Abstract:
การศึกษาวิจัยนี้เป็นการศึกษาเพื่อหาปัจจัยที่สัมพันธ์ต่อปริมาณน้ำสูญเสียในระบบท่อจ่ายของสาขาบางกอกน้อย การประปานครหลวง โดยนำเทคนิคทางสถิติเข้ามาช่วยทำนายปริมาณน้ำสูญเสียจากปัจจัยที่พบในพื้นที่ และประยุกต์ใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่แสดงเป็นแผนที่ความเสี่ยงเพื่อการบริหารจัดการน้ำสูญเสียในระดับพื้นที่สำนักงานประปาสาขา ผู้วิจัยได้คัดเลือกปัจจัย จำนวน 5 ปัจจัยได้แก่ อายุท่อเฉลี่ย แรงดันเฉลี่ย จำนวนมาตรวัดน้ำ จำนวนสำรวจหาท่อรั่วที่พบ จำนวนซ่อมท่อ โดยใช้ข้อมูลเป็นรายเดือนจำนวน 48 เดือน ตั้งแต่เดือนตุลาคม พ.ศ. 2558 ถึง กันยายน พ.ศ.2562 มาวิเคราะห์หาค่าสหสัมพันธ์โดยวิธี Pearson จากนั้นใช้เทคนิควิเคราะห์ด้วยการถดถอยพหุคูณ เพื่อสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ทำนายปริมาณน้ำสูญเสียในระดับสาขา ผลการศึกษาที่ได้ พบว่าจำนวนมาตรวัดน้ำ และแรงดันน้ำเฉลี่ย เป็นปัจจัยสำคัญที่มีผลกระทบต่อปริมาณน้ำสูญเสียในพื้นที่สาขาบางกอกน้อย ทั้งในการวิเคราะห์แบบตลอดทั้งปี และแบบตามฤดูกาล และเมื่อนำไปสร้างสมการทำนายพบว่ามีความเชื่อมั่นของสมการที่ได้ในการวิเคราะห์แบบตลอดทั้งปี ฤดูหนาว ฤดูร้อน และฤดูฝนอยู่ที่ 79.00%, 89.30%, 59.20% และ 83.30% ตามลำดับ และมีความคลาดเคลื่อนของสมการที่ตรวจสอบด้วยวิธี Percent Error สำหรับการวิเคราะห์แบบตลอดทั้งปี ฤดูหนาว ฤดูร้อน และฤดูฝนเท่ากับ 5.80%, 4.50%, 6.17% และ 5.07% ตามลำดับ จากนั้นนำสมการที่ได้ไปประยุกต์ใช้ในรูปแบบเว็บแอพพลิเคชั่นเพื่อสร้างแผนที่ความเสี่ยงสีเขียว เหลือง แดงแสดงผลตามระดับความเสี่ยงจากน้อยไปหามากบน Google Earth โดยแต่ละพื้นที่สีจะแสดงปริมาณน้ำสูญเสียพร้อมเป้าหมายเบื้องต้นในการทำกิจกรรมลดน้ำสูญเสีย เพื่อเป็นเครื่องมือช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์ วางแผน และพัฒนาการบริหารจัดการน้ำสูญเสียให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
This research aspires to find relative factors towards water loss volume in water distribution pipe system, located in Bangkok Noi Branch, Metropolitan Waterworks Authority. The procedure comprises statistical technique to forecast water loss from related factors in the area. Specifically, Risk Map was developed and built by applying mathematical model, aiming to manage and operate water loss in branch scale. According to the analysis, five related factors were chosen including average pipe age, average water pressure, amount of water meter, amount of leakage survey, and amount of of leakage maintenance. The data were monthly conducted for 48 months (October 2015 September 2019), analyzed by using Pearson Correlation Coefficient, and Multiple Linear Regression statistical technique was also used to create mathematical model for forecasting water loss volume. From aforementioned methodology, the results indicate that amount of water meter and average water pressure have a significant impact on water loss volume in Bangkok Noi Branch, both in yearly and seasonal analysis. When creating forecast equation, it appears that equation reliability of yearly, winter season, summer season, and rainy season analysis are 79.00%, 89.30%, 59.20%, and 83.30% respectively. Moreover, error was tested by Percent Error Formula, as in outcomes of yearly, winter season, summer season, and rainy season are 5.80%, 4.50%, 6.17%, and 5.07% respectively. Hence, equation was applied on web application to create the Risk Map. It contains green, yellow, and red which represent the least risk level to the greatest risk level on Google Earth. Based on the Risk Map, water loss rate and targeted water loss management activities are also shown in coloured areas to assist users for further analyze, plan, and develop water loss management efficiently.