Reliability of water pipelines and operating costs

openaccess, Vol. 635 (7) 2025 / wtorek, 22 lipca, 2025

Niezawodność rurociągów wodociągowych a koszty eksploatacyjne

(Open Access)

DOI: 10.15199/33.2025.07.20

citation/cytuj: Studziński A., Dawidowicz J., Pytlowany T., Oleniacz G., Topolski K. Reliability of water pipelines and operating costs. Materiały Budowlane. 2025. Volume 635. Issue 07. Pages 158-166. DOI: 10.15199/33.2025.07.20

In order to determine the impact of the reliability class of water pipes on the operating costs of water supply networks, probabilistic calculations were carried out using Monte Carlo simulations. The model was based on the assumption that repair costs are subject to a log-normal distribution. Three reliability classes were assumed, differentiating the level of acceptable risk depending on the rank and function of a given network section. The analysis performed clearly showed that the pipe reliability class and the assumed variability of operating parameters have a significant impact on the forecasted repair costs in water supply systems. The use of the Monte Carlo method and the log-normal distribution allowed for taking into account asymmetry and determining the occurrence of extreme costs.

W celu określenia wpływu klasy niezawodności przewodów wodociągowych na koszty eksploatacyjne sieci wodociągowych, przeprowadzono obliczenia probabilistyczne z zastosowaniem symulacji Monte Carlo. Model bazuje na założeniu, że koszty naprawy podlegają rozkładowi log-normalnemu. Przyjęto trzy klasy niezawodności, różnicujące poziom ryzyka dopuszczalnego w zależności od rangi i funkcji danego odcinka sieci. Przeprowadzona analiza jednoznacznie wykazała, że klasa niezawodności rur oraz przyjęta zmienność parametrów eksploatacyjnych mają istotny wpływ na prognozowane koszty naprawy w systemach wodociągowych. Wykorzystanie metody Monte Carlo i rozkładu log-normalnego pozwoliło na uwzględnienie asymetrii i określenia wystąpienia kosztów ekstremalnych.
water pipes; repair costs; reliability class; Monte Carlo method.

przewody wodociągowe; koszty naprawy; klasa niezawodności; metoda Monte Carlo.
  1. Rak JR. Bezpieczeństwo systemów zaopatrzenia w wodę. Warszawa: Wyd. PAN; 2009.
  2. Hisham A. Reliability of Water Distribution Networks. International Journal of Engineering Research & Technology. 2019; DOI:10.17577/IJERTV8IS080137.
  3. Ostfeld A. Reliability analysis of regional water distribution systems. Urban Water. 2001; https://doi.org/10.1016/S1462-0758(01)00035-8
  4.  Alegre H, Baptista JM, Cabrera Jr E, Cubillo F, Duarte P, Hirner W, Merkel W, Parena, R. Performance Indicators for Water Supply Services. (2nd ed.). IWA Publishing; 2016.
  5.  Romaniuk M, Hryniewicz O. Estimation of maintenance costs of a pipeline for a u-shaped hazard rate function in the imprecise setting. Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability 2020; http:// dx.doi.org/10.17531/ein.2020.2.18.
  6.  Piratla KR, Yerri SR, Yazdekhasti S, Cho J, Koo D, Matthews JC. Empirical Analysis of Water-Main Failure Consequences. Procedia Engineering. 2015; https://doi.org/10.1016/j.proeng.2015.08.507
  7. Adedei KB, Hamam Y, Abe BT, Abu-Muhfouz AM. Leakage Detection and Estimation Algorithm for Loss Reduction in Water Piping Networks. Water. 2017; https://doi.org/10.3390/w9100773.
  8.  Kwietniewski M, Rak J. Niezawodność infrastruktury wodociągowej i kanalizacyjnej w Polsce. Warszawa: Wyd. PAN; 2010.
  9.  Hotloś H. Wskaźniki awaryjności sieci wodociągowych jako kryterium oceny niezawodności eksploatacyjnej. Gaz, Woda i Technika Sanitarna. 2008;4, 16–20.
  10.  Benchmarking – wybrane wyniki przedsiębiorstw wodociągowo-kanalizacyjnych w Polsce za lata 2014-2018. Izba Gospodarcza Wodociągi Polskie, Bydgoszcz 2020.
  11.  American Water Works Association. Buried No Longer: Confronting America’s Water Infrastructure Challenge. Denver: AWWA; 2012.
  12.  Barfuss SL. Water Main Break Rates in the USA and Canada: A Comprehensive Study. Utah State University; 2023.
  13. Taiwo R. Shaban IA. Zayed T, Development of sustainable water infrastructure: A proper understanding of water pipe failure. Journal of Cleaner Production. 2023; https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.136653.
  14. Pietrucha-Urbanik K, Tchórzewska-Cieślak B. Cost Analysis of Water Pipe Failure. Engineering in Dependability of Computer Systems and Networks. DepCoS-RELCOMEX 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing; 2020; Springer https://doi.org/10.1007/978-3- 030-19501-4_41
  15.  Hotloś H. Quantitative assessment of the effect of some factors on the parameters and operating costs of water-pipe networks. Wrocław: Wrocław University of Technology Publishing House; 2007.
  16. Studziński A. Koszty naprawy awarii przewodów wodociągowych. Materiały Budowlane. 2022; DOI: 10.15199/33.2022.11.46.
  17. Fan X. Wang X. Zhang X, Yu X, Machine learning based water pipe failure prediction: the effects of engineering, geology, climate and socioeconomic factors. Reliability Engineering & System Safety 2022, https://doi. org/10.1016/j.ress.2021.108185.
  18.  Ghobadi F. Jeong G. Kang D. Water Pipe Replacement Scheduling Based on Life Cycle Cost Assessment and Optimization Algorithm. Water. 2021; https://doi.org/ 10.3390/w13050605.
  19.  Kleiner Y. Nafi A. Rajani B, Planning renewal of water mains while considering deterioration, economies of scale and adjacent infrastucture. Water Supply. 2010; https://doi.org/10.2166/ws.2010.571.
  20.  Ahopelto S. Vahala R, Cost–Benefit Analysis of Leakage Reduction Methods in Water Supply Networks. Water. 2020; https://doi.org/10.3390/ w12010195.
  21.  Kim K. Seo J Hyung J. Kim T Kim J Koo J, Economic-based approach for predicting optimal water pipe renewal period based on risk and failure rate. Environmental Engineering Research. 2019; https://doi.org/10.4491/ eer.2017.188.
  22.  EN 1990: Eurocode – Basis of Structural Design (np. CEN EN 1990:2002+A1:2005)
  23. Yamijala S. Guikema SD. Brumbelow K, Statistical models for the analysis of water distribution system pipe break data. Reliability Engineering & System Safety. 2009; https://doi.org/10.1016/j.ress.2008.03.011.
  24. Maier HR. Kapelan Z. Kasprzyk JR. Kollat JB. Matott LS. Cunha MC. Dandy GC. Ostfeld A, Evolutionary algorithms and other metaheuristics in water resources: Current status, research challenges and future directions. Environmental Modelling & Software. 2014; https://doi.org/10.1016/j.envsoft. 2014.09.013.
  25.  Le Gat, Y. Eisenbeis P, Using maintenance records to forecast failures in water networks. Urban Water. 2000; https://doi.org/10.1016/S1462- 0758(00)00057-1.
  26. Studziński A. Harbulakova VO. Skrzypczak I, The influence of the properties of water pipes made of PE on their durability and reliability. Archives of Civil Engineering. 2022; https://doi.org/10.24425/ace.2022.140160.
dr inż. Andrzej Studziński, Politechnika Rzeszowska, Wydział Budownictwa, Inżynierii Środowiska i Architektury
ORCID: 0000-0002-6551-9490
dr hab. inż. Jacek Dawidowicz, Politechnika Białostocka, Wydział Budownictwa i Nauk o Środowisku
ORCID: 0000-0003-1742-9463
dr inż. Tomasz Pytlowany, Państwowa Akademia Nauk Stosowanych, Instytut Politechniczny
ORCID: 0000-0001-5545-5465
dr inż. Grzegorz Oleniacz, Politechnika Rzeszowska, Wydział Budownictwa, Inżynierii Środowiska i Architektury
ORCID: 0000-0003-3318-0928
dr inż. Krzysztof Topolski, Państwowa Akademia Nauk Stosowanych, Instytut Politechniczny
ORCID: 0000-0001-6843-5527

dr inż. Andrzej Studziński, Politechnika Rzeszowska, Wydział Budownictwa, Inżynierii Środowiska i Architektury
ORCID: 0000-0002-6551-9490

Correspondence address: astud@prz.edu.pl

Full paper:

DOI: 10.15199/33.2025.07.20

Article in PDF file

Received: 04.03.2025 / Artykuł wpłynął do redakcji: 04.03.2025 r.
Revised: 30.04.2025 / Otrzymano poprawiony po recenzjach: 30.04.2025 r.
Published: 23.07.2025 / Opublikowano: 23.07.2025 r.