Automated Response Strategy and its Testbed Implementation for Contamination Management in Water Distribution Systems

Abstract

Access to clean drinking water is crucial worldwide. Throughout history, various methods of distribution have been developed to ensure that people have access to good quality water. Nowadays, there are various risks associated with water contamination, including those caused intentionally and unintentionally. Responding to such incidents typically involves manual decisionmaking processes, emphasizing the need for automated strategies. This thesis introduces a novel approach employing Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) to optimize isolation strategies and flushing methods within water distribution systems (WDSs). By integrating mass conservation and energy conversion equations, coupled with Hazen-Williams equation for pressure drop calculations, the proposed model aims to minimize contamination risks arising from various sources, including natural disasters and cyber-attacks. The methodology undergoes validation and implementation through simulated benchmark scenarios to ensure its effectiveness and precision. Subsequently, real-world contamination scenarios are addressed within a practical testing environment (Testbed). Automation within the Testbed is achieved through the integration of software on a PC with Programmable Logic Controllers (PLCs). Moreover, the study presents a comprehensive analysis of valve manipulation to mitigate contamination risks, alongside a comparison against scenarios without intervention. By automating response decisions and operational processes, the methodology showcases promising results in effectively managing contamination incidents within WDSs, thus offering a significant contribution to water system resilience and security.

El acceso al agua potable es crucial en todo el mundo. A lo largo de la historia, se han desarrollado diversos métodos de distribución para garantizar que las personas tengan acceso a agua de buena calidad. Hoy en día, existen diversos riesgos asociados a la contaminación del agua, incluidos los causados intencionada y no intencionadamente. La respuesta a estos incidentes suele implicar procesos manuales de toma de decisiones, lo que pone de relieve la necesidad de estrategias automatizadas. Esta tesis introduce un enfoque novedoso que emplea la programación no lineal entera mixta (MINLP) para optimizar las estrategias de aislamiento y los métodos de lavado en los sistemas de distribución de agua (WDS). Mediante la integración de las ecuaciones de conservación de masa y conversión de energía, junto con la ecuación de Hazen-Williams para los cálculos de caída de presión, el modelo propuesto pretende minimizar los riesgos de contaminación derivados de diversas fuentes, incluidos los desastres naturales y los ciberataques. La metodología se somete a validación y aplicación mediante escenarios de referencia simulados para garantizar su eficacia y precisión. Posteriormente, los escenarios de contaminación del mundo real se abordan en un entorno de pruebas práctico (Testbed). La automatización dentro del banco de pruebas se consigue mediante la integración de software en un PC con controladores lógicos programables (PLC). Además, el estudio presenta un análisis exhaustivo de la manipulación de válvulas para mitigar los riesgos de contaminación, junto con una comparación con escenarios sin intervención. Mediante la automatización de las decisiones de respuesta y los procesos operativos, la metodología muestra resultados prometedores en la gestión eficaz de incidentes de contaminación dentro de los WDS, ofreciendo así una contribución significativa a la resiliencia y la seguridad del sistema de agua.

Der Zugang zu sauberem Trinkwasser ist weltweit von entscheidender Bedeutung. Im Laufe der Geschichte wurden verschiedene Verteilungsmethoden entwickelt, um sicherzustellen, dass die Menschen Zugang zu Wasser guter Qualität haben. Heutzutage gibt es verschiedene Risiken im Zusammenhang mit der Verunreinigung von Wasser, einschließlich absichtlich oder unabsichtlich verursachter Risiken. Die Reaktion auf solche Vorfälle erfordert in der Regel manuelle Entscheidungsprozesse, was den Bedarf an automatisierten Strategien unterstreicht. In dieser Arbeit wird ein neuartiger Ansatz unter Verwendung der gemischt-ganzzahligen nichtlinearen Programmierung (MINLP) zur Optimierung von Isolationsstrategien und Spülmethoden in Wasserverteilungssystemen (WDS) vorgestellt. Durch die Integration von Gleichungen zur Massenerhaltung und Energieumwandlung, gekoppelt mit der Hazen-WilliamsGleichung für Druckverlustberechnungen, zielt das vorgeschlagene Modell darauf ab, Kontaminationsrisiken zu minimieren, die aus verschiedenen Quellen stammen, einschließlich Naturkatastrophen und Cyberangriffen. Die Methode wird durch simulierte Benchmark-Szenarien validiert und implementiert, um ihre Wirksamkeit und Präzision zu gewährleisten. Anschließend werden reale Kontaminationsszenarien in einer praktischen Testumgebung (Testbed) untersucht. Die Automatisierung innerhalb des Testbeds wird durch die Integration von Software auf einem PC mit speicherprogrammierbaren Steuerungen (PLCs) erreicht. Darüber hinaus enthält die Studie eine umfassende Analyse von Ventilmanipulationen zur Minderung von Kontaminationsrisiken sowie einen Vergleich mit Szenarien ohne Eingriffe. Durch die Automatisierung von Reaktionsentscheidungen und Betriebsprozessen zeigt die Methodik vielversprechende Ergebnisse bei der effektiven Bewältigung von Kontaminationsvorfällen in Wasseraufbereitungsanlagen und leistet damit einen wichtigen Beitrag zur Widerstandsfähigkeit und Sicherheit von Wassersystemen.