Le piogge estreme stanno mettendo a dura prova le reti fognarie preesistenti. Invece di costruire immediatamente nuove e costose gallerie, le aziende idriche stanno applicando l'intelligenza artificiale per prevenire le perdite, prevedere le inondazioni e massimizzare la capacità delle condutture sotterranee esistenti.
Le aziende di gestione delle acque reflue si trovano ad affrontare un problema matematico sempre più complesso. Le precipitazioni stanno diventando più intense, sovraccaricando regolarmente le reti fognarie progettate per un clima molto più mite. Allo stesso tempo, i gestori sono soggetti a rigidi controlli ambientali e a budget di investimento estremamente limitati. Devono quindi in qualche modo ottenere prestazioni migliori da infrastrutture sotterranee ormai obsolete.
L'intelligenza artificiale (IA) offre una soluzione pratica a questo divario di capacità. Anziché essere un vago concetto tecnologico, i modelli computerizzati forniscono ora agli operatori la visibilità necessaria per agire tempestivamente e sfruttare ogni singola goccia di capacità delle condotte esistenti prima di dover investire miliardi in importanti opere civili.
Fattori trainanti del mercato per la gestione delle reti fognarie
Il ritmo e le modalità di adozione dell'IA variano a seconda della regione, influenzati da specifiche sfide locali che vanno da rigidi obiettivi di conformità a minacce meteorologiche estreme.
Nel Regno Unito e in Europa, normative ambientali più severe e la crescente preoccupazione per la qualità dei fiumi stanno spingendo le aziende di gestione idrica verso una gestione più integrata dei sistemi di drenaggio. Nel Regno Unito, revisione dei prezzi 2024.
A livello europeo, la normativa sulle acque reflue urbane rafforza questa tendenza, imponendo agli Stati membri di sviluppare piani integrati di gestione del drenaggio urbano.
In Nord America, dove il panorama delle aziende di servizi idrici è più frammentato, gli investimenti digitali sono spesso collegati al controllo e all'applicazione delle normative idriche. In termini pratici, ciò significa solitamente argomentare a favore della riduzione degli afflussi e delle infiltrazioni, del differimento dell'ampliamento degli impianti di trattamento e della riduzione dei costi di manutenzione di emergenza.
In tutta la regione Asia-Pacifico, l'adattamento climatico e la resilienza alle inondazioni sono spesso temi centrali. La rete fognaria di Watercare si modernizza con l'installazione di 5000 sensori: Watercare sta installando 5,000 sensori nella rete fognaria di Auckland nell'ambito di un programma di rete intelligente da 12 milioni di dollari neozelandesi.
Progressi nella realizzazione del nostro programma di modellazione delle inondazioni. prevede che 70 progetti di modellazione saranno completati entro il 2026, con previsioni climatiche estese fino al 2100. A Singapore,
Previsione e monitoraggio delle inondazioni Combina il monitoraggio in tempo reale con le previsioni delle precipitazioni basate sul radar per migliorare le decisioni operative a breve termine.
Come funzionano le fognature intelligenti
La gestione intelligente delle reti fognarie richiede più di una singola piattaforma software o tipologia di sensore. Si basa sull'integrazione di flussi di dati che storicamente gli operatori hanno mantenuto completamente separati.
Il GIS fornisce la planimetria della rete e l'ubicazione delle risorse. I dati delle telecamere a circuito chiuso aggiungono informazioni sulle condizioni strutturali. I sensori sul campo forniscono misurazioni quasi in tempo reale di profondità, portata, livello e stato delle pompe. I sistemi SCADA aggiungono dati operativi provenienti dalle stazioni di pompaggio e da altri punti di controllo. I feed meteorologici e le previsioni radar forniscono una panoramica di ciò che la rete potrebbe dover assorbire a breve.
Il vero vantaggio operativo emerge quando questi input distinti si fondono in un'unica visione unificata.
Una volta che i dati sul campo, gli input SCADA e le previsioni meteorologiche sono integrati in una piattaforma comune, le aziende di servizi pubblici possono utilizzare modelli idraulici insieme a strumenti di apprendimento automatico. Ciò consente loro di andare oltre i semplici allarmi attivati da soglie fisse.
In questo modo è possibile identificare le anomalie in anticipo, dare priorità agli eventi in modo più efficace e, in contesti più avanzati, supportare il controllo dinamico della rete.
In tal senso, l'IA non è semplicemente un ulteriore livello digitale. Sta diventando parte integrante del modo in cui le aziende di servizi pubblici interpretano le condizioni delle infrastrutture, comprendono il comportamento idraulico e determinano quando è necessario intervenire.
Aumento dell'efficienza: ispezione e codifica automatizzate
L'ispezione delle tubature rappresenta una delle applicazioni più mature dell'intelligenza artificiale nel settore del trattamento delle acque reflue.
Tradizionalmente, le ispezioni tramite videosorveglianza richiedevano a operatori specializzati di esaminare manualmente lunghe ore di filmati. Questo processo è lento e può risultare incoerente, soprattutto quando la stanchezza influisce sull'identificazione o sulla codifica dei difetti. La visione artificiale rende i risultati delle ispezioni più rapidi da elaborare e più facili da standardizzare.
Ciò è già visibile nelle implementazioni di servizi di pubblica utilità.
Presso Greater Western Water, l'azienda australiana specializzata nell'ispezione delle reti fognarie VAPAR ha utilizzato il supporto dell'intelligenza artificiale per perfezionare la pianificazione degli investimenti, con la documentazione di progetto pubblicata che indica un miglioramento di circa 2 milioni di dollari australiani rispetto alla stima iniziale del programma prioritario. Presso United Utilities, un'implementazione separata ha ridotto i tempi di elaborazione dei rilievi da 10 a 2 giorni, con un miglioramento dell'80%.
Una tendenza simile si può osservare anche in Nord America.
Il riepilogo del progetto SewerAI nel Pacifico nord-occidentale comprende 132 rilievi e 29748 piedi lineari di ispezioni CCTV . I risultati riportati mostrano che la valutazione basata sull'intelligenza artificiale ha identificato il 32.99% di problemi in più rispetto ai rilievi manuali e ha mancato il 90.13% di problemi in meno, mantenendo un margine di errore inferiore al 10%.
Questi strumenti si stanno rivelando utili anche in situazioni di emergenza. Trasformare i dati in azioni per accelerare il ripristino del sistema fognario dopo gli incendi alle Hawaii.
In questa fase, la proposta di valore è relativamente chiara. Le aziende di servizi pubblici ottengono una visione più rapida e coerente delle condizioni degli asset, il che fornisce una base più solida per la pianificazione della manutenzione e la definizione delle priorità di investimento.
Gestione degli eventi: filtraggio degli allarmi per prevenire i sovraccarichi
Oltre a valutare lo stato di salute strutturale, gli operatori devono monitorare il comportamento effettivo delle loro reti in condizioni di flusso attivo.
È in questo ambito che l'intelligenza artificiale viene applicata ai dati relativi a flusso, livello ed eventi per migliorare la pianificazione della manutenzione e ridurre le perdite evitabili. Un problema comune nelle sale di controllo è il sovraccarico di allarmi. I sistemi generano allarmi ripetuti durante le giornate umide, ma molti di questi allarmi riflettono il comportamento idraulico previsto piuttosto che guasti imminenti.
Caso di studio: Wessex Water – StormHarvester. Durante una sperimentazione di tre mesi, il sistema ha identificato in tempo reale oltre 60 ostruzioni emergenti. I risultati pubblicati indicano inoltre che, con il metodo tradizionale, durante il periodo pilota sono stati generati 4,500 allarmi, mentre l'approccio basato sull'intelligenza artificiale avrebbe ridotto gli allarmi nella sala di controllo del 97%, arrivando a soli 138.
Lo stesso approccio analitico può essere utilizzato anche per identificare le perdite di capacità nascoste. Anglian Water – Contrastare gli afflussi e le infiltrazioni nella rete fognaria. Il risultato riportato è stato di 2.4 milioni di sterline di interventi mirati, una riduzione del 20% del flusso attribuibile a ingressi, afflussi e infiltrazioni e quasi 600 ore in meno di funzionamento delle stazioni di pompaggio.
Metodi simili vengono utilizzati anche per gestire il rischio di alluvioni e di capacità. Combinando le informazioni relative alle reti fognarie e di acque piovane, si riesce a comprendere meglio le prestazioni e i rischi per la rete fognaria di Northern Ireland Water , con circa l'85% dei siti individuati che hanno fornito risultati confermati. Più in generale, la piattaforma è progettata per fornire avvisi di alluvione con un anticipo fino a 48 ore.
South West Water offre un altro esempio di come questo approccio venga applicato. L'azienda idrica afferma di avere ora circa 12,000 sensori intelligenti che fungono da monitor del livello delle fognature in tutta la regione e riferisce separatamente che gli episodi di inquinamento si sono dimezzati negli otto mesi fino ad agosto 2025, mentre gli sversamenti dovuti a tracimazioni durante le tempeste si sono ridotti di quasi il 50% nell'ultimo anno.
Il significato pratico non risiede nella capacità di previsione intesa in senso astratto, bensì nell'indirizzare l'attenzione verso i luoghi e gli eventi che con maggiore probabilità richiederanno un intervento, in modo che le squadre e gli operatori sul campo possano intervenire in modo più tempestivo e selettivo.
Ottimizzazione degli asset: estrarre valore dalle infrastrutture esistenti
L'utilizzo più avanzato dell'intelligenza artificiale nella gestione delle reti fognarie e degli allagamenti va oltre la diagnosi e la previsione, arrivando al controllo in tempo reale.
In questa fase, l'obiettivo è quello di gestire la rete esistente in modo più dinamico. Le aziende di servizi idrici possono prevedere le precipitazioni, regolare pompe e paratoie in anticipo e instradare i flussi in modo più intelligente, in modo da sfruttare al meglio le capacità di stoccaggio e trasporto disponibili prima della costruzione di nuove infrastrutture.
Uno degli esempi più noti proviene da South Bend, nell'Indiana . Le informazioni pubblicate da Xylem sul progetto indicano che il programma di fognature intelligenti della città ha eliminato gli straripamenti durante i periodi di tempo asciutto, ridotto i volumi di scarico delle acque reflue miste (CSO) di oltre l'80% e contribuito a garantire un piano di controllo a lungo termine approvato dall'EPA che richiede il 60% in meno di investimenti infrastrutturali rispetto a quanto inizialmente previsto, con un risparmio di circa 400 milioni di dollari in spese in conto capitale.
Un principio simile si riscontra a Grand Rapids, nel Michigan , dove il monitoraggio e la modellazione digitali hanno contribuito a dimostrare che il problema dell'afflusso e dell'infiltrazione d'acqua nella città potrebbe essere risolto con una spesa di 30-50 milioni di dollari anziché con il miliardo di dollari inizialmente stimato, secondo Xylem.
Il sistema di drenaggio urbano AQUADVANCED di SUEZ va nella stessa direzione. La piattaforma si propone di combinare monitoraggio in tempo reale, previsioni meteorologiche e modellazione idraulica per supportare un controllo automatizzato che massimizza l'utilizzo dello spazio di stoccaggio, limita gli straripamenti e riduce il rischio di alluvioni.
Le informazioni pubblicate sul progetto descrivono inoltre il sistema come operativo in diverse città europee e affermano che AQUADVANCED® Urban Drainage supporta il funzionamento del sistema di drenaggio di Singapore.
Il valore operativo dell'IA è evidente soprattutto in questa fase. Gli strumenti digitali ora non si limitano più ad analizzare eventi passati o a prevedere rischi futuri. Nelle implementazioni più avanzate, influenzano direttamente il modo in cui gli operatori gestiscono la rete sotto pressione.
Oltre il problema del sovraccarico: una visione interconnessa per il drenaggio urbano.
Nonostante i progressi compiuti, estendere questi sistemi all'intera area di servizio di un'azienda di servizi pubblici rimane un'impresa difficile.
Il software predittivo si basa in larga misura su dati storici accurati e su sensori fisici robusti, in grado di resistere per anni a condizioni sotterranee difficili. Inoltre, gli operatori della sala di controllo necessitano di tempo e risultati comprovati per acquisire fiducia nelle raccomandazioni automatizzate prima di abbandonare la tradizionale supervisione manuale. Nonostante queste difficoltà, i gestori delle risorse idriche si stanno progressivamente allontanando dal monitoraggio di singole condotte per gestire le reti fognarie come un unico sistema interconnesso.
L'intelligenza artificiale da sola non può sostituire le infrastrutture obsolete, ma fornisce il "cervello" operativo necessario per massimizzare la capacità delle condutture esistenti. Con gli eventi meteorologici estremi che esercitano una pressione senza precedenti sui sistemi di drenaggio urbano, le aziende di servizi idrici più resilienti saranno quelle che combineranno l'ingegneria fisica con software predittivo. In definitiva, la padronanza di questo livello digitale offre agli operatori la previsione precisa di cui hanno bisogno per instradare l'acqua in sicurezza e proteggere le loro comunità ancor prima che inizi a piovere.
Poiché le reti di drenaggio urbano devono affrontare la duplice pressione dell'infrastruttura obsoleta e degli eventi climatici estremi, la gestione intelligente delle fognature sta diventando un elemento essenziale per la costruzione di città resilienti. Il futuro del drenaggio urbano non dipenderà dalla sostituzione delle infrastrutture fisiche con strumenti digitali, ma dall'integrazione dei due: utilizzare dati, intelligenza predittiva e controllo in tempo reale per rendere le reti esistenti più efficienti, reattive e resistenti a condizioni meteorologiche sempre più imprevedibili.
