A robust bayesian approach to an optimal replacement policy for gas pipelines

Abstract

En el trabajo se abordan los problemas de sensibilidad bayesiana al integrar los juicios de expertos con datos históricos disponibles en un estudio de casos sobre estrategias para el mantenimiento preventivo de tuberías de fundición de baja presión en una red urbana de distribución de gas. Estamos interesados en modificar las prioridades, según lo determinado por las tasas de fallo de las tuberías, sometidas a condiciones diferentes. Se tienen en cuenta otras propuestas, hechas en trabajos anteriores, acerca de las distribuciones previas sobre las tasas de fracaso y los cambios de estudio al modificar las prioridades bajo diferentes opciones generales de tipos episódicos de restricción. Nos centramos en un conjunto de acciones inconcretas y, entre ellas, proponemos la acción menos sensible como la opción óptima para clasificar los diferentes tipos de oleoductos, proporcionando un enfoque sólido al problema de sensibilidad. Además, también estamos interesados en determinar qué tipos tienen una tasa de fallos que supera un valor aceptable normaliado, considerado como el umbral que determina la necesidad de reemplazo. Se presentan herramientas gráficas para ayudar a los encargados de la toma de decisiones para determinar si las tuberías deben ser reemplazadas y qué prioridades deben seguirse.

In the paper, we address Bayesian sensitivity issues when integrating experts’ judgments with available historical data in a case study about strategies for the preventive maintenance of low-pressure cast iron pipelines in an urban gas distribution network. We are interested in replacement priorities, as determined by the failure rates of pipelines deployed under different conditions. We relax the assumptions, made in previous papers, about the prior distributions on the failure rates and study changes in replacement priorities under different choices of generalized moment-constrained classes of priors. We focus on the set of non-dominated actions, and among them, we propose the least sensitive action as the optimal choice to rank different classes of pipelines, providing a sound approach to the sensitivity problem. Moreover, we are also interested in determining which classes have a failure rate exceeding a given acceptable value, considered as the threshold determining no need for replacement. Graphical tools are introduced to help decision makers to determine if pipelines are to be replaced and the corresponding priorities.