APRÈN. Portal de la producció docent del professorat de la UPC

En aquest treball s'estudia la formació de subproductes de desinfecció (DBPs) en una xarxa de distribució d'aigua potable. Aquests DBPs es generen quan el clor utilitzat per a desinfectar l'aigua reacciona amb les diferents substàncies presents al mateix volum d'aigua. És molt important controlar la formació d'aquests productes, ja que poden causar problemes de salut als consumidors. Es treballarà amb dos models hidràulics corresponents a la xarxa d'aigua elevada de Manresa i a la xarxa del Consorci d'Aigües de Tarragona (CAT). Per dur a terme les diferents simulacions es farà servir el motor hidràulic Epanet, el llenguatge de programació R i l'extensió multiespècies EPANET-MSX. La metodologia consisteix a simular hidràulicament les dues xarxes a partir de les dades de demanda a cada node per conèixer el temps de residència de l'aigua dins la canonada. A continuació s'ha calculat la formació de DBPs fent servir el model que incorpora Epanet, també s'ha fet servir una equació que calcula la formació a partir del temps de residència. En comparar els resultats obtinguts d'ambdós mètodes s'observa que els valors són pràcticament idèntics. També s'han fet servir mesures reals corresponents a la formació de DBPs a diferents punts de la xarxa CAT per calibrar els diferents paràmetres necessaris per calcular correctament la formació. Un cop calibrats els paràmetres se simula la formació de DBPs i es compara el valor obtingut amb el valor real. Finalment, s'utilitzarà l'extensió multiespècies EPANET-MSX per simular la formació de DBPs i la quantitat de clor present a la xarxa de Manresa

L'objectiu d'aquest treball es la creació d'un eina per predir les fuites d'una xarxa d'aigua potable mitjançant tècniques d'intel·ligència artificial (IA) amb l'objectiu de reduir les pèrdues d'aigua gracies al manteniment predictiu. Aquesta eina permetrà detectar fuites potencials pretenent ajudar a millorar la gestió de les infraestructures i contribuint a la sostenibilitat dels recursos hídrics. Per a la realització del treball es farà us de les dades proporcionades per Aigües de Manresa. Les dades inclouen informació històrica de les fuites entre altres variables rellevants. Aquestes dades esdevenen la base per l'entrenament i els test realitzats. Les dades es tractaran al núvol fent us d'una infraestructura a Azure creada per aquest treball, amb Kubernetes per gestionar contenidors i Databricks per al processament de les dades. Per tant es farà us de fitxers .yaml per la configuració de la infraestructures, i la distribució de python PySpark que permet fer servir Spark, SQL i Python, aprofitant les capacitats de processament paral·lel de dades. Aquesta infraestructura permetria l'escalabilitat del sistema i una gestió eficient dels recursos a mesura que augmenti el volum de dades. També s'ha fet us de la llibreria Tensorflow per la realització de la xarxa neuronal així com Jupyter Notebook per motius econòmics

En aquest treball de final de màster es descriu el procés que s'ha seguit per desenvolupar la plataforma experimental per a crear un estabilitzador de tensió automàtic per al desenrotllament d'un fil. L'algoritme de control proposat consisteix en un controlador PI amb Anti-WindUP per controlar la posició del fil que es vol desenrotllar d'una bobina, evitant pèrdues de tensió i panxes que puguin malmetre el fil durant el procés de desenrotllament. Posteriorment, es vol afegir un segon llaç de control de tensió que, mesurant la tensió del fil, acabi de regular la tensió amb un fre solenoide per aconseguir el valor desitjat. Amb aquest projecte es vol iniciar el desenvolupament per oferir una solució en forma de prototip funcional a un problema real que han detectat a l'empresa Relats. La realització d'aquest projecte s'ha dut a terme a Polsa, empresa que ha rebut l'encàrrec de part de Relats. Relats és una empresa que crea recobriments i fundes de protecció per a vehicles elèctrics. A la seva planta han detectat un problema en el procés de creació de carrets, a partir de bobines, causat per canvis en la tensió del fil durant aquest procés. La solució proposada es basa en mesurar l'angle d'una vareta per on passa el fil que s'està desenrotllant per crear els carrets, de tal manera que aquest angle és directament proporcional a la tensió del fil. La mesura és filtrada amb un filtre passa-baixos analògic i es processa amb un controlador (Arduino UNO). El controlador, amb l'algoritme de control PI amb Anti-WindUP discret amb una freqüència de mostreig de 50ms, actua sobre un motor pas a pas que fa girar l'anomenat “helicòpter” sobre la bobina per regular la quantitat de fil desenrotllat per tal d'assegurar tenir una tensió constant. La plataforma experimental s'ha dissenyat i construït en el taller de Polsa, simulant el procés real de fabricació de carrets. Els resultats obtinguts mostren que la solució proposada és efectiva per mantenir la tensió del fil durant el seu desenrotllament dins dels rangs desitjats, fins i tot durant les arrencades i frenades del fil durant el procés, que és una de les principals dificultats a superar. Es recomana la incorporació d'un segon llaç de control de tensió amb un solenoide que actuï com a fre utilitzant el sensor ETM Solo i el controlador ACT de l'empresa Eltex per ajustar encara més la tensió del fil i acabar de tenir un control encara més suau i robust. En el aquest treball que es presenta, aquest segon llaç de control no s'ha pogut acabar d'implementar i validar el seu funcionament. En conclusió, el treball demostra la viabilitat de la solució de control proposada, en forma de prototip funcional, i estableix una base sòlida per a futures millores i implementacions en el control de la tensió d'un fil durant el seu desenrotllament i, per tant, es presenta una solució competent pel problema que tenen a Relats amb la tensió dels carrets

En aquest estudi aconseguim desenvolupar 3 algoritmes diferents per determinar la constant de decaïment del clor. Primerament generem uns escenaris en simulació sobre un model real. A continuació, provem aquests algoritmes i obtenim els resultats esperats en els 3, ja que els escenaris compleixen les hipòtesis del decaïment. Un dels algoritmes només fa ús d'una simulació per tant és molt més ràpid que els altres dos, que fan una cerca exhaustiva. Aquests tres algoritmes, aconseguim traspassar-los a dades reals, observant que tenim una constant de decaïment més baixa a la primavera i alta a la tardor, contrari del que podríem pensar per l'efecte de la temperatura. De la mateixa manera podem utilitzar aquets algoritmes per veure com esta el nivell de clor de forma general per tota la xarxa

Aquest document tracta sobre l'estudi de la realització i el seu posterior calibratge d'un model de xarxes neuronals de predicció d'avaries a la xarxa de distribució d'aigua de Manresa. L'estudi ha estat realitzat durant el quadrimestre de tardor més una posterior pròrroga aplicada durant el curs 2023-2024 com a Treball de Final del Màster Universitari en Enginyeria Industrial a l'ESEIAAT, Escola Superior d'Enginyeria Industrial, Aeroespacial i Audiovisual de Terrassa. Aquest estudi realitza un primer enfonc ampli de les causes que provoquen avaries a les canonades, així com la problemàtica gestió de les infraestructures que conformen les xarxes de distribució d'aigua. Més endavant, transformem l'enfocament cap a aquell més científic, per a aprofundir en diferents models elaborats al llarg de la història per a predir avaries en xarxes de distribució d'aigua. Seguidament, centrem el projecte en les xarxes neuronals, per després fer una completa transformació de les dades d'origen per obtenir un dataset funcional. A continuació, construïm el model amb Python, i un cop dut a terme un entrenament satisfactori, validem el model amb les dades més recents. Realitzem el mateix procediment incloent noves variables d'entrada, per després realitzar una comparativa de resultats. Com a últim pas, es presenta el treball de camp i s'extreuen conclusions.

Este trabajo aborda un estudio crucial sobre la demanda de agua para consumo doméstico e industrial en la ciudad de Manresa, con el objetivo de comprender y prever los patrones de consumo diario. En colaboración con la compañía suministradora de agua local, se recopilaron datos para analizar la periodicidad del consumo y desarrollar un algoritmo capaz de predecir datos faltantes debido a demoras o fallas en la lectura de los medidores. El estudio se enmarca en la necesidad de abordar desafíos como la gestión eficiente del suministro de agua, la reducción de pérdidas y la mejora en la calidad del servicio. En este sentido, se espera que el algoritmo propuesto, basado en el modelo ARIMA, contribuya significativamente al pronóstico preciso de la demanda de agua. La elección del modelo ARIMA se justifica por su capacidad demostrada para manejar series temporales con precisión, lo que lo convierte en una herramienta adecuada para abordar la variabilidad inherente en los datos de consumo de agua. Este estudio no solo proporcionará información valiosa para la toma de decisiones en la gestión del agua en Manresa, sino que también sentará las bases para futuras investigaciones y desarrollos en el campo de la predicción de la demanda de recursos hídricos

La gestió de les xarxes de distribució d'aigua dolça és, actualment, un aspecte crucial en termes econòmics i de sostenibilitat, donada l'escassetat d'aigua potable a causa del canvi climàtic i l'augment de la demanda degut al creixement de la població mundial. L'aigua distribuïda es perd a causa de xarxes de distribució ineficients i trencaments de la infraestructura. L'augment en la recopilació i l'ús de dades és de vital importància per prevenir avaries i millorar les estratègies de manteniment de les canonades. L'anàlisi d'informació històrica d'avaries és clau per identificar els factors que contribueixen als trencaments de les canonades. Es realitza un anàlisi exhaustiu de les dades subministrades per determinar les característiques de la xarxa de distribució. Per a la fabricació de canonades, s'utilitza, principalment, tres materials corresponents a polietilè, fibrociment i fosa dúctil. Les dades proporcionades per part de l'empresa Aigües de Manresa són carregades en la base de dades que es desenvolupa a l'estudi i, després de la seva neteja i tractament, són la font d'informació per a l'entrenament de models d'anàlisi predictiu que calculen les probabilitats de trencament de cada canonada. Es desenvolupen models d'anàlisi predictiu, en concret, la regressió logística i el backpropagation, per predir les probabilitats de fallada. Es construeix diferents models d'avaries segons els materials especificats anteriorment i segons diverses tècniques aplicades als conjunts de dades d'entrenament dels algorismes. També es desenvolupa una xarxa neuronal del tipus backpropagation. Es genera informació en referència als minisectors afectats i la longitud de xarxa compromesa segons cada algoritme desenvolupat. Les probabilitats generades per cadascun dels models són carregades a la base de dades desenvolupada per a la posterior predicció d'avaries per part de l'empresa Aigües de Manresa

El projecte té com a objectiu principal obtenir una simulació que permeti l'estudi de la xarxa de distribució d'aigües de Tarragona. Aquesta simulació s'aconsegueix utilitzant les dades proporcionades pel Consorci d'Aigües de Tarragona. Es treballa amb dades dividides en trams i el propòsit es unificar aquests trams mitjançant bombaments hidràulics per crear un model unitari de la xarxa. Això implica la utilització d'EPANET per a definir el model hidràulic i realitzar les simulacions i la programació en RStudio per introduir les dades, executar el model i extreure els resultats del model hidràulic. La metodologia consisteix en obrir els arxius en format .inp de EPANET amb un editor de text com el bloc de notes, afegir els elements necessaris en cada tram, ajustar les bombes per aconseguir un cabal similar al del model per separat i avaluar els resultats. Aquesta avaluació es realitza considerant els gràfics del model separat i del model unitari, permetent una comparació i un anàlisi exhaustiu del funcionament de la xarxa de distribució d'aigües. Per aconseguir l'objectiu d'unificació dels trams, es pot implementar una solució que consisteix en EPANET, en afegir una bomba de gran potencia i assignar-li una corba mitjançant prova-error. A més, es necessari afegir-li una vàlvula PRV (Pressure Reducing Valve) per garantir que el cabal sigui el mateix en tota la xarxa. Amb aquesta combinació d'elements s'aconsegueix complir l'objectiu del treball.

Les pèrdues d'aigua degut a les fuites són un problema important per a les xarxes d'aigua de les ciutats. Aquestes són degudes a un envelliment de les instal·lacions o a moviments del terreny. Es tracta de petites fuites però estan repartides per tota la xarxa, per tant, acaben suposant un problema si les analitzem en conjunt. El treball es centra en el model d'Aigua Elevada de la ciutat de Manresa. És conegut que la pèrdua d'aigua degut a les fuites en aquesta xarxa és d'un 20%. Es pretén implementar un sistema de control de pressió mitjançant la incorporació de vàlvules reductores de pressió (VRP) per reduir aquestes pèrdues per fuites. Al baixar la pressió amb la que circula l'aigua dins la xarxa, el valor de pèrdua d'aigua a causa de les fuites també disminueix. En primer lloc, s'han col·locat deu vàlvules en punts específics de la xarxa que compleixen amb uns requisits específics. Després d'un anàlisi de la xarxa després de la col·locació d'aquestes deu VRP, s'ha decidit que un total de sis havien de ser retirades ja que el seu efecte després de la introducció a la xarxa no era l'esperat. S'ha procedit amb la col·locació de quatre noves vàlvules amb nous criteris per tal d'aconseguir una millor eficiència de la seva col·locació. Un cop analitzat el seu comportament en la xarxa s'han mantingut les quatre. Finalment, amb RStudio s'ha desenvolupat un algoritme de recorregut per tal de buscar automàticament les canonades més eficients per col·locar-hi una VRP. Totes les vàlvules han estat introduïdes a mà a través del programari d'EPANET.

This dissertation applies an experimental methodology to study and identify a quadrotor mounted on a gyroscopic test bench. Its aim is to find suitable data-driven linear timeinvariant (LTI) models in both continuous and discrete time for pitching, rolling and yawing motions separately and to validate them. A literature review is done to assess the significance of UAVs in general, the interest in them, and their impact. The work also studies the current methodologies utilized in research to study, identify and control UAVs. Prior documentation and knowledge of the chosen drone is assessed to understand the building foundations of the dissertation. An experimental, drone-independent methodology is developed for the work. New userfriendly interfaces and tools for experimentation and control of the drones at UPC ESEIAAT are developed in the MathWorks' framework, which are independent of the selected approach. Guidelines for them are written for future use. In accordance with it, basic physical parameters (i.e., friction coefficient and inertia) are estimated based on an equation that explains the motion of the drone-gyroscope system without the actuations of the motors. Thereafter, data is collected in a system identification framework, and model structures are chosen. The models are then estimated for pitch, roll and yaw separately. Based on them, Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers are tuned using the pole placement method and iterative algorithms. Moreover, the models are successfully validated in the platform with the help of the attitude controllers. The platform demonstrates to be a useful tool for both educational and research purposes. It allows the implementation of the proposed methodology in a controlled environment. Also, the system shows signs of nonlinear behaviour, such as nonlinear proportional gains and dead zones. The first two angles linear dynamics were identified to be of second order, while the yaw proved to have a natural integrator, together with a first order dynamic. In accordance with the influence of the gyroscope's inertia on the drone, the roll was the fastest, and the pitch was in a middle point. Both proved to have one equilibrium point, while the yaw had an infinite amount. Additionally, the rotational friction was pinpointed as the cause of its dead zone, which provoked an offset during the validation phase

In this work we intend to improve the performance of the library Pytorch 1.13.1 in HighPerformance Computing (HPC) applications for Central Processing Units (CPUs). The Pytorch framework is an open-source library that is intended to ease the burden of programming neural networks for Machine Learning (ML) purposes. Since its creation by Facebook, Pytorch has offered parallelism features. However, these options are fixed, meaning that they can't be changed during the training and inference processes of neural networks. In these processes, some sections of a network have more tasks that can be parallelized than others. Therefore, if the parallelism parameters offered by Pytorch can only be selected in a fixed way, the program won't run at its best efficiency for the most part. A solution to that problem would be to dynamically change the parallelism features in Pytorch, according to the nature of the neural network architecture at a certain layer. To showcase this, we selected a type of neural network called Long Short-Term Memory (LSTM), which has varying widths. In other words, we chose a neural network containing sections where many operations can run in parallel, and sections where only a few operations can run in parallel, or none. The network we've used is currently the state-ofthe-art for NLP (Natural Language Processing), making it the perfect network to study for HPC applications. Such applications contain tasks like machine translation, text generation and next-word prediction. In the present study, we've developed a use case where an LSTM network is used in an inference process. In the use case, the network ran using three different settings: without any parallelism configurations, with fixed parallelism configurations and by dynamically tuning the parallelism configurations. The objective of this work is to show that by approaching parallelism in a dynamic way, many Pytorch applications can see a huge improvement in terms of performance. Because of that, many companies that currently use these technologies for their products, such as Google, Facebook or Tesla, could see their costs reduced by a large margin. Moreover, by improving the performance of Pytorch 1.13.1 in inference, we could deploy deep learning models in other devices that previously couldn't run them, such as mobile and edge devices. In addition, not only there's a substantial economic interest behind our work, but also an environmental side to it: by improving the performance of deep learning frameworks in training and inference, we can reduce the carbon footprints generated during these processes. This is especially important for HPC applications, where the environmental cost of computing is very high. To showcase these results, we programmed several use cases with Python, in a HPC environment offered by the Barcelona Supercomputing Center (BSC). In the end, we achieved a 10% improvement in performance, and created simple guidelines to outperform 78% of Pytorch's configurations

Aquest treball posa en manifest tota la feina realitzada per complir l'objectiu principal: el disseny d'un algoritme per a la supervisió conjunta de la xarxa d'aigua de distribució i la xarxa de clavegueram, en el marc territorial de Els Condals, situat a Manresa. Per complir amb aquest objectiu, s'han definit dos procediments diferents però relacionats alhora. En un primer lloc, s'ha realitzat un estudi d'un conjunt de dades proporcionat per l'empresa d'aigües de Manresa. S'ha realitzat un anàlisi exploratori del conjunt de dades per comprendre què representa cada dada. Després, s'han realitzat modificacions sobre el conjunt de dades que han ajudat a trobar altres paràmetres, com per exemple les pèrdues de la xarxa de distribució d'aigua potable. Finalment, i utilitzant com a base la modificació de dades, s'han realitzat una sèrie de representacions de les dades que aportaven una ajuda visual a l'hora de identificar nous conceptes de la xarxa conjunta. Aquest tractament de dades ha resultat de gran ajuda a l'hora de definir els diferents comportaments que presenta la xarxa conjunta sota diferents estímuls, com poden ser pluges, accions humanes i pèrdues de la xarxa. Seguidament, s'ha realitzat un conjunt de simulacions sobre un arxiu que representa el model de la xarxa de clavegueram de Els Condals, utilitzant com a entrada del model les dades reals de la xarxa de distribució i altres dades calculades a l'estudi del punt anterior, comparant el comportament de les bombes del model amb el comportament real que presenten les bombes del sistema de clavegueram. En total, s'han definit 3 simulacions: la primera ha ajudat a comprendre millor l'espai de treball sobre el que s'han realitzat les simulacions. La segona ha servit per simular el comportament de les pluges i l'efecte que tenen sobre la xarxa d'aigua. La tercera, finalment, ha confirmat que no tota l'aigua proporcionada per la xarxa de distribució arriba a les bombes de la xarxa de clavegueram. Aquests dos procediments han ajudat, en gran mesura, a arribar a la conclusió de que és possible definir les relacions que permeten entendre de manera conjunta dues xarxes que, normalment, s'estudien en àmbits diferents

El clor és el desinfectant més popular a l'hora d'eliminar els bacteris a les xarxes de distribució d'aigua. La seva alta efectivitat i el seu baix preu fan que sigui el millor aliat per desinfectar la xarxa, però un ús excessiu del mateix pot provocar que és generin Trihalometans(THM), que són un subproducte cancerigen del clor. Els perjudicis que genera la producció d'aquest element als voltants de les fàbriques fa que qualsevol eina que és pugui crear que ajudi a la gestió efectiva d'aquest producte sigui un avanç en el camp. Aquest TFE busca crear un agent via Aprenentatge per Reforç que sigui capaç de controlar la qualitat d'aigua d'una xarxa real. Aquest agent seria útil per donar reforç a l'hora de prendre decisions per part del personal responsable de la xarxa. El projecte està estructurat en 3 parts principals: - La Prova de Concepte: On és busca comprovar si és possible controlar la xarxa de manera correcta amb Aprenentatge per Reforç. - La Prova de Xarxa Real: Que busca replicar els resultats de la Prova de concepte en una xarxa real operada per Aigües de Manresa i afegim l'opció de que l'agent controli les vàlvules de la xarxa per fer passar l'aigua per un camí o per l'altre i així reduir el temps de residència de l'aigua. - Ajust fi de la Xarxa Real: En aquest apartat s'ajusta l'agent específicament per a la xarxa real i és compara amb Dades Reals obtingudes durant un any del control de la xarxa. S'ha desenvolupat l'agent per dues xarxes diferents que sense cap informació prèvia per part d'experts, pren decisions coherents amb el que fan els experts actualment arribant a reduir lleugerament el consum de clor dins de les simulacions

One of the main causes of the widespread problem of freshwater scarcity lies in unfruitful maintenance of distribution infrastructure, leading to failures with consequent waste of precious resources. It is estimated that more than 25% of the annual loss of water is due to poor conditions of the distribution networks and, in a scenario of continuously increasing demand for water, effects of such inefficiency might be even more dramatic, beyond the merely economic aspect. However, with the rise of data analysis, the awareness of the power of predictive technologies and machine learning techniques, the opportunity to make use of these tools to support decision making has become more than a hope. With this study, the author attempts to address the problem of usage of historical data of pipes and their failures in the Spanish city of Manresa to deduce conclusions on how to conduct maintenance interventions. After conducting an explorative study on how pipes intrinsic factors may have reflections on breakages, machine learning algorithms (Logistic Regression and Random Forest have been chosen in this thesis) are used to predict pipe failures over time. Lately, results from predictions will be used to take out conclusions from two different assessment models. The first method, given the structure of cost of a general distribution company, tries to establish the optimal ratio between sensitivity and sensibility of a predictive model to return the best economic benefit from the predictive maintenance. The second approach wants to assess how the uptime of the service level can be improved whether relying on prediction to replace pipes, given a certain agreed investment budget. In an old industry such as water distribution, difficulties come up not only during the development of predictive models but also during the reconstruction of the data on which training and testing models, since they can suffer from inconsistencies. Indeed, data gathering has not unique and standardized methodologies and time and people take-over have changed procedures during the data collection, making the whole work harder

El grupo Stellantis, el cual es la unión entre dos grandes grupos automovilísticos nombrados FCA, fusión del grupo Fiat y Chrysler, y PSA, con marcas como Peugeot, Opel y Citroën entre las más conocidas, lucha a diario por ofrecer a sus clientes coches de alta calidad a un buen precio. Por esta razón, Stellantis investiga constantemente como mejorar sus modelos de coches o sus procesos, para poder reducir los costes de fabricación y mejorar su rendimiento de producción en sus fábricas alrededor de todo el mundo. Este proyecto se ha centrado en el proceso de pinturas, y más concretamente, en la aplicación de FAD dentro de la línea de dicho taller. La fábrica de Opel en Eisenach, Alemania, solicitó a empresas integradoras de líneas automatizadas con experiencia en el sector, el deseo de cambiar sus líneas de FAD manuales existentes, por una línea automatizada con dos robots. Tras haber llevado a cabo todo el desarrollo del proyecto, como Project Manager del mismo, he analizado el balance económico del proyecto, coordinado y gestionado la planificación. Como resultado concluimos la celda automatizada cumpliendo el planning presentado a Opel. El cliente quedó satisfecho con la estación robotizada, cumpliendo sus requerimientos y el proyecto obtuvo una valoración positiva en la encuesta de calidad enviada a Opel tras finalizar el proyecto

Aquest treball consta d'un estudi i modelització d'una xarxa d'aigua potable amb l'objectiu de crear una eina que sigui capaç de localitzar fuites puntuals. D'aquesta forma, contribuir a la millora i manteniment de la infraestructura i també a la reducció de l'impacte mediambiental que suposen aquestes pèrdues. Les fuites es localitzaran a partir de l'ajust de models hidràulics definits per dades de pressió i cabal, concretament de la xarxa real d'aigua elevada de Manresa. La utilització d'Epanet com a motor de simulació hidràulica i el codi implementat amb el llenguatge de programació R, amb el qual es defineixen les ordres a executar, són les eines determinants del desenvolupament del projecte. La metodologia a seguir consistirà a iniciar les simulacions amb el model d'Aigua Elevada de Manresa i introduir progressivament nous paràmetres per a ajustar el model. Aquests paràmetres són el consum global real, les fuites generals generades a partir de coeficients emissors constants, els quals seran substituïts per la ponderació en funció al llarg de les canonades, i finalment l'addició del dipòsit de la Culla, factor imprescindible per a ajustar el model de forma significativa. Un cop ajustada la corba de pressió del model amb la corba de pressió real amb un error relatiu inferior a l'1% s'ha portat a terme la simulació que ens indica el dimensionament de la fuita, trobant-ne una d'aproximadament 4,34 l/s. Finalment, amb el model ja significativament ajustat i coneixent que el valor de la fuita és de 4,34 l/s, s'ha pogut localitzar-la al llarg d'una petita zona propera al node 188008 de la xarxa d'aigua potable, assolint l'objectiu principal.

The recent growth of Unmanned Aerial Vehicles has brought them to a wide variety of industries, from construction to film production or emergency services. These vehicles still depend on some part of human intervention and can only operate comfortably in very wide and open spaces. This is mainly due to the limited surrounding awareness that the UAVs have as they are equipped with very simple sensing equipment. In this research work, this issue will be tackled. This project focuses on the use of a solid-state LIDAR sensor module to perform obstacle avoidance. The integration is done in a Hummingbird multirotor platform where a path following algorithm has already been tested. The objective will be to integrate the system into the existing platform and validated it in real flight conditions. The Hummingbird UAV at the end of the project will be capable of autonomously navigating while at the same time being capable of performing obstacle avoidance manoeuvres around non-planned and static objects.