Modelamiento probabilístico de redes de distribución de agua potable utilizando la simulación difusa de Monte Carlo - Zelaya Moya, Noe Gomer (2019)
El diseño tradicional de sistemas de distribución de agua potable considera la demanda de agua desde una perspectiva determinista, dejando de lado el carácter estocástico que es inherente a este fenómeno. Esto tiene como consecuencia un modelamiento poco realista. En el presente trabajo se propone una metodología de análisis que permite calcular los caudales máximos de diseño considerando el carácter aleatorio de la demanda. Se considera también la influencia de la correlación entre demandas nodales como un factor importante. Para ello, se propone utilizar un método basado en la simulación de Monte Carlo, pero que permite utilizar variables difusas (cuya incertidumbre no se puede considerar de naturaleza probabilística). En primer capítulo se hace una breve descripción de la metodología a usar. En el segundo capítulo se sientan las bases teóricas para el desarrollo de la tesis. En el capítulo siguiente se hace una revisión del estado del arte referente a las consideraciones que se hacen respecto a la demanda en el diseño convencional. En el cuarto capítulo se estudian los modelos que se están desarrollando actualmente para el modelamiento de la demanda en sistemas de distribución agua, cuyo enfoque es estocástico y/o probabilístico. En el quinto capítulo se describe el modelo propuesto, se desarrolla un programa para su aplicación, y finalmente se aplica a un proyecto real del ámbito nacional. El programa mencionado se desarrolló en Python, utilizando sus ventajas como plataforma de simulación numérica. Como motor de análisis hidráulico, se utilizó la librería EPANETTOOLS, que utiliza los comandos de análisis del programa EPANET desarrollado por la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (EPA, por sus siglas en inglés). Se mostró la aplicabilidad del modelo para una red de tamaño mediano, haciéndose evidentes sus ventajas para un diseño racional basado en el análisis numérico de la incertidumbre.