies. J. Water Resour Plann. Manage., 129(2), 115-123.Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- RAJANI B. and Y. KLEINER (2001). Comprehensive review of structural deterioration of water mains: Physically based models. Urban Water, 3(3), 151-164.10.1016/S1462-0758(01)00032-2 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- SCHOCK M.R. (1990). Internal corrosion and deposition control. In: AWWA Water Quality and Treatment: A Handbook of Community Water Supplies. F.W. PONTIUS (Ed.), McGraw Hill, New-York, NY, USA, pp. 997-1111.Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- TOUMBOU B., J.-P. VILLENEUVE, G. BEARDSELL and S. DUCHESNE (2014). A general model for water distribution pipe breaks: Development, methodology and application to a small city in Quebec, Canada. J. Pipeline Syst. Eng. Pract. DOI:10.1061/(ASCE)PS.1949-1204.0000135.10.1061/(ASCE)PS.1949-1204.0000135 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- TSITSIFLI S. and V. KANAKOUDIS (2010). Predicting the behavior of a network pipe using the "critical z-score" as its performance indicator. Desalination, 250(1), 258-265. 10.1016/j.desal.2009.09.042 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- TSITSIFLI S., V. KANAKOUDIS and I. BAKOUROS (2011). Pipe networks risk assessment based on survival analysis. Water Resour. Manage., 25(14), 3729-3746.10.1007/s11269-011-9881-3 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- TSURU K., and H. HIROSE (2009). Estimation for the parameters in the step-up voltage test under the Weibull power law model. Engineering Letters, 17(2), EL_17_2_10.Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- VANRENTERGHEM-RAVEN, A. (2008). Water pipes asset management: Evaluation of EU CARE-W. In: Proceedings of the 8th Annual Water Distribution Systems Analysis Symposium, pp. 1-13.10.1061/40941(247)20 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- VILLENEUVE J.-P., S. DUCHESNE, A. MAILHOT, E. MUSSO and G. PELLETIER (1998). Évaluation des besoins des municipalités québécoises en réfection et construction d'infrastructures d'eaux, Rapport final. Institut national de la recherche scientifique, Sainte-Foy, Québec, Canada, 368 p.Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- WALSKI T. and A. PELICCIA (1982) Economic analysis of water main breaks. JAWWA, 74(3), 140-147.Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- WANG Y., T. ZAYED and O. MOSELHI (2009). Prediction models for annual break rates of water mains. J. Perform. Constr. Facil., 23(1), 47-54.10.1061/(ASCE)0887-3828(2009)23:1(47) Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- YAMIJALA S., S.D. GUIKEMA and K. BRUMBELOW (2009). Statistical models for the analysis of water distribution system pipe break data. Reliab. Eng. Syst. Safe., 94(2), 282-293.10.1016/j.ress.2008.03.011 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
