Widerstandsfähigkeit städtischer Wasserversorgungssysteme im Erdbebenszenario

Wissenschaftliche Berichte Band 12, Artikelnummer: 20555 (2022) Diesen Artikel zitieren

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Die Bedrohungen für Wasserversorgungssysteme haben an Zahl und Intensität zugenommen. Naturkatastrophen wie Erdbeben haben verschiedene Arten von Schäden an Wasserverteilungsnetzen (WDN) verursacht, insbesondere bei solchen mit veralteter Infrastruktur. In diesem Artikel wird die Widerstandsfähigkeit eines bestehenden Wasserverteilungsnetzes bei Erdbebengefahr untersucht. Es wird ein Erdbebenerzeugungsmodell in Verbindung mit einem probabilistischen, strömungsbasierten, druckgesteuerten Bedarfshydraulikmodell untersucht und auf ein bestehendes WDN angewendet. Insgesamt wurden 27 Erdbebenszenarien und 2 Reparaturstrategien simuliert. Bei der Analyse wurden hydraulische Belastbarkeitskennzahlen wie Druck, Leckagebedarf, Wasserversorgungsfähigkeit und betroffene Bevölkerung untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass der Knotendruck in einigen Erdbebenszenarien unter den Nenndruck fällt und Null erreicht. Innerhalb weniger Stunden nach einem Erdbeben könnte der Leckbedarf mehr als 10 m3/s erreichen. Beispielsweise sinkt die Wasserversorgungsfähigkeit bei einem Erdbeben der Stärke 6,5 M auf einen Tiefstwert von 40 % und die betroffene Bevölkerung erreicht bis zu 90 %. Diese Studie beleuchtet und quantifiziert Schwachstellen innerhalb des simulierten WDN. Die hier beschriebenen Tools veranschaulichen einen Ansatz, der (1) letztendlich dazu beitragen kann, besser fundierte Wassersicherheitspläne für Versorgungsunternehmen zu erstellen, und (2) proaktive Strategien zur Minderung/Reparatur vorzubereiten, bevor eine Gefahr dieser Art auftritt.

Wasserverteilungsnetze (WDNs) sind kritische Infrastrukturen (CI)1. WDN bestehen aus Systemen, Einrichtungen, Technologien, Diensten usw., die für das Wohlergehen der Menschen und eine nachhaltige Wirtschaft unerlässlich sind. WDNs sind einer Vielzahl von Bedrohungen ausgesetzt, die zu erheblichen Schäden und Dienstunterbrechungen führen können. Zu diesen Bedrohungen gehören alternde Infrastruktur, Naturkatastrophen und vom Menschen verursachte Gefahren. WDNs sind in ihrem Aufbau und ihren Funktionen ähnlich, unterscheiden sich jedoch in ihrer Größe, Lage und Schwachstellen. Dementsprechend implementieren Wasserversorger Strategien und entwickeln maßgeschneiderte Wassersicherheitspläne (WSP), um ihre WDN-Resilienz zu erhöhen und solche Bedrohungen zu überwinden.

Naturkatastrophen wie Erdbeben, Dürren, Brände, Hurrikane, Überschwemmungen und schwere Stürme haben zu vielfältigen Schäden an WDNs geführt, insbesondere bei solchen mit veralteter Infrastruktur. Forscher haben Methoden vorgeschlagen, um die Folgen von Naturkatastrophen auf kritische Infrastrukturen wie Wasserversorgungssysteme abzuschätzen. Frühere Studien berichteten über Schäden, darunter Rohrlecks und -brüche; Ausfall von Kläranlagen, Pumpen, Reservoirs und Tanks; Stromausfälle; Verluste der Wasserqualität, eingeschränkter Zugang zu Vorräten und Einrichtungen; und andere negative Auswirkungen auf das Systempersonal2,3,4. Nach einer Untersuchung der Schäden, die eine Naturkatastrophe an Wasserversorgungssystemen anrichten kann, berichtete die Panamerikanische Gesundheitsorganisation (PAHO)5, dass Erdbeben das größte Zerstörungspotenzial für WDN haben. Dies liegt daran, dass (1) Erdbeben kaskadierende Schäden in Form von Bränden, Stromausfällen und strukturellen Zerstörungen an WDN-Anlagen und -Einrichtungen verursachen und (2) WDN-Komponenten unter der Erde vergraben sind, wo die seismische Dämpfung stärker ist und es nicht leicht zu Schäden kommt erkannt und repariert6,7.

Beispielsweise zerstörte das gewaltige Erdbeben in San Francisco, das eine Minute dauerte, im Jahr 19068 Tausende von Rohren, verursachte einen Mangel an Feuerlöschmitteln, was zu einem Feuer führte, das drei Tage andauerte, 800 Menschen tötete und massive Sachschäden verursachte. Das Erdbeben in Kobe9 im Jahr 1995 beschädigte mehr als 4.000 Rohre und verursachte den Verlust der Wasserversorgung für mehr als eine Million Menschen. Die Erdbeben in San Fernando und Northridge10 beschädigten Dutzende von Wasserleitungen und die Wasserversorgung war wochenlang unterbrochen. Neuere Erdbeben haben trotz der Fortschritte bei erdbebensicheren Materialien und Technologien zu erheblichen Schäden am WDN geführt. Das Erdbeben in South Napa im Jahr 2014 hat die Anfälligkeit von WDNs noch einmal deutlich gemacht. Es wurden mehr als 150 Wasserhauptbrüche gemeldet, wodurch den Feuerwehrleuten nicht mehr genügend Wasser zur Verfügung stand, um sechs große Brände nach dem Erdbeben zu bekämpfen11. Carter12 betonte die Besorgnis über Schimmelbildung aufgrund eines Ausfalls der Wasserleitung, der mehr Schaden verursachte als die Erschütterungen selbst. Das Erdbeben in Kumamoto im Jahr 2016 ist eine weitere aktuelle Erinnerung an die Anfälligkeit von WDN für seismische Bedrohungen. Das Erdbeben unterbrach zeitweise die Wasserversorgung für mehrere Tage13.

Die Zuverlässigkeit und Widerstandsfähigkeit von Wasserversorgungssystemen unter seismischer Einwirkung wurde in den letzten Jahrzehnten untersucht. Um dieses Thema zu untersuchen, wandten die Forscher verschiedene Methoden an und schlugen sie vor, wie z. B. deterministische und probabilistische seismische Gefahrenanalysen; analytische Modelle (z. B. numerische Modelle erdverlegter Pipelines, Modelle des Pipeline-Verfalls, Modelle der gegenseitigen Abhängigkeit von Komponenten und strömungsbasierte Modelle14). Eine Zusammenfassung dieser Studien ist in Tabelle 1 dargestellt.

Eine Durchsicht dieser früheren Studien zeigt, dass den meisten eine realistische hydraulische Simulation in Verbindung mit einem Erdbebenerzeugungsmodell fehlt. Nur wenige Studien verwendeten eine druckgetriebene Nachfrageanalyse (PDD) bei der Simulation eines gleichzeitig störenden Erdbebens, oder bei der Einführung von PDD wurden probabilistische Simulationen nicht berücksichtigt. Simulationen, die eine bedarfsgesteuerte Analyse (DDA) verwendeten, gingen davon aus, dass der Knotenbedarf unabhängig vom Druckgradienten gedeckt wird. Dies ist bei einem Störereignis wie einem Erdbeben selten der Fall. Andere vorgestellte Simulationen verwendeten PDD ohne Berücksichtigung des breiten Spektrums möglicher Simulationen (dh probabilistische Simulation) oder verwendeten ein imaginäres WDN. Dies beeinträchtigt die Zuverlässigkeit der Analysen erheblich. In dieser Studie wird ein Erdbebenerzeugungsmodell mit einem probabilistischen, strömungsbasierten PDD-Hydraulikmodell gekoppelt. Die Kopplung wird entwickelt und auf ein bestehendes WDN in M-City in Ontario, Kanada, angewendet. Obwohl es sich hierbei um eine Fallstudie handelt, können die übergreifenden Ergebnisse und Implikationen zur Verbesserung prädiktiver Wassergefährdungsmodelle im Allgemeinen genutzt werden.

In diesem Abschnitt werden die Methoden zur Simulation von Erdbebengefahren in diesem speziellen WDN beschrieben. Abbildung 1 zeigt die vier für diese Aufgabe erstellten Untermodule im Water Network Tool for Resilience (WNTR)33. Im Untermodul 1 wird eine Eingabedatei (dh mit der Erweiterung .INP), die beschreibende Daten des WDN enthält, in EPANET34 kompiliert. In dieser Datei werden Systemkomponenten und deren Eigenschaften eingetragen. Zur Beschreibung von Lagertanks werden beispielsweise Daten zu Größe, Standort, Höhenlage, Alter, Baumaterialien, Zulauf- und Ablauftyp eingegeben. Zu den typischen Daten für Rohre gehören Position, Neigung, Durchmesser, vor- und nachgelagerte Verbindungen, Material usw. Anschließend werden den Systemkomponenten Fragilitätskurven zugewiesen, wie im Abschnitt „Ausfall von WDN-Komponenten“ beschrieben.

Flussdiagramm der Erdbebensimulation in WDN.

Untermodul 2 beherbergt den Erdbebensimulationsprozess. Zunächst wird ein vorher festgelegtes hypothetisches Szenario erstellt, in dem Ort, Stärke und Tiefe des Erdbebens zugewiesen werden. Die Werte für diese Merkmale könnten zufällig oder, wie in dieser Studie, basierend auf der Kenntnis des Systems ausgewählt werden. Um beispielsweise ein Worst-Case-Szenario vorherzusagen, werden eine höchstwahrscheinliche Größenordnung, ein besonders sensibler Ort (z. B. in der Nähe einer Pumpstation) und eine größere Tiefe ausgewählt. Zweitens werden geeignete Ground Motion Prediction Equations (GMPE) zugewiesen, um die Dämpfung seismischer Wellen darzustellen. Standort, Topographie und simulierte Erdbebeneigenschaften sind die Hauptüberlegungen in diesem Schritt. Drittens wird für jedes Szenario eine Formulierung der Spitzenbodenbeschleunigung (PGA), der Spitzenbodengeschwindigkeit (PGV) und der Reparaturrate (RR) eingefügt und berechnet.

Im dritten Teilmodul erfolgt die Simulation der WDN-Hydraulik mit dem PDD-Ansatz (Abschnitt „Hydraulische Analyse“). Anschließend wird mithilfe von Fragilitätskurven und den berechneten Werten von PGA, PGV und RR der Status jeder WDN-Komponente bestimmt. Der letzte Schritt dieses Untermoduls ist die Quantifizierung von Systemschäden. Wenn zum Beispiel die Erschütterungen zu einem Stromausfall in einer Pumpe und mehreren Lecks in Tanks, Verbindungen und Rohren geführt hätten; Nachfolgende Druckabfälle, Leckbedarfsmengen und Orte für diese Schäden werden in diesem Schritt quantifiziert.

Die Reaktionsfähigkeit und Gebrauchstauglichkeit von WDN unter Erdbebengefahr wird anhand von Resilienzmetriken im vierten Untermodul (Abschnitt „Netzwerkresilienz“) untersucht. In diesem Teilmodul werden Resilienzmetriken definiert, formuliert und berechnet. Dieses Untermodul kann als Zusammenfassung der Simulationsergebnisse betrachtet werden, was für Analysten und Entscheidungsträger sehr wichtig ist.

Da es sich bei dieser Simulation um ein Szenario mit mehreren Ergebnissen handelt, wird die Monte-Carlo-Simulation verwendet, um die mit mehreren Realisierungen verbundene Unsicherheit zu bewältigen und die probabilistische seismische Zuverlässigkeit abzuschätzen. Für aussagekräftige Ergebnisse und zur Validierung der Simulation wird empfohlen, eine große Anzahl von Iterationen zu berücksichtigen7. In dieser Arbeit werden fünfzig Realisierungen jedes Erdbebenszenarios (dh Stärke, Ort und Tiefe) berücksichtigt. Die Anzahl der Realisierungen wurde von Klise et al.4 übernommen und kann je nach Kapazität und Geschwindigkeit der Simulationsmaschine variieren.

Die Auswirkungen eines Erdbebens auf ein WDN variieren je nach Erdbebenintensität, -ort und -tiefe; topologische Eigenschaften; und WDN-Layout und -Einrichtungen. Beim Aufbau eines Moduls zur Erdbebenerzeugung ist es entscheidend, die eingegebenen Erdbebeneigenschaften auf der Grundlage dieser Faktoren auszuwählen14. Zweifellos wird das Eingangserdbeben für jedes Untersuchungsgebiet unterschiedlich sein. Laut Hazards United States Multi-Hazard (HAZUS-MH) könnten sechs verschiedene Optionen zur Definition eines Erdbebenmoduls verwendet werden; Einige davon sind auf die Daten der Vereinigten Staaten zugeschnitten35. Tabelle 2 stellt diese Optionen vor.

In diesem Artikel werden die eingegebenen Erdbebenereignisse aus historischen Daten des Ziel-WDN extrahiert und auf beliebige Ereignisse erweitert. Historische Daten zeigen, dass M-City in einem Umkreis von 100 km in den letzten vier Jahrhunderten Erdbeben mit einer maximalen Intensität von 4,1 M und einer maximalen Tiefe von 18 km erlebt hat36. Historische Daten zeigen auch, dass etwa 70 %, 20 %, 5 % und 5 % der Erdbeben eine Intensität zwischen 2 und 3 M, weniger als 2 M, zwischen 3 und 4 M bzw. mehr als 4 M hatten. In der Vergangenheit kam es bei WDN im Untersuchungsgebiet noch nicht zu verheerenden Schäden an ihren Komponenten durch seismische Gefahren. Allerdings wird das Auftreten eines Erdbebens höherer Intensität höchstwahrscheinlich zu neuen Risiken und Schäden für das WDN in der Region führen.

Earthquakes Canada definiert ein Erdbeben als „die plötzliche Freisetzung gespeicherter elastischer Energie, die durch den plötzlichen Bruch und die Bewegung von Gesteinen entlang einer Verwerfung verursacht wird“36. Ein Teil der Energie wird in Form seismischer Wellen freigesetzt, die den Boden erschüttern. Diese Bodenerschütterungen verursachen verschiedene Bodenbewegungen, abhängig vom übertragenen Energiepfad und den geologischen Eigenschaften der Erdoberfläche37. Die Ground Motion Prediction Equation (GMPE) formuliert diesen Prozess der Energiefreisetzung vom Erdbeben-Epizentrum zur Erdoberfläche. Zwei physikalische Darstellungen dieser Bewegung sind Geschwindigkeit und Beschleunigung der seismischen Wellen. Bei der Untersuchung der Risiken seismischer Gefährdung sollte man den Höhepunkt solcher Bewegungen (dh PGV und PGA) berücksichtigen. Laut HAZUS-MH hängen Schwachstellen erdverlegter Rohre mit PGV und Schwachstellen anderer WDN-Komponenten (z. B. Tanks, Pumpen und Wasseraufbereitungsanlagen) mit PGA38 zusammen. Dämpfungsmodelle werden für ein bestimmtes Erdbeben und eine bestimmte Region entwickelt. Daher verwenden Modellierer normalerweise den Durchschnitt mehrerer empirischer Modelle, um auf ein allgemeines Verhalten zu schließen4,7,39. In dieser Studie wurde der GMPE, Gl. 1, für das PGV in einer bodencharakteristischen Topologie, vorgeschlagen von Kawashima et al.40; und der GMPE, Gl. 2, für die von Yu und Jin41 vorgeschlagenen PGA werden angenommen.

Dabei ist M die Erdbebenstärke ohne Einheit und R die Erdbebentiefe, gemessen vom Epizentrum in Kilometern (km). PGV wird häufig zur Schätzung der Rohrreparaturrate (RR) verwendet, die als die Anzahl der erforderlichen Reparaturen pro Kilometer Rohrlänge (Reparaturen/km) definiert ist. Die Gleichungen 3 und 4 repräsentieren lineare bzw. Potenzgesetz-RR-Modelle der American Lifelines Alliance39. Dämpfungsmodelle werden für einen bestimmten Ort und ein bestimmtes Erdbeben entwickelt. Daher werden Korrekturfaktoren hinzugefügt, um Boden- und Rohreigenschaften zu berücksichtigen42. Tabelle 3 und Gl. 5 zeigen den Korrekturfaktor und ihre Kategorien und Gewichte, die von Isoyama et al.42 übernommen wurden.

Schäden am WDN nach einem Erdbeben werden durch Bodenbewegungen verursacht. Fragilitätskurven, ausgedrückt als Bodenbewegungsfunktionen, sind eine gängige Methode zur Vorhersage von Schäden an einem WDN. Dabei handelt es sich bei Fragilitätskurven um statistische Hilfsmittel, die die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, dass ein Bauteil unter seismischer Anregung einen bestimmten Schadenszustand erreicht oder überschreitet. WDN-Komponenten wie Tanks, Pumpen und Rohre können unterschiedliche Schadenszustände aufweisen. Beispielsweise kann ein Rohrschaden in vier Zuständen ausgedrückt werden: Bruch, großes Leck, geringfügiges Leck und überhaupt kein Schaden. Eine große Datenbank mit Erdbebeneigenschaften und ihren Schäden an WDN-Komponenten kann zur Erstellung einer Art Fragilitätskurve verwendet werden, die als empirische Fragilitätskurve bezeichnet wird. Ein Beispiel für diese Art von Fragilitätskurven sind die in den Berichten der American Lifelines Alliance berichteten39,43. In diesen Berichten werden PGV und RR häufig verwendet, um Schäden an erdverlegten Rohren abzuschätzen, während PGA im Fall von Pumpen und Tanks verwendet wird.

In dieser Studie werden WDN-Analysen in zwei kompatiblen Softwareumgebungen durchgeführt, EPANET und Water Network Tool for Resilience (WNTR). EPANET bietet eine hohe Zuverlässigkeit bei der hydraulischen Analyse eines stationären WDN und eine leicht zugängliche Benutzeroberfläche. WNTR verfügt über ein Spektrum an Fähigkeiten, die gut zu dieser Arbeit passen: Die Fähigkeit, störende Vorfälle und Reaktionsstrategien hinzuzufügen, probabilistische Simulationen durchzuführen und Resilienzmetriken zu berechnen, war für diese Studie von wesentlicher Bedeutung.

Im gesamten WDN werden hydraulische Analysen für alle Knoten und Verbindungen durchgeführt. Jeder Knoten und jede Verbindung im Wassernetz verfügt über eine Massenbilanzgleichung, die Zufluss, Abfluss und mögliche Speicherung quantifiziert. Die in EPANET übernommenen Massenbilanzgleichungen sind in Gl. dargestellt. 634.

Dabei ist Pn die Menge der mit Knoten n verbundenen Rohre, qp,n die Wasserdurchflussrate (m3/s) von Rohr p in Knoten n, Dactn der tatsächliche Wasserbedarf am Knoten n (m3/s) und N die Menge aller Knoten. Hier ist qp,n positiv, es sei denn, Wasser fließt aus Knoten n in Rohr p.

Um Druckverluste in Verbindungen zu berücksichtigen, werden Energieerhaltungsformeln verwendet. In unseren hydraulischen Analysen wurde die Druckverlustformel von Hazen-Williams, Gl. 734, ist in EPANET ausgewählt.

Dabei ist hL der Druckverlust im Rohr (m), C der Hazen-Williams-Rauheitskoeffizient (ohne Einheit), d der Rohrdurchmesser (m), L die Rohrlänge (m), q die Wasserdurchflussrate ( m3/s), Hnj und Hni sind die Köpfe am Start- bzw. Endknoten (m).

Bei einem störenden Ereignis wie einem Erdbeben, bei dem die Druckgradienten im WDN instabil sind, ist die Anwendung von PDD-Methoden in hydraulischen Simulationen realistischer und genauer als DDA. In WNTR wird in hydraulischen Simulationen die PDD verwendet, die von Wagner et al.44 vorgeschlagen wurde. Eine Formulierung dieses Modells ist in Gl. dargestellt. 8.

Dabei ist D der tatsächlich gelieferte Bedarf (m3/s), p der Druck (Pa), P0 der Druck, unter dem die Kunden kein Wasser erhalten können (Pa), Df der erwartete Bedarf (m3/s) und Pf ist der Druck, über dem die erwartete Nachfrage eingehen sollte (Pa).

Ein weiteres Modell, das während eines Störereignisses von entscheidender Bedeutung ist, ist das Leckmodell. Es ist mit Lecks an Tanks, Armaturen, Verbindungsstücken und Rohren zu rechnen. Leckagen wirken sich negativ auf die Hydraulik und die Wartungsfreundlichkeit des WDN aus. Im WNTR können Lecks oder Leckbedarf modelliert und Wasserverluste zwischen dem Beginn des Störereignisses und dem Zeitpunkt der Reparatur der betroffenen Komponenten quantifiziert werden. In Fällen größerer Lecks kann ein Bruch modelliert werden, indem ein Rohr in zwei Abschnitte geteilt und an beiden Enden zwei neue getrennte Verbindungen hinzugefügt werden. Die Gleichung, hier in allgemeiner Form ausgedrückt als Gl. 945 wird im WNTR verwendet, um Lecks als Massendurchfluss zu quantifizieren.

Dabei ist Leck der Leckbedarf (m3/s), Cd der Abflusskoeffizient, A die Oberfläche des Lecklochs (m2), ρ die Wasserdichte (kg/m3), P der Manometerdruck im Rohr (Pa), und α ist ein Korrekturfaktor. Unter der Annahme einer turbulenten Strömung und großer Leckagen aus Rohren werden die Werte für Cd und α auf 0,75 bzw. 0,5 festgelegt46.

In der Technik wird die Belastbarkeit eines Systems als die Zeit definiert, die erforderlich ist, um nach Eintreten eines störenden Ereignisses einen Gleichgewichtszustand wiederherzustellen47. Der WDN-Resilienzzyklus beginnt in der Entwurfsphase, wird dann durch Betrieb und Wartung gestaltet und schließlich durch Reparatur- und Schadensbegrenzungsprozesse getestet. Jede Stufe zielt darauf ab, die Auswirkungen störender Ereignisse zu reduzieren, wenn sie auftreten. Die Quantifizierung der WDN-Resilienz ist entscheidend, um die mögliche Systemreaktion auf eine Vielzahl von Störereignissen vorherzusagen. Die United States Environmental Protection Agency (USEPA) klassifiziert WDN-Resilienzmetriken in fünf Kategorien: Wirtschaft, Hydraulik, Topographie, Wasserqualität und Wassersicherheit48. Die Auswahl der repräsentativsten Metrik ist wichtig und hängt vom Szenario des störenden Ereignisses und den verfügbaren Eingabedaten ab. In dieser Studie werden hydraulische Metriken verwendet, um die WDN-Resilienz zu messen. Dazu gehören Druck, Nachfrage, Wasserversorgung und betroffene Bevölkerung. Erwartete Erdbebenschäden am WDN (z. B. Lecks, Brüche, Stromausfall) und verfügbare hydraulische Modelldaten waren der Grund für die Auswahl hydraulischer Metriken. Die Gleichungen 10 und 11 berechnen die Wasserversorgung bzw. die betroffene Bevölkerung.

Dabei ist WSAt die Wasserversorgungsfähigkeit des WDN zum Zeitpunkt t, n ist die Knotennummer der gesamten N Netzwerkknoten, Vnt und Ṽnt sind die tatsächliche und erwartete Wassermenge, die am Knoten n zum Zeitpunkt t empfangen wird. Wenn wir beispielsweise ein einfaches Netzwerk aus vier Knoten (n1, n2, n3 und n4) haben, die zu einem Zeitpunkt t einen erwarteten Bedarf von (Ṽ1t = Ṽ2t = Ṽ3t = Ṽ4t = 0,1 m3) und einen tatsächlichen Bedarf von haben (V1t = 0,06 m3, V2t = 0,09 m3, V3t = 0,09 m3 und V4t = 0,08 m3), dann WSAt = 0,8 oder 80 %. Wenn während eines Störereignisses die tatsächlich empfangenen Wassermengen auf (V1t = 0,04 m3, V2t = 0,06 m3, V3t = 0,09 m3 und V4t = 0,05 m3) sinken würden, würde WSAt entsprechend auf 0,6 oder 60 % sinken.

In Gl. 11, Plt ist die zum Zeitpunkt t betroffene Bevölkerung, popn ist die Bevölkerung am Knoten n, dnt ist eine binäre Variable, qn ist das durchschnittliche Wasservolumen, das pro Tag am Knoten n unter normalen Bedingungen verbraucht wird, und R ist das durchschnittliche Wasservolumen, das pro Tag verbraucht wird Kopf pro Tag. Basierend auf Klise et al.4 und industriellen Erfahrungen wird R auf 0,75 m3/Kopf/Tag festgelegt und der Schwellenwert liegt bei 75 %.

Für das oben gegebene Beispiel gilt: Wenn q1 = q2 = q3 = q4 = 900 m3/Tag, dann ist pop1 = pop2 = pop3 = pop4 = 1200 Kopf. Während des gegebenen Störereignisses sind V1t/ Ṽ1t = 0,4, V2t/ Ṽ2t = 0,6, V3t/ Ṽ3t = 0,9, V4t/ Ṽ4t = 0,5 und d1t = 1, d2t = 1, d3t = 0, d4t = 1. Als Ergebnis , die gesamte betroffene Bevölkerung zum Zeitpunkt t, Plt würde 1200 + 1200 + 1200 = 3600 Einwohnern entsprechen.

Diese Fallstudie untersucht die WDN-Resilienz in M-City in Ontario, Kanada. Das WDN besteht hauptsächlich aus einer Wasseraufbereitungsanlage (WTP) mit einer Kapazität von 125.000 m3/Tag, 7 Niederdruckpumpen und 5 Druckerhöhungspumpen, fast 8.000 Rohren und 9.000 Anschlüssen, 1.700 Ventilen, einem Reservoir und 6 Lagertanks. Die Rohre bestehen aus Gusseisen, Sphäroguss und Polyvinylchlorid und es gibt keine Hinweise auf eine mögliche Bodenverflüssigung im Versorgungsbereich. Die räumlichen Anordnungen dieser Merkmale wurden zur Bestimmung der Rohrbrüchigkeitskurven verwendet. Dieses System versorgt mehr als 65.000 Verbraucher, wobei 80 % des Wasserabflusses von kommerziellen Gewächshäusern verbraucht werden.

Für Erdbebenszenarien wurden insgesamt 27 verschiedene Konfigurationen ausgewählt. Diese Konfigurationen waren das Ergebnis von drei Standorten (d. h. Standort 1, Standort 2 und Standort 3) innerhalb des WDN, 3 Magnituden (d. h. 4,5 m, 5,5 m und 6,5 m) und 3 möglichen Tiefen (d. h. 5 km). , 10 km und 15 km). Wie bereits erwähnt, wurden unter Berücksichtigung der Simulationsunsicherheit 50 Realisierungen für jedes der 27 Szenarien durchgeführt. Abbildung 2 zeigt den Aufbau des WDN und eine Konfiguration der simulierten Erdbebenorte. Standort 1 wurde ausgewählt, um ein Erdbeben-Epizentrum in der Nähe wichtiger Anlagen wie der Wasseraufbereitungsanlage, mehreren Lagertanks, der Pumpstation und strategischen Verbrauchern (den Gewächshäusern) zu haben. Standort 2 hat ein mittleres räumliches Profil, wobei das Epizentrum des Erdbebens in der Nähe eines Wohngebiets, Druckerhöhungspumpen und eines Lagertanks ausgewählt wurde. Anschließend wurde ein weniger dicht besiedeltes Wohngebiet als Epizentrum des Erdbebens an Standort 3 ausgewählt.

Studierte das WDN-Layout und die Konfiguration von Erdbebenszenarien.

Es wird davon ausgegangen, dass alle Erdbebenszenarien zwei Tage nach Beginn der Simulation eingetreten sind und zwei Wochen lang andauerten. Diese Einstellungen wurden festgelegt, um eine angemessene Simulation vor und nach dem Erdbeben zu ermöglichen, und können je nach erwartetem Zeitrahmen für die Schadensbehebung variieren. Für die PDD-Hydrauliksimulationsläufe wurden ein Mindestdruck von Null und ein Nenndruck von 25 psi verwendet4. Alle simulierten Szenarien beinhalteten mögliche Schäden an WDN-Komponenten und gingen davon aus, dass Reparaturteams drei Stunden nach Auftreten der Erschütterung vor Ort waren.

Schäden an WDN-Komponenten wurden nach der Berechnung von PGA, PGV und RR für jede Realisierung jedes Szenarios ermittelt. Tabelle 4 zeigt die Berechnungszusammenfassung dieser Merkmale und die Anzahl der beschädigten Komponenten. Beispielsweise ist die räumliche Darstellung des berechneten PGV für ein Erdbeben mit einer Stärke von 5,5 M und einer Tiefe von 15 km an Ort 1 in Abb. 3 dargestellt. Der PGV ist im Epizentrum des Erdbebens mit einem Wert von 0,18 m/s am höchsten. Dieser Wert nimmt ab, je weiter der PGV vom Erdbeben-Epizentrum entfernt berechnet wird, um schließlich einen Wert von Null zu erreichen.

Räumliche Darstellung des berechneten PGV für ein Erdbeben mit einer Stärke von 5,5 M und einer Tiefe von 15 km an Standort 1.

WDN-geschädigte Komponenten wurden anhand vordefinierter Schadenszustände (DS) und Fragilitätskurven bestimmt. In dieser Studie waren Pumpen, Tanks und Rohre die WDN-Komponenten, die unter Erdbebengefahr untersucht wurden. Die Pumpen sind entweder nicht beschädigt oder aufgrund eines Stromausfalls oder eines Maschinenausfalls abgeschaltet (DS1). Für Panzer wurden drei Schadenszustände vordefiniert. DS1, DS2 und kein Schaden, was ein geringfügiges Leck (Leckdurchmesser beträgt weniger als 0,25 m), ein großes Leck (Leckdurchmesser beträgt mehr als 0,25 m mit einer Obergrenze von 1,0 m) bzw. kein Leck darstellt. Außerdem wurden für Rohre drei Schadenszustände vordefiniert. DS1 für ein geringfügiges Leck, für das der Leckdurchmesser aus einer gleichmäßigen Verteilung mit einem Minimum von 0,01 m und einem Maximum von 0,05 m ermittelt wurde, während DS2 ein großes Leck mit einem Durchmesser von 0,05 m bis 0,15 m4 darstellte und DS3 für keinen Schaden .

Allen WDN-Komponenten wurde stochastisch ein Schadenszustandsstatus zugewiesen, basierend auf der Wahrscheinlichkeit der Überschreitung eines Schadenszustands und dem berechneten PGA und RR dieses spezifischen Szenarios und dieser Realisierung (dh aus der Fragilitätskurve der Komponenten). Abbildung 4 zeigt Fragilitätskurven für Rohre, Tanks und Pumpen sowie die jeweils zugeordneten Schadenszustände. Wenn beispielsweise in Abb. 4A der berechnete Wert von RR multipliziert mit der Rohrlänge gleich 0,4 ist und die Wahrscheinlichkeit, dass ein Schadenszustand von 0,2 überschritten wird, besteht, dann wird dieses Rohr höchstwahrscheinlich einen geringfügigen Leckschaden erleiden, und DS1 wird hier zugewiesen .

Zerbrechlichkeitskurven und Schadenszustände für (A) Rohr, (B) Tank und (C) Pumpe.

Nachdem jeder Komponente ein Schadenszustand zugewiesen wurde, wird das WDN-Modell aktualisiert, um solche Änderungen zum Zeitpunkt des Ausfalls einzubeziehen. Beispielsweise wird eine „Aus“-Kontrolle hinzugefügt, um den Pumpenschaden zum Zeitpunkt des Schadens während einer hydraulischen Simulation darzustellen. Auf die gleiche Weise werden externe Knoten hinzugefügt, um ein Leck in Rohren oder Tanks darzustellen, wobei der Knoten als Emitter mit einem Durchmesser fungiert, der dem Leckdurchmesser entspricht.

Da es sich bei WDNs um kritische Infrastrukturen und Lebensadern der Gemeinschaft handelt, ist die Behebung der entstandenen Schäden unerlässlich. Daher wurden für alle Realisierungen zwei Reparaturstrategien (RS) definiert und simuliert. Paez et al.31 stellten mehrere Kriterien vor, die bei der Simulation von Reparaturen zu berücksichtigen sind. In dieser Arbeit wurden zwei Hauptaspekte von Paez et al.31 übernommen: (1) große Lecks und Brüche wurden vor kleineren Lecks priorisiert, und (2) die Teams verbringen einige Zeit damit, Lecks zu lokalisieren und zu isolieren, bevor mit den Reparaturen begonnen wird. Die erste Strategie in diesem Dokument, RS1, geht davon aus, dass die erwartete Kundennachfrage zehn Tage lang nach dem Erdbeben um ein Drittel geschrumpft ist. Während die vom Kunden erwartete Nachfrage für die zweite Reparaturstrategie, RS2, um die Hälfte reduziert wurde. Bei beiden Reparaturstrategien waren jeweils zehn Mannschaften im Einsatz, um die Schäden vier Stunden nach dem Erdbeben zu beheben. Zu den zehn Mannschaften gehören eine Mannschaft zur Behebung von Pumpenschäden, zwei Mannschaften zur Behebung von Tankschäden und sieben Mannschaften zur Behebung von Rohrschäden. Der Reparaturmechanismus wurde von Klise et al.4 übernommen. Dabei reparierte das Pumpenreparaturteam alle 8 Stunden eine Pumpe. Pumpen in der Nähe der Kläranlage und des Reservoirs wurden priorisiert, da sie sich am tiefsten Punkt des WDN in Küstennähe befinden. Bei reparierten Pumpen wurde alle 8 Stunden eine Pumpe wieder eingeschaltet.

Die Tank- und Rohrteams verbrachten 6 Stunden damit, die größten Lecks zu finden und zu isolieren, indem sie die Ventile an der nächstgelegenen Verbindungsstelle schlossen, und 6 Stunden damit, das Leck zu beheben und das Ventil zu öffnen. In Anbetracht der Anzahl der eingesetzten Besatzungen wurden der Tank und die sieben Rohre mit dem größten kumulierten Leckbedarf für die Reparatur priorisiert. Da der Druck mit der Zeit schwankt, ändert sich auch der kumulative Leckbedarf. Daher wurde dieser Prozess der Quantifizierung des kumulativen Leckbedarfs und der Priorisierung der Reparatur alle 12 Stunden wiederholt. Dabei wird davon ausgegangen, dass beschädigte Komponenten nach der Reparatur wieder ihre volle Betriebsfähigkeit erreichen.

Der Tank- und Verbindungsdruck sinkt, da mehr WDN-Komponenten beschädigt werden. Abbildung 5 zeigt den WDN vor dem Erdbeben. Die Abbildung zeigt 48 Stunden der Simulation, wo der Druck meist zwischen 35 und 80 psi liegt. Abbildung 6 zeigt den Verbindungsdruck 24 Stunden nach dem Erdbeben (dh am Tag 3 der Simulation) für eine einzelne Realisierung von 5,5 M an Standort 1 mit und ohne RS2. In diesem Szenario wurden zwei Pumpen in der Nähe der Kläranlage und zwei Druckerhöhungspumpen beschädigt (z. B. im abgeschalteten Zustand) sowie drei Tanklecks und 91 Rohrlecks. In Abb. 6A wird die Simulation für dieses Szenario ohne Reparaturstrategie ausgeführt. Es ist ersichtlich, dass 24 Stunden nach dem Erdbeben an den meisten Netzknoten ein Druck herrschte, der unter oder gleich dem Nenndruck von 25 psi lag. In Abb. 6B wurden Reparaturtrupps ausgesandt und RS2 implementiert. Der Verbindungsdruck in der Nähe von Standort 1 und anderen Teilen des Netzwerks begann auf 25 psi bis 60 psi anzusteigen, wohingegen in der Nähe von Standort 2 unbedeutende Änderungen zu beobachten waren. Dies ist wiederum darauf zurückzuführen, dass der Reparatur von Pumpen, Tanks und Komponenten in der Nähe Priorität eingeräumt wird Kläranlage. Und weil an mehreren Rohren in der Nähe von Standort 2 ein großer Schadenszustand aufgetreten ist, wie Abb. 6C zeigt.

WDN-Druck vor dem Auftreten des Erdbebens und 48 Stunden nach Beginn der Simulation.

M-City WDN unter einem Erdbeben der Stärke 5,5 M an Standort 1. (A) Netzknotendruck 24 Stunden nach dem Erdbeben, wenn keine Reparaturen durchgeführt werden. (B) Netzwerkknotenpunktdruck 24 Stunden nach dem Erdbeben im Falle einer Reparaturstrategie, RS2. (C) Netzwerkbeschädigte Komponenten für dieses Szenario.

Ein weiterer zu bedenkenswerter Punkt ist, dass der Verbindungsdruck für dieses Szenario mit RS2 innerhalb eines Tages wieder auf den Nenndruck oder darüber stieg. Dies gilt als relativ schnelle Wiederherstellung und ist wahrscheinlich auf die Annahmen der Reparaturstrategie RS2 zurückzuführen, bei der die vom Kunden erwartete Nachfrage um die Hälfte zurückging. Dieser Rückgang der erwarteten Kundennachfrage könnte unrealistisch und extrem sein. Es ahmt jedoch einen Ausnahmezustand nach, der in einem Erdbebenszenario sehr wahrscheinlich eintreten wird.

Tanks dienen der Lagerung, decken den Brandbekämpfungsbedarf und stellen zusätzliche Fördermengen für das Wassernetz bereit, um Druckschwellenwerte einzuhalten. Bei einem seismischen Ereignis ist zu erwarten, dass der als Druckhöhe (m) gemessene Tankfüllstand aufgrund von Pumpenschäden und Undichtigkeiten sinkt. Abbildung 7 zeigt den Tankdruck für die oben erwähnte einzelne Realisierung. Für diese Erkenntnis sind 3 Panzer von direktem Schaden betroffen (Panzer 1 und Panzer 2 an Standort 1 und Panzer 3 an Standort 2). Wie Abb. 7 zeigt, sank der Druck in diesen drei Tanks etwa 4 bis 6 Stunden nach dem Erdbeben drastisch. Dies ist auf Abschaltschäden an zwei Pumpen an Standort 1 und einer Pumpe an Standort 2 sowie auf neue größere und kleinere Lecks in Rohren und Tanks zurückzuführen. Dieser starke Druckabfall entleert nicht nur die direkt betroffenen Tanks, sondern auch andere Tanks im System (z. B. Tanks 3, 4 und 5). Während Reparaturen durchgeführt werden, um Lecks zu kontrollieren und die beschädigten Pumpen wieder in das System einzuspeisen, erholt sich der Tankdruck bei den Tanks 1, 2 und 3 langsam nach etwa 48 Stunden und bei den Tanks 4, 5 und 6 schneller Die Zeit zur Wiederherstellung des Tankdrucks hängt von der Intensität und dem Schaden des Erdbebens sowie der Reparaturstrategie ab. Daher wird eine längere Wiederherstellungszeit erwartet für: (1) ein Erdbeben höherer Stärke (d. h. Erdbebenszenarien mit einer Stärke von 6,5 M in unserer Studie) und (2) Reparaturstrategien mit weniger Besatzungen oder höherer vom Kunden erwarteter Nachfrage, wie in RS1.

M-City WDN-Tankdruck unter einem Erdbeben der Stärke 5,5 M an Standort 1 und Reparaturstrategie, RS2.

Der Leckbedarf im Zusammenhang mit kleineren und größeren Lecks und Brüchen in Rohren und Tanks ist in Abb. 8 dargestellt. Das 5,5-M-Erdbeben ereignete sich am Standort 1 am zweiten Tag der Simulation und verursachte Leckschäden in 91 Rohren und 3 Tanks. Der gezeigte Stapelleckbedarf beginnt in den ersten 6 Stunden mit einer hohen Rate. Mit der Implementierung von RS2 und der Erkennung, Isolierung und Behebung dieser Lecks durch Reparaturteams sinkt die Nachfrage nach Lecks bereits am ersten Tag nach dem Erdbeben auf die Hälfte. Die Priorisierung von Rohren mit höherer Leckbedarfsrate trägt dazu bei, Lecks schnell zu reduzieren. Dies ist zwischen Tag 2 und Tag 4 zu beobachten. Zwischen Tag 2 und Tag 3 sinkt der kumulative Leckbedarf um 50 % von 8,5 m3/s auf 4,2 m3/s. Dies steht im Vergleich zu 75 % von 4,2 m3/s auf 0,9 m3/s für den Zeitraum zwischen Tag 3 und Tag 4. Die Erkennung solcher Lecks über oder unter der Erde in einem räumlichen Netzwerk ist keine triviale Aufgabe. Dies unterstreicht, wie wichtig es ist, in schnellere und genauere Leckerkennungstechniken zu investieren.

Ein gestapeltes Säulendiagramm des Leckbedarfs (m3/s) für beschädigte WDN-Komponenten, die durch ein Erdbeben der Stärke 5,5 M an Standort 1 mit RS2 verursacht wurden. Jeder farbige Block in der gestapelten Spalte stellt eine WDN-Komponente dar.

Es ist erwähnenswert, dass Rohre, bei denen in einem Erdbebenszenario eine hohe Wahrscheinlichkeit größerer Schäden bestand, in einem anderen Erdbebenszenario immer noch eine hohe Wahrscheinlichkeit größerer oder kleinerer Schäden aufwiesen. Es wurde eine Liste dieser Rohre erstellt und Empfehlungen an den Wasserversorger weitergeleitet, um einer Nachrüstung oder einem Ersatz durch erdbebensichere Rohre Vorrang einzuräumen.

WDN Water Serviceability (WSA) ist eine hydraulische Belastbarkeitsmetrik, die die Zeit misst, die das System benötigt, um seine Funktionsfähigkeit wiederherzustellen. Obwohl die Wiederherstellung der vollständigen Gebrauchstauglichkeit (dh der Gebrauchstauglichkeit vor einem Erdbeben) wünschenswert ist, ist dies möglicherweise nicht innerhalb eines kurzen Zeitrahmens erreichbar. Daher wird ein Schwellenwert für die Wiederherstellung des Dienstes auf 90 % der WSA vor dem Erdbeben festgelegt. Abbildung 9 zeigt die Mittellinie (in Schwarz) von 50 Erkenntnissen für das 5,5-M-Erdbebenszenario an Standort 1 mit Reparaturstrategie RS2. Es ist erkennbar, dass die WSA sofort nach dem Erdbeben am zweiten Tag der Simulation zu sinken begann und 1,2 Tage nach dem Erdbeben ein Minimum von 63 % erreichte. Reparaturteams in RS2 begannen 12 Stunden nach dem Erdbeben mit der Bergung einiger Komponenten. Und während die Reparatur- und Wiederherstellungsarbeiten fortgesetzt wurden, stieg die WSA 1,8 Tage nach dem Erdbeben auf 74 %. Dann nahm WSA die Form eines ungleichmäßigen Signals mit zunehmenden Höhen und Tiefen an. Dieses Verhalten stellt die Beziehung zwischen der tatsächlich gelieferten Wassermenge und der vom Kunden erwarteten Nachfrage dar (dh die Definition von WSA). Diese ungleichmäßige Signalform stellt die variierende erwartete Kundennachfrage während des Tages und von einem Tag zum anderen dar (Muster an Wochentagen gegenüber Wochenenden). Ungefähr 9,5 Tage nach dem Erdbeben stellte das WDN mindestens 90 % seiner Wasserversorgungsfähigkeit wieder her, während es bei kontinuierlichen Reparaturen etwa zwei Wochen dauerte, bis es wieder vollständig in den Normalzustand zurückkehrte.

WDN-Wasserversorgungstauglichkeit, dargestellt durch den Median von 50 Realisierungen für das Szenario eines Erdbebens der Stärke 5,5 M an Standort 1 mit Reparaturstrategie RS2.

Tabelle 5 fasst die minimale WSA und Wiederherstellungszeit für alle in diesem Dokument untersuchten Szenarien zusammen. Es ist ersichtlich, dass die minimale WSA niedriger und die Wiederherstellungszeit höher ist für: (1) Erdbeben mit höherer Stärke, die mehr Schäden verursachten, (2) Erdbeben, die an Standort 1 auftraten, dann an Standort 2 und zuletzt an Standort 3 Dies erklärt sich aus der Dichte der Standorte strategischer und wertvoller Vermögenswerte innerhalb des WDN und (3) der Reparaturstrategie, die zu einer geringeren Reduzierung der erwarteten Kundennachfrage führte (d. h. RS1 mit einer Reduzierung um ein Drittel im Vergleich zu der Hälfte bei RS2).

Die letzte in diesem Dokument vorgestellte Resilienzmetrik quantifiziert die Anzahl der Menschen, die von Störungen aufgrund von Erdbebengefahren betroffen sind. Abbildung 10 zeigt die betroffene Bevölkerung, dargestellt durch den Median von 50 Erkenntnissen für das Szenario des 5,5-Megapixel-Erdbebens an Standort 1 mit der Reparaturstrategie RS2. Einen Tag nach dem Erdbeben war die Wasserversorgung von etwa 33.000 Menschen durch das Erdbeben beeinträchtigt, wie Abb. 10 zeigt. Diese Zahl erreichte 1,8 Tage nach dem Erdbeben ihren Höchststand von 33.500 Menschen. Da die Reparaturen zwölf Stunden nach dem Erdbeben wirksam wurden, wurden weitere Komponenten wieder in Betrieb genommen. Die Zahl der Betroffenen begann nach zwei Tagen zu sinken, und dieser Rückgang nahm, wie bereits erwähnt, eine ungleichmäßige Signalform an. Neun Tage nach dem Erdbeben erreichte die Zahl der betroffenen Menschen die angenommene Erholungsschwelle von 6500 Menschen (dh 10 % der Gesamtbevölkerung).

Die betroffene Bevölkerung wird durch den Median von 50 Realisierungen für das Szenario eines Erdbebens der Stärke 5,5 M an Standort 1 mit der Reparaturstrategie RS2 dargestellt.

Tabelle 6 fasst die maximal betroffene Bevölkerung und die Erholungszeit für alle in diesem Dokument untersuchten Szenarien zusammen. Ähnlich wie bei WSA ist die maximal betroffene Bevölkerung höher und die Wiederherstellungszeit ist länger für: (1) Erdbeben mit höherer Stärke, die mehr Schaden verursachten, (2) Erdbeben, die an Standort 1 auftraten, dann an Standort 2 und zuletzt an Standort 3 und (3) Reparaturstrategie, die zu einer geringeren Reduzierung der vom Kunden erwarteten Nachfrage führte (d. h. RS1 mit einer Reduzierung um ein Drittel im Vergleich zu der Hälfte bei RS2).

Ein Erdbebenerzeugungsmodell und ein probabilistisches, strömungsbasiertes PDD-Hydraulikmodell wurden gekoppelt und auf ein tatsächliches WDN in M-City Ontario, Kanada, angewendet. Eine Durchsicht der relevanten Literatur ergab, dass nur sehr wenige Studien die PDD-Analyse bei der Simulation eines gleichzeitig störenden Erdbebens verwendeten, oder dass bei der Einführung der PDD probabilistische Simulationen nicht berücksichtigt wurden. Darüber hinaus gingen die Simulationen, die DDA anwandten, davon aus, dass der Knotenbedarf unabhängig vom Druckgradienten gedeckt wurde (untypisch bei einem störenden Ereignis wie einem Erdbeben). Andere Studien wendeten PDD an, ohne die breite Palette möglicher Simulationen zu berücksichtigen (d. h. probabilistische Simulation), oder sie verwendeten eine imaginäre WDN.

Diese Studie umfasste Erdbebenszenarien mit drei unterschiedlichen Stärken und drei unterschiedlichen Tiefen an drei Standorten innerhalb des WDN. Diese Szenarien wurden zusammen mit zwei Reparaturstrategien simuliert, um die WDN-Resilienz zu messen. WDN-Komponenten wurden durch Erdbebengefahr beschädigt. Der Schaden wurde durch die Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktionen in den Fragilitätskurven für jede Komponente definiert. Zur Quantifizierung der WDN-Belastbarkeit wurden hydraulische Metriken gemessen.

Basierend auf unserer Studie lassen sich folgende wichtige zusammenfassende Bemerkungen machen:

Leichte Erdbeben (dargestellt durch die 4,5-Millionen-Szenarien) führten tendenziell zu minimalen Schäden an WDNs; Schäden traten typischerweise bei schlecht gewarteten und gealterten Komponenten auf. Dieser Schaden wurde bei mittelschweren Erdbebenszenarien (dargestellt durch die 5,5-Millionen-Szenarien) erheblich und bei starken Erdbebenszenarien (dargestellt durch die 6,5-Millionen-Szenarien) schwerwiegend.

Die Wasserversorgung könnte tagelang ausfallen und bis zu 90 % der Wasserverfügbarkeit und Bevölkerung könnten bei mittelschweren und starken Erdbebenszenarien beeinträchtigt sein.

Reparaturstrategien wirken sich erheblich auf die Zeit der Wiederherstellung aus und sollten regelmäßig im WSP eines Versorgungsunternehmens geplant und aktualisiert werden.

Veraltete Infrastrukturkomponenten (z. B. alte Rohre) sollten insbesondere an sensiblen und dicht besiedelten Standorten (z. B. Standort 1 in unserer Studie) durch erdbebensicheres Material ersetzt werden.

Wasserversorger müssen sich nun auf ein wachsendes Spektrum an Bedrohungen vorbereiten, darunter veraltete Infrastruktur, Naturkatastrophen und vom Menschen verursachte Gefahren. Diese Arbeit veranschaulicht einen nützlichen Ansatz, um mehr Wasserversorgern bei der Bewertung ihrer kritischen Infrastruktur unter potenziell erheblichen Erdbebenszenarien zu helfen. Die hier dargestellten Tools können eingesetzt werden, um wichtige Pläne zur Wassersicherheit in der Versorgungswirtschaft zu erweitern oder zu verbessern. Allerdings erforderten die Ergebnisse dieser Arbeit große Eingabedatensätze, langwierige Analysen und eine Reihe von Annahmen. Für eine ähnliche Analyse und für ein reales WDN wie das in diesem Manuskript untersuchte sollten ein gut kalibriertes Modell des Systems und Erdbebenmodelldaten verfügbar sein und in die zuvor in Abb. 1 dargestellten Untermodule eingespeist werden. Während dieser Arbeit Einige der Eingabedatensätze waren nicht verfügbar und mussten generiert werden. Dies unterstreicht die Bedeutung von Daten und die Herausforderungen der Datenknappheit für Wasserversorger.

In dieser Studie wurden einige Annahmen über die Reparaturstrategie und die Anzahl der Besatzungen getroffen. Diese Annahmen gelten nicht für alle Wasserversorgungsunternehmen, sondern für diese Fallstudie. Dies sollte die Gültigkeit und Bedeutung einer solchen Analyse nicht beeinträchtigen, sollte jedoch für andere Standorte in Betracht gezogen werden. Zukünftige Arbeiten werden das mögliche Auftreten von Bränden und Kontaminationsereignissen sowie während eines Erdbebens untersuchen. Eine ähnlich gründliche Analyse soll durchgeführt und weiter verbessert werden.

Die Daten, die die Ergebnisse dieser Studie stützen, sind bei Union Water Supply Systems erhältlich. Es gelten jedoch Einschränkungen hinsichtlich der Verfügbarkeit dieser Daten, die für die aktuelle Studie unter Lizenz verwendet wurden und daher nicht öffentlich verfügbar sind. Daten sind jedoch auf begründete Anfrage und mit Genehmigung der Union Water Supply Systems bei den Autoren erhältlich.

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Die Autoren erklären, dass während der Erstellung dieses Manuskripts keine Gelder, Zuschüsse oder sonstige Unterstützung erhalten wurden.

Turbulence and Energy Lab, Ed Lumley Centre for Engineering Innovation, University of Windsor, Windsor, ON, Kanada

Mo'Tamad H. Bata, Rupp Carriveau & David S.-K. Ting

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Alle Autoren haben zur Konzeption und Gestaltung der Studie beigetragen. Materialvorbereitung, Datenerfassung und Analyse wurden von MB durchgeführt, RC vermittelte Kenntnisse im Wasserversorgungsbetrieb. DT stellte Fachwissen in den Bereichen Datendarstellung, Interpretation und Modellvalidierung bereit. Der erste Entwurf des Manuskripts wurde von MB verfasst und alle Autoren kommentierten frühere Versionen des Manuskripts. Alle Autoren haben das endgültige Manuskript gelesen und genehmigt.

Korrespondenz mit Rupp Carriveau.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Bata, MH, Carriveau, R. & Ting, D.SK. Widerstandsfähigkeit städtischer Wasserversorgungssysteme im Erdbebenszenario. Sci Rep 12, 20555 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-23126-8

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Eingegangen: 05. Mai 2022

Angenommen: 25. Oktober 2022

Veröffentlicht: 29. November 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-23126-8

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