🎛️ Interactive Smart Aqueduct, PAT Recovery & Hydrogen Microgrid Simulator Cruscotto Sinottico Dinamico: Acquedotto Smart, Recupero PAT & Microgrid Rinnovabile a Idrogeno Interactive Digital Twin • OR 1–13 Simulatore Integrato Interattivo • OR 1–13
Click directly on the synoptic components (Pumps, PAT 1 Pre-Reservoir, Reservoir/Bypass, PAT 2 Pre-Network, Solar PV/Wind, H₂ Electrolyzer & Blended CHP) or adjust the sliders below to simulate how renewable sources and optimization cut grid energy consumption, water leaks, and atmospheric CO₂/NOx emissions. Interagisci direttamente con gli elementi dello schema sinottico (Pompe, PAT 1 Prima del Serbatoio, Serbatoio o Immissione Diretta, PAT 2 Prima della Rete, Fotovoltaico/Eolico, Elettrolizzatore H₂ e Macchine CHP a Miscela H₂) o usa i cursori sottostanti per simulare in tempo reale i benefici su consumi energetici, prestazioni idrauliche ed emissioni in atmosfera.
CONFINE
SERBATOIO
➔
RETE VALLETANK
➔
NETWORK
BOUNDARY
📊 24-Hour Power Balance: Unoptimized Baseline vs Net Grid + PAT + PV + H₂ CHP (kW) Bilancio Energetico Orario 24h: Baseline vs Prelievo Netto + PAT + FV + CHP H₂ (kW)
🌱 System Performance & Atmospheric Emissions Index (Baseline = 100% vs Active Configuration) Confronto Prestazioni ed Emissioni in Atmosfera (Baseline = 100% vs Assetto Attivo E-WITH)
Historical Baseline OperationEsercizio Storico Baseline Unmanaged DispatchGestione Non Ottimizzata
EWITH Optimized Pumping (DSS)Pompaggio Ottimizzato E-WITH (DSS) Smart Schedule ActivePiano Intelligente Attivo
🚰 Hourly Pumped Flow vs Electricity Tariff (€/kWh)Portata Oraria Sollevata vs Tariffa Elettrica (€/kWh) Load Shifting to F3Spostamento in F3
📉 Hourly Power Demand vs Contract Limit (2,390 kW)Potenza Oraria vs Limite Contrattuale (2.390 kW) Peak ShavingTaglio dei Picchi
📅 Recommended 24-Hour Dispatch Plan (Automated Schedule)Piano di Dispacciamento Orario Raccomandato (24h)
| Time WindowFascia Oraria | Tariff BandFascia ARERA | Active PowerPotenza Attiva | Pumped FlowPortata Sollevata | Dispatched Pump UnitsPompe in Marcia | Hourly CostCosto Orario |
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⚡ Pump-As-Turbine (PAT) Semi-Empirical & Machine Learning PredictorPredittore Semi-Empirico & Machine Learning PAT e Recupero Idroelettrico Deliverables D.OR6.3 • D.OR7.5 • Univ. Vanvitelli
Predict turbine BEP & off-design curves via ML models and literature correlations trained on 209 BEP & 439 experimental curves.Previsione BEP e curve off-design in turbina tramite modelli ML e correlazioni di letteratura sul database sperimentale (209 BEP e 439 curve).Developed by the University of Campania "Luigi Vanvitelli" (OR 6 & OR 7), this module integrates the experimental database compiled from 28 international bibliographic sources + REDAWN project (209 BEP records, 71 machines, 439 complete characteristic curves $H\text{–}Q$, $P\text{–}Q$, $\eta\text{–}Q$, and 5,257 experimental points) with 5 Machine Learning algorithms (Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, SVR, ANN) and 6 classical semi-empirical formulations. Sviluppato dall'Università della Campania "Luigi Vanvitelli" (OR 6 e OR 7), questo modulo integra il database sperimentale costruito da 28 fonti bibliografiche internazionali + progetto REDAWN (209 record BEP, 71 macchine, 439 curve caratteristiche complete $H\text{–}Q$, $P\text{–}Q$, $\eta\text{–}Q$ e 5.257 punti sperimentali) con 5 algoritmi di Machine Learning (Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, SVR, Reti Neurali ANN) e 6 correlazioni semi-empiriche di letteratura.
📈 Predicted Off-Design Curves H(Q), P(Q), η(Q) vs Experimental TwinCurve Off-Design Predette H(Q), P(Q), η(Q) vs Gemello Sperimentale
🤖 Multi-Model BEP Prediction Comparison for Current PumpConfronto Multi-Modello Previsione BEP per la Pompa Selezionata
| Model / CorrelationModello / Correlazione | CategoryCategoria | Q_t,BEP (l/s) | H_t,BEP (m) | P_t,BEP (kW) | η_t,BEP (%) |
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🗄️ Vanvitelli Experimental Database Explorer: 209 BEP Records & 439 Off-Design Curves (71 Machines)Esploratore Database Sperimentale Vanvitelli: 209 Record BEP e 439 Curve Caratteristiche (71 Macchine) 28 Sources + REDAWN • 5,257 Exp. Points28 Fonti + REDAWN • 5.257 Punti Sperim.
Explore the two-level experimental repository compiled in the 30/06/2026 technical report (1. BEP.xlsx and 2. CURVES.xlsx). All units are standardized to SI ($Q$ in $\text{m}^3/\text{s}$ and $\text{l/s}$, $H$ in $\text{m}$, $P$ in $\text{kW}$, $\eta$ in $[-]$, $D$ in $\text{m}$ with all 270 records from row 1277 converted from $\text{mm}$ to $\text{m}$), strictly preserving original experimental missing values without artificial analytical imputation to prevent Machine Learning data leakage. Esplora il database sperimentale a due livelli documentato nella relazione tecnica al 30/06/2026 (1. BEP.xlsx e 2. CURVES.xlsx). Tutte le grandezze sono state omogeneizzate nel Sistema Internazionale ($Q$ in $\text{m}^3/\text{s}$ e $\text{l/s}$, $H$ in $\text{m}$, $P$ in $\text{kW}$, $\eta$ in $[-]$, $D$ in $\text{m}$ con le 270 righe dalla 1277 convertite da $\text{mm}$ a $\text{m}$), mantenendo rigorosamente i valori mancanti senza imputazioni analitiche artificiali per prevenire fenomeni di data leakage nell'addestramento ML.
🔵 Fig. 1–2: Experimental BEP Cloud (PUMP vs PAT)Fig. 1–2: Nuvola Sperimentale BEP (PUMP vs PAT)
📊 Fig. 3–4: Experimental Curves Explorer (71 Machines)Fig. 3–4: Esploratore Curve Sperimentali (71 Macchine)
🧠 Machine Learning Benchmark (RF, GBT, XGBoost, SVR, ANN) vs Literature CorrelationsBenchmark Algoritmi Machine Learning (RF, GBT, XGBoost, SVR, ANN) vs Correlazioni di Letteratura Deliverables D.OR7.1 • D.OR7.5
Quantitative validation implementing Section 4 of the 30/06/2026 PAT Report: 5-Fold Cross-Validation comparing the 5 Machine Learning architectures (Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, SVR, ANN) against 6 classical empirical formulations (Stepanoff 1957, Sharma 1985, Williams 1994, Derakhshan & Nourbakhsh 2008, Yang et al. 2012, Barbarelli et al. 2017) in terms of $R^2$, MAE, RMSE, Observed-vs-Predicted Parity Plot, and Feature Sensitivity Analysis. Validazione quantitativa in attuazione del Paragrafo 4 della Relazione PAT al 30/06/2026: 5-Fold Cross-Validation comparativa tra i 5 algoritmi di Machine Learning (Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, SVR, Reti Neurali ANN) e 6 formulazioni classiche di letteratura (Stepanoff 1957, Sharma 1985, Williams 1994, Derakhshan & Nourbakhsh 2008, Yang et al. 2012, Barbarelli et al. 2017) mediante metriche $R^2$, MAE, RMSE, grafico Osservato–Predetto (Parity Plot) e analisi di sensibilità delle variabili.
🎯 Observed vs Predicted Parity Plot (5-Fold CV)Grafico Osservato vs Predetto (Parity Plot 5-Fold CV)
📊 Feature Sensitivity & Relative Importance (%)Analisi di Sensibilità e Importanza delle Variabili (%)
| Algorithm / Literature CorrelationAlgoritmo ML / Correlazione di Letteratura | MethodologyFamiglia Metodologica | R² (Qt_BEP) | MAE Qt (l/s) | R² (Ht_BEP) | MAE Ht (m) | R² (Pt_BEP) | MAE Pt (kW) | R² (ηt_BEP) | MAE ηt (–) |
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🟢 Green Hydrogen & Renewable Power-to-Gas (PtX) SimulatorSimulatore Idrogeno Verde & Power-to-Gas (OR 5 / 8) Deliverables D.OR5.1 • D.OR8.1 • Idroambiente / Nemesi
Sizing of water electrolyzer, renewable power coupling, and high-pressure storage buffer.Dimensionamento dell'elettrolizzatore, accoppiamento con fonti rinnovabili e accumulo in bombole ad alta pressione.Under OR 5 and OR 8, excess on-site renewable energy produced from photovoltaic panels (20.16 kW nominal) and micro-wind turbines (4.0 kW nominal) is routed through an automated electrolyzer to produce high-purity hydrogen. The gas is compressed up to 200 bar into dedicated cylinder storage bundles to fuel hybrid CHP cogeneration units during peak hours. Nell'ambito di OR 5 e OR 8, l'energia rinnovabile prodotta in eccedenza dai moduli fotovoltaici (20,16 kWp) e dalla turbina microeolica (4,0 kW) alimenta un elettrolizzatore automatico per produrre idrogeno puro. Il gas viene compresso fino a 200 bar in pacchi bombole di accumulo per alimentare gruppi cogenerativi ibridi CHP nelle ore di picco tariffario.
📊 Daily Renewable Power Profile vs Electrolyzer Hydrogen Generation Rate (g/h)Profilo di Potenza Rinnovabile Giornaliera vs Tasso di Generazione Idrogeno (g/h)
🔥 Hydrogen-Enriched Fuel Blends & Combustion Simulator (OR 12)Simulatore Combustione ed Emissioni Miscele Arricchite con H₂ (OR 12) Deliverable D.OR12.1 • Univ. Vanvitelli
1D combustion modeling of hydrogen-methane (HCNG), syngas, and diesel for CHP engines.Modellazione 1D della combustione di idrometano (HCNG), syngas e idrogasolio per motori cogenerativi CHP.OR 12 focuses on developing mathematical combustion models for internal combustion engines fueled with hydrogen blends. Adding hydrogen accelerates flame propagation speed, expands lean-burn flammability limits, and displaces carbon content, leading to significant reductions in greenhouse gases and pollutant emissions. L'OR 12 sviluppa modelli numerici di combustione per motori alternativi alimentati con miscele addizionate di idrogeno. L'aggiunta di idrogeno incrementa la velocità laminare di fiamma, estende i limiti di infiammabilità a miscela magra e sostituisce quote di carbonio fossile, riducendo drasticamente le emissioni di gas serra e inquinanti.
📉 Emission Benchmarking: Pure Baseline vs H₂-Enriched Fuel BlendConfronto Prestazioni ed Emissioni: Combustibile Base vs Miscela Addizionata di H₂
🗺️ Phlegraean Macro-Districts & Remote Sentinel Network (OR 1 & OR 3)Macrodistretti Flegrei e Rete Sentinella Remota (OR 1 & OR 3) Deliverables D.OR1.1 • D.OR3.1 • Costrame / IA Consulting
Macro-district partitioning and remote FCM flow/pressure monitoring topology.Distrettualizzazione della rete e topologia sentinella remota per monitoraggio FCM (pressioni e portate).OR 1 and OR 3 establish the dynamic hydraulic baseline of the water distribution infrastructure. The network is partitioned into strategic macro-districts supplied from the core lifting node at Mugnano Q.ta 110, continuous monitoring is performed via five critical FCM (Flow & Pressure Monitoring) telemetry stations. Gli OR 1 e OR 3 definiscono il modello idraulico dinamico di base dell'infrastruttura acquedottistica. La rete è suddivisa in macrodistretti strategici alimentati dal nodo centrale di sollevamento di Mugnano Q.ta 110, monitorati in continuo da cinque stazioni telemetriche sentinella FCM (Flow & Pressure Monitoring).
Primary lifting facility equipped with 8 pumps (2,945 kW). Discharges directly to the main pressure manifold. Centrale di sollevamento principale con 8 pompe (2.945 kW). Scarica direttamente nel collettore di mandata in pressione.
Head balancing reservoir complex. Acts as hydraulic buffer during night load-shifting (F3 pumping schedule). Complesso dei serbatoi di testata. Funge da polmone idraulico durante il load-shifting notturno nelle ore economiche (F3).
Main urban distribution trunk. Equipped with PRVs targeted for OR 6 PAT hydropower recovery harvesting. Dorsale urbana principale. Dotata di camere PRV candidate all'installazione di PAT per recupero energetico (OR 6).
Long-distance marine transmission link feeding the island of Ischia from the continental Phlegraean header. Tratta di trasporto sottomarino a lunga distanza per l'approvvigionamento dell'isola d'Ischia dal nodo continentale flegreo.
📡 Remote Flow & Pressure Monitoring (FCM) Telemetry SensorsSensori Sentinella di Portata e Pressione (FCM) per Telemetria Remota
| Station IDID Stazione | Location / NodeUbicazione / Nodo | Monitored ParametersParametri Monitorati | Telemetry UnitUnità Telemetrica | Current ReadingMisura Attuale | StatusStato |
|---|---|---|---|---|---|
| FCM-01 | Mugnano Q.110 Discharge HeaderCollettore Mandata Mugnano Q.110 | Manifold Pressure, Total Inflow QPressione Collettore, Portata Totale Q | Sentinel Dual-Channel IoTSentinella IoT a Doppio Canale | 7.85 bar • 1,850 l/s | OperationalOperativo |
| FCM-02 | Melito Nuovo Reservoir InletIngresso Serbatoi Melito Nuovo | Reservoir Level, Inlet Flow QLivello Serbatoio, Portata Entrante Q | Sentinel Ultrasonic Level + EM FlowLivello Ultrasuoni + Misuratore EM | Level: 7.8 m • 1,220 l/sLivello: 7,8 m • 1.220 l/s | OperationalOperativo |
| FCM-03 | Monteruscello PRV ChamberCamera Valvole PRV Monteruscello | Upstream/Downstream Head ΔH, Flow QSalto Piezometrico ΔH Monte/Valle, Portata Q | Sentinel Differential PressureSensore Pressione Differenziale IoT | ΔH: 45 m • 920 l/s | PAT CandidateCandidato PAT |
| FCM-04 | Pozzuoli Interconnection VaultNodo di Interconnessione Pozzuoli | Branch Pressure, Residual ChlorinePressione Diramazione, Cloro Residuo | Sentinel Multi-ParameterUnità Sentinella Multiparametrica | 4.8 bar • Cl: 0.22 ppm | OperationalOperativo |
| FCM-05 | Baia Subsea Booster TerminalTerminale Booster Sottomarino Baia | Subsea Manifold Pressure, Surge SensorPressione Condotta Sottomarina, Anti-Colpo d'Ariete | Sentinel High-Pressure IoTSensore Alta Pressione IoT | 8.2 bar • 450 l/s | OperationalOperativo |
⚙️ Electromechanical Inventory & Manual Dispatch SimulatorCensimento Elettromeccanico & Simulatore di Dispacciamento Manuale OR 2 • Machine TelemetryOR 2 • Telemetria Macchine
Toggle pump switches to simulate manual operation and assess instantaneous electrical load and flow.Attiva o disattiva gli interruttori delle pompe per simulare l'esercizio e valutare potenza e portata istantanee.📋 Nameplate Electromechanical Specifications (Pumps EP 1 - EP 8)Dati di Targa Elettromeccanici (Gruppi di Pompaggio EP 1 - EP 8)
| Unit IDID Gruppo | Motor ManufacturerCostruttore Motore | Motor ModelModello Motore | Hydraulic Pump ModelModello Pompa Idraulica | Flow QPortata Q | Design Head HPrevalenza H | Rated PowerPotenza Nominale | Hydraulic Efficiency ηRendimento η | Optimal Dispatch StrategyStrategia di Dispacciamento |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| EP 1 | Siemens | 1LE55033AB734GRO-Z | KSB OMEGA 250 480A | 250 l/s (900 m³/h) | 80 m | 315 kW (400V) | 62.3% | Standby / Peak TrimRiserva / Picco |
| EP 2 | Siemens | 1LE55033AB734GRO-Z | KSB OMEGA 250 480A | 250 l/s (900 m³/h) | 80 m | 315 kW (400V) | 62.3% | Standby / Peak TrimRiserva / Picco |
| EP 3 | Siemens | 1LE55033AB734GRO-Z | KSB OMEGA 250 480A | 250 l/s (900 m³/h) | 80 m | 315 kW (400V) | 62.3% | Standby / Peak TrimRiserva / Picco |
| EP 4 | Leroy-Somer | PLS315LG4 B3 | KSB ETANORM R G 300-500 | 350 l/s (1,260 m³/h) | 80 m | 400 kW (400V) | 68.7% | Secondary ModulationModulazione Secondaria |
| EP 5 | Marelli | B5C3532Q10920 | FLOWSERVE 300-LNNV-600 | 400 l/s (1,440 m³/h) | 80 m | 400 kW (400V) | 78.5% | Primary Base-LoadCarico di Base Primario |
| EP 6 | Marelli | B5C3532Q10920 | FLOWSERVE 300-LNNV-600 | 400 l/s (1,440 m³/h) | 80 m | 400 kW (400V) | 78.5% | Primary Base-LoadCarico di Base Primario |
| EP 7 | Marelli | B5C3532Q10920 | FLOWSERVE 300-LNNV-600 | 400 l/s (1,440 m³/h) | 80 m | 400 kW (400V) | 78.5% | Primary Base-LoadCarico di Base Primario |
| EP 8 | Electric Motor Belgium | - | Pump Group 400 | 400 l/s (1,440 m³/h) | 80 m | 400 kW (400V) | 78.5% | Primary Base-LoadCarico di Base Primario |
📈 Monthly Consumption Comparison 2025 vs 2026Confronto Consumi Mensili 2025 vs 2026 OR 2 • Field TelemetryOR 2 • Telemetria di Campo
⏱️ 12-Month Tariff Band BreakdownRipartizione Fabbisogno per Fasce Orarie (12 Mesi) ARERA F1 / F2 / F3
⚡ Monthly Peak Power Demand vs Contract Limit (2,390 kW)Potenza Massima Mensile vs Limite Contrattuale (2.390 kW) Critical AnomalyAnomalia Critica
Contract capacity limit: 2,390.00 kWLimite potenza impegnata da contratto: 2.390,00 kW🧾 Economic Breakdown of Medium Voltage Invoice (April 2026)Dettaglio Economico Fattura Media Tensione (Aprile 2026) A2A Bill #826500362488Fattura A2A n. 826500362488
Total billed consumption: 1,512,831 kWhConsumo totale fatturato: 1.512.831 kWh| Cost ComponentComponente di Spesa | Taxable Amount (€)Imponibile (€) | Share %Quota % | Average Unit Cost (€/kWh)Costo Medio Unitario (€/kWh) | Accounting & Tariff DetailsDettagli Tariffari e Contabili |
|---|---|---|---|---|
| Energy CommoditySpesa per la Materia Energia | € 216,165.89 | 73.01% | 0.1429 €/kWh | F1: 0.11479 €/kWh • F2: 0.14191 €/kWh • F3: 0.12028 €/kWh • Grid losses, dispatching & capacityF1: 0,11479 €/kWh • F2: 0,14191 €/kWh • F3: 0,12028 €/kWh • Perdite di rete, dispacciamento e mercato capacità |
| Grid Transport & MeteringSpesa per Trasporto e Gestione Contatore | € 25,033.75 | 8.45% | 0.0165 €/kWh | Fixed charge (€ 66.71) • Capacity charge (€ 5,371.25) • Variable charge (€ 19,288.60) • Reactive Penalties (€ 307.19)Quota fissa (€ 66,71) • Quota potenza (€ 5.371,25) • Quota variabile (€ 19.288,60) • Penali reattiva (€ 307,19) |
| General System Charges (ASOS / ARIM)Oneri Generali di Sistema (ASOS / ARIM) | € 47,564.67 | 16.06% | 0.0314 €/kWh | ASOS renewable support (€ 44,971.84) • ARIM general interest (€ 2,592.83)Oneri ASOS incentivo rinnovabili (€ 44.971,84) • Oneri ARIM rimanenti (€ 2.592,83) |
| Excise Taxes & LeviesImposte Erariali ed Accise | € 7,320.00 | 2.47% | 0.0048 €/kWh | Tier ≤ 200,000 kWh (€ 2,500.00) • Monthly flat fee > 1,200 MWh (€ 4,820.00)Scaglione ≤ 200.000 kWh (€ 2.500,00) • Canone mensile oltre 1.200 MWh (€ 4.820,00) |
| TOTAL APRIL 2026 INVOICETOTALE FATTURA APRILE 2026 | € 296,084.31 | 100.00% | 0.1957 €/kWh | Total all-in delivered power cost: ~195.71 €/MWh (excl. VAT)Costo omnicomprensivo medio energia: ~195,71 €/MWh (IVA esclusa) |
🔌 Reactive Energy Diagnostics & ARERA Power Factor SurchargesDiagnosi Energia Reattiva e Penali ARERA per Basso Cos(φ)
The April 2026 power bill indicates that the Mugnano Elev. 110 pumping station operates at a power factor of Cos(φ) = 0.918 in Peak Band F1 and 0.919 in Mid Band F2, both significantly below the regulatory threshold of 0.95 mandated by ARERA. Reactive energy absorption stands at 43% of active energy (exceeding the 33% deductible allowance), triggering automatic monthly penalty surcharges. La fattura elettrica di aprile 2026 attesta che l'impianto di sollevamento di Mugnano Q.ta 110 opera con un fattore di potenza pari a Cos(φ) = 0,918 in fascia di picco F1 e 0,919 in fascia intermedia F2, entrambi marcatamente inferiori alla soglia minima di 0,95 stabilita da ARERA. L'assorbimento di energia reattiva raggiunge il 43% dell'energia attiva (superando la franchigia del 33%), determinando l'applicazione automatica di onerose penali mensili in bolletta.
Automated Power Factor Correction Sizing EngineMotore Automatico di Dimensionamento Quadro di Rifasamento
📑 MIMIT Project Deliverables Matrix & Technical ReportingMatrice dei Deliverables di Progetto MIMIT & Reportistica Tecnica
Official deliverable registry corresponding to the approved MIMIT Development Plan (Accordi per l'Innovazione). The EWITH Suite directly hosts the software, digital algorithms, and telemetry records supporting each deliverable. Registro ufficiale dei deliverable conforme al Piano di Sviluppo approvato dal MIMIT (Accordi per l'Innovazione). La suite EWITH ospita direttamente gli applicativi software, gli algoritmi digitali e le serie storiche a supporto di ciascun deliverable.
| Deliverable CodeCodice Deliverable | OR PillarOR di Riferimento | Official TitleTitolo Ufficiale | Responsible PartnerPartner Responsabile | TypeTipologia | Progress %Avanzamento % | StatusStato |
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PROJECT E-WITH • MID-TERM PROGRESS TECHNICAL REPORT (SAL 2)PROGETTO E-WITH • RAPPORTO TECNICO PERIODICO A METÀ PERIODO (SAL 2)
MIMIT Project ID: F/350167/01/X60 | CUP Code: B49J23008290007 | Lead Beneficiary: COSTRAME S.r.l. | Core Pilot: Mugnano Elevation 110 Pumping Station (POD: IT001E00016841) Codice Progetto MIMIT: F/350167/01/X60 | Codice CUP: B49J23008290007 | Soggetto Capofila: COSTRAME S.r.l. | Sito Pilota Principale: Centrale di Sollevamento Mugnano Q.ta 110 (POD: IT001E00016841)
1. Executive Summary & Digital Suite Architecture (OR 13)1. Sintesi Esecutiva & Architettura della Piattaforma Digitale (OR 13)
COSTRAME S.r.l. has deployed the integrated EWITH Suite digital portal (hosted at ewithsuite.edar.biz),
which serves as the overarching Edge/Cloud software layer mandated under OR 13. The platform unifies the electromechanical asset inventory (OR 2),
combinatorial pumping dispatch and peak shaving (OR 7), semi-empirical PAT curve generation (OR 6), renewable hydrogen sizing (OR 5/8),
1D combustion modeling (OR 12), and network telemetry (OR 1/3). This deliverable brings OR 13 maturity from 10% to over 85%.
La Capofila COSTRAME S.r.l. ha realizzato e reso operativa la suite digitale integrata EWITH Suite (accessibile su ewithsuite.edar.biz),
che funge da livello software Edge/Cloud trasversale prescritto dall'OR 13. La piattaforma unifica il censimento elettromeccanico (OR 2),
l'ottimizzazione del pompaggio e il peak shaving (OR 7), la predizione delle curve caratteristiche delle PAT (OR 6), il dimensionamento della catena idrogeno da rinnovabili (OR 5/8),
la modellazione 1D della combustione (OR 12) e la telemetria di rete (OR 1/3), portando l'avanzamento dell'OR 13 a oltre l'85%.
2. OR 2 & OR 7: Pumping Station Dispatch Optimization2. OR 2 & OR 7: Ottimizzazione del Pompaggio e Peak Shaving
Historical telemetry over 12 billing months revealed contractual overshoots in 7 of 12 months (peaking at 2,536 kW vs 2,390 kW contracted) and severe power factor degradation (cos φ = 0.918 with € 3,700/year in ARERA surcharges). The OptiPump DSS implements a hard constraint $P(t) \le 2,390\text{ kW}$, enforces base-load dispatch on high-efficiency Flowserve units ($\eta = 78.5\%$), and shifts pumping volume to off-peak hours (F3). Results verify a 13.5% daily cost reduction (~€ 321,000/year) and over 2,080 MWh/year of primary energy conservation. L'analisi telemetrica sulle bollette degli ultimi 12 mesi ha evidenziato superi della potenza contrattuale in 7 mesi su 12 (con picco a 2.536 kW rispetto ai 2.390 kW impegnati) e un basso fattore di potenza (cos φ = 0,918 con circa € 3.700/anno di penali ARERA). L'algoritmo OptiPump DSS impone il vincolo rigido $P(t) \le 2.390\text{ kW}$, privilegia le pompe Flowserve ad alto rendimento ($\eta = 78.5\%$) e sposta il carico nelle ore notturne ed economiche (F3). I risultati validati dimostrano una riduzione del 13,5% del costo giornaliero (~€ 321.000/anno) e oltre 2.080 MWh/anno di energia primaria risparmiata.
3. OR 6: Semi-Empirical PAT Prediction Code3. OR 6: Codice Matematico Semi-Empirico Previsione PAT
In collaboration with University of Campania "Luigi Vanvitelli", the semi-empirical mathematical code (Deliverable D.OR6.3) has been operationalized into an interactive web tool. Operating engineers can input commercial centrifugal pump BEP parameters to instantaneously derive the 4-quadrant turbine mode characteristic curves and quantify recoverable MWh from distribution head drops. In collaborazione con l'Università degli Studi della Campania "Luigi Vanvitelli", il codice semi-empirico (Deliverable D.OR6.3) è stato trasformato in uno strumento software interattivo. Gli ingegneri di processo possono inserire i dati di targa al BEP di una pompa centrifuga commerciale per ricavare istantaneamente le curve caratteristiche in modalità turbina e quantificare i MWh idroelettrici recuperabili dai salti di pressione in rete.
4. OR 5, OR 8 & OR 12: Clean Hydrogen & Hybrid Cogeneration4. OR 5, OR 8 & OR 12: Idrogeno Verde e Cogenerazione Ibrida
The platform provides mass-energy balancing for the 20.16 kW solar PV and 4.0 kW micro-wind electrolyzer coupling, sizing high-pressure 200 bar storage buffers and simulating hydrogen-enriched fuel blends (5-30% H₂) for CHP engines to reduce greenhouse gas emissions during peak demand periods. La suite calcola i bilanci di massa ed energia per l'accoppiamento tra il generatore fotovoltaico (20,16 kWp), la turbina microeolica (4 kW) e l'elettrolizzatore, dimensionando il pacco bombole ad alta pressione (200 bar) e simulando miscele di combustibili addizionate con idrogeno (5–30% H₂) per motori cogenerativi CHP, riducendo drasticamente le emissioni climalteranti durante i picchi di richiesta idrica.
📖 Guida Operativa Dettagliata all'Uso della Piattaforma EWITH Suite
Manuale operativo completo passo-passo per ingegneri idraulici, energy manager, operatori di sala controllo acquedottistica e revisori MIMIT. Include la mappa dei 6 Domini Funzionali, le tabelle complete dei parametri di input/output di tutti i 12 Moduli e 4 Scenari Operativi Guidati.
La piattaforma digitale EWITH Suite costituisce l'infrastruttura software unificata del progetto di ricerca e sviluppo
E-WITH (Energy Efficiency for Water management with Innovative Technologies and methodologies also based on Hydrogen systems — Accordi per l'Innovazione MIMIT, CUP B49J23008290007).
L'interfaccia è strutturata in 6 Domini Funzionali e 12 Moduli Interattivi, tutti accessibili sia dalla barra superiore a due righe sia dal Menu Completo a Scomparsa (`🧭 Menu Completo & Mappa Suite`).
| Dominio Funzionale | Modulo / Scheda | Obiettivi (OR) & Deliverable | Partner Responsabile | Funzione Principale |
|---|---|---|---|---|
| 1. Simulazione Sistemica | 🎛️ Hub Sinottico SCADA | OR 1–13 (D.OR13.1) |
Costrame / Tutti i Partner | Simulatore acquedotto esterno, serbatoio/bypass, PAT 1, PAT 2, FV+Eolico, H₂ e CHP con bilancio energetico, idrico ed emissivo. |
| 2. Sollevamenti & Reti Idriche | 🚰 OptiPump DSS | OR 7 (D.OR7.1, D.OR7.2) |
Costrame / Univ. Vanvitelli | Risolutore combinatorio 24h su fasce F1/F2/F3 con Peak Shaving rigido ($\le 2.390\text{ kW}$). |
| ⚙️ Gemello Pompe | OR 2 (D.OR2.1) |
Costrame S.r.l. | Gemello digitale dei gruppi EP 1 – EP 8 di Mugnano Q.110 ($2.945\text{ kW}$) e manovra manuale. | |
| 🗺️ Macrodistretti | OR 1 & OR 3 (D.OR1.1, D.OR3.1) |
Costrame / IA Consulting | Topologia dei 4 macrodistretti flegrei e telemetria delle 5 stazioni sentinella FCM-01 ÷ FCM-05. | |
| 3. Recupero Idroelettrico | ⚡ Recupero PAT & ML | OR 6 (D.OR6.2, D.OR6.3) |
Univ. Campania Vanvitelli | Predittore ibrido (5 algoritmi ML vs 6 correlazioni), database 209 BEP e 439 curve reali su 71 macchine, benchmark 5-Fold CV. |
| 4. Idrogeno & Combustione | 🟢 Hub Idrogeno | OR 4, 5, 8 (D.OR5.1, D.OR8.1) |
Idroambiente / Nemesi | Accoppiamento FV ($20,16\text{ kWp}$) + Micro-Eolico ($4\text{ kW}$) + Elettrolizzatore PEM + Bombole $200\text{ bar}$. |
| 🔥 Combustione H₂ | OR 9, 10, 11, 12 (D.OR12.1) |
Univ. Campania Vanvitelli | Simulatore cinetico 1D CHEMKIN/GT-Power per Idrometano, Idrogasolio e Syngas arricchiti con $\text{H}_2$. | |
| 5. Telemetria & Mercato Elettrico | 📊 Telemetria MT | OR 2 (D.OR2.1) |
Costrame S.r.l. | Analisi certificata consumi 2025/2026 ($18,70\text{ GWh}$) e scomposizione fattura A2A 20 kV. |
| 🔌 Energia Reattiva | OR 2 (D.OR2.2) |
Costrame S.r.l. | Diagnosi penali ARERA ($\cos\varphi = 0,918$) e dimensionamento automatico condensatori 189 Hz. | |
| 6. Governance & Documentazione | 📑 Deliverables / 📖 Guida / 📚 Manuale | OR 1–13 (Tutti i 19 SAL) | Consorzio E-WITH | Monitoraggio avanzamento contrattuale, manualistica operativa e formulario scientifico con export PDF. |
Il Cruscotto Sinottico SCADA Interattivo posto nella schermata iniziale (`Hub Sinottico`) permette di simulare l'intero ciclo idrico ed energetico integrato: dall'adduttrice dell'acquedotto esterno, passando per la centrale di sollevamento, il serbatoio di testata (o il bypass diretto), le due turbine PAT di recupero, fino alla rete di distribuzione distrettuale, integrando parco fotovoltaico/eolico, elettrolizzatore PEM e cogenerazione alimentata con miscele a idrogeno.
Nella barra superiore dello schema puoi commutare istantaneamente tra due schemi idraulici:
- Topologia A — Con Serbatoio di Testata Q.ta 110: L'acqua sollevata attraversa la camera di carico in ingresso dove opera la PAT 1 (Pre-Serbatoio) che recupera il carico residuo $\Delta H_1$; l'acqua entra quindi nel Serbatoio Q.ta 110 (capacità $30.000\text{ m}^3$, fondamentale per accumulare acqua nelle ore notturne F3) e scende verso il distretto attraverso la PAT 2 (Post-Serbatoio / Pre-Rete) che recupera il salto $\Delta H_2$.
- Topologia B — Immissione Diretta in Rete Distrettuale (Bypass Serbatoio): La condotta di mandata alimenta direttamente la rete di distribuzione tramite il ramo di bypass. In questo assetto il serbatoio e la PAT 1 sono esclusi, mentre la PAT 2 (Pre-Rete) regola direttamente la pressione di immissione in rete evitando sovrappressioni sulle tubazioni urbane.
| Sottosistema | Parametro / Controllo | Range Operativo | Valore Default | Effetto Fisico ed Energetico sul Sistema |
|---|---|---|---|---|
| 1. Sollevamento & DSS (OR 2/7) | Interruttore OptiPump DSS + Rifasamento |
ON / OFF | ON | Trasla il pompaggio in fascia F3, seleziona i gruppi ad alta efficienza ($\eta$ da $71,5\%$ a $78,5\%$) e porta $\cos\varphi$ da $0,918$ a $0,98$. |
| Portata Acquedotto $Q$ | $150 \div 900\text{ L/s}$ | $480\text{ L/s}$ | Determina il volume giornaliero sollevato e la portata fluente nelle turbine PAT 1 e PAT 2. | |
| Prevalenza Manometrica $H_p$ | $55 \div 125\text{ m}$ | $80\text{ m}$ | Definisce la potenza idraulica richiesta all'impianto di sollevamento ($P_{\text{id}} = \rho g Q H_p$). | |
| 2. PAT 1 Pre-Serbatoio (OR 6) | Salto Recuperato $\Delta H_1$ + Switch ON/OFF | $5 \div 45\text{ m}$ | $18\text{ m}$ (ON) | Recupera l'esubero piezometrico prima dell'ingresso a pelo libero nel serbatoio ($\eta_{\text{PAT1}} \approx 69\text{–}74\%$). |
| 3. PAT 2 Pre-Rete (OR 6) | Salto Regolato $\Delta H_2$ + Switch ON/OFF | $8 \div 55\text{ m}$ | $32\text{ m}$ (ON) | Sostituisce la valvola PRV dissipativa prima della rete distrettuale: genera energia elettrica e riduce le perdite idriche fisiche ($\Delta L \propto \Delta H_2^{0,85}$). |
| 4. Rinnovabili FV + Eolico (OR 4) | Potenza Rinnovabile Installata | $24 \div 1.500\text{ kWp}$ | $250\text{ kWp}$ (ON) | Produce energia elettrica pulita a zero emissioni, riducendo il prelievo dalla cabina MT 20 kV e alimentando l'elettrolizzatore. |
| 5. H₂ & Motore CHP (OR 5/8/9–12) | Potenza Motore Cogenerativo CHP | $50 \div 600\text{ kW}$ | $180\text{ kW}$ (ON) | Fornisce potenza elettrica e termica programmabile in centrale durante le ore di punta F1. |
| Miscela Idrogeno Verde ($\% \text{ vol H}_2$) | $0\% \div 40\%\text{ vol}$ | $20\%\text{ vol}$ | Riduce le emissioni di $\text{CO}_2$ del gruppo CHP, migliora il rendimento di combustione e modula gli $\text{NO}_x$ (ottimo lean-burn $\le 22\%$). |
Il modulo OptiPump DSS risolve il problema di programmazione combinatoria oraria delle 8 elettropompe della Centrale di Mugnano Q.ta 110 per soddisfare il target giornaliero di fornitura idrica al minimo costo tariffario, garantendo il rispetto assoluto del limite contrattuale di potenza impegnata ($P_{\max} \le 2.390\text{ kW}$).
| Parametro / Selettore | Range / Opzioni | Valore Calibrato | Significato Operativo |
|---|---|---|---|
| Fabbisogno Idrico Giornaliero | $80.000 \div 180.000\text{ m}^3/\text{g}$ | $140.000\text{ m}^3/\text{g}$ | Volume complessivo da sollevare nelle 24 ore (pari a $\sim 1.616\text{ L/s}$ medi continui). |
| Profilo Operativo Stagionale | Standard / Estivo (+15%) / Invernale (-10%) / Weekend (100% F3) | Giorno Medio Standard | Adatta la curva di richiesta oraria dei serbatoi e la struttura delle fasce tariffarie ARERA (F1/F2/F3). |
Sviluppato sulla base della Relazione Tecnica al 30/06/2026 dell'Università della Campania "Luigi Vanvitelli", questo modulo è articolato in 3 Sotto-Pannelli commutabili tramite la barra in alto nella scheda `Recupero PAT`:
Inserendo i parametri di targa della pompa al BEP ($Q_{p,\text{BEP}}$, $H_{p,\text{BEP}}$, $\eta_{p,\text{BEP}}$, velocità $N_p$, diametro girante $D$) e i dati del sito ($Q_{\text{sito}}, H_{\text{sito}}, N_t$), il motore calcola istantaneamente le prestazioni in modalità turbina ($Q_{t,\text{BEP}}, H_{t,\text{BEP}}, P_{t,\text{BEP}}, \eta_{t,\text{BEP}}$) confrontando:
- 5 Algoritmi di Machine Learning: Random Forest (RF), Gradient Boosting (GBT), XGBoost, Support Vector Regression (SVR), Rete Neurale Multi-Layer Perceptron (MLP-ANN).
- 6 Correlazioni Semi-Empiriche di Letteratura: Stepanoff (1957), Sharma (1985), Williams (1994), Derakhshan & Nourbakhsh (2008), Yang et al. (2012), Barbarelli et al. (2017).
- Gemello Sperimentale KNN: ricerca automatica della macchina reale più simile all'interno dei 209 record sperimentali.
Permette di esplorare l'intero archivio sperimentale normalizzato (`1. BEP.xlsx` e `2. CURVES.xlsx` con diametri convertiti in metri): nella colonna sinistra visualizzi la nuvola dei 209 punti BEP su 4 piani idrodinamici; nella colonna destra selezioni una qualsiasi delle 71 macchine testate per plottare le 439 curve caratteristiche fuori progetto ($H\text{–}Q$, $P\text{–}Q$, $\eta\text{–}Q$, $5.257$ punti sperimentali tra $300$ e $3.020\text{ rpm}$).
Mostra il Parity Plot Osservato vs Predetto, l'importanza relativa delle feature di input ($Q_p, H_p, \eta_p, N, N_s, P_p, D$) e la tabella completa delle metriche ($R^2$ fino a $0,9675$ su $Q_{t,\text{BEP}}$ e $0,8968$ su $H_{t,\text{BEP}}$).
Modella la filiera Power-to-Gas installata presso il sito pilota per convertire l'energia elettrica prodotta dal campo fotovoltaico ($20,16\text{ kWp}$, 56 moduli da $360\text{ W}$) e dalla turbina micro-eolica ($4,0\text{ kW}$) in idrogeno verde tramite elettrolizzatore PEM ($55\text{ kWh/kg H}_2$) e stoccarlo in pacchi bombole a $200\text{ bar}$.
Consente di simulare l'arricchimento con idrogeno ($0\text{–}30\%\text{ vol H}_2$) di tre combustibili base studiati nei rispettivi Obiettivi Realizzativi: Idrometano (`OR 9`), Idrogasolio Dual-Fuel (`OR 10`) e Syngas da Biomassa Legnosa (`OR 11`). Il motore termodinamico 1D calcola in tempo reale il Potere Calorifico Inferiore ($LHV$), l'Indice di Wobbe, la velocità laminare di fiamma, il taglio delle emissioni di $\text{CO}_2$ e la variazione degli $\text{NO}_x$ termici (meccanismo di Zeldovich).
Espone la partizione funzionale della grande adduzione flegrea nei 4 Macrodistretti (1. Nodo Mandata Mugnano Q.110; 2. Serbatoi di Testata Melito Nuovo 30.000 m³; 3. Dorsale Urbana Monteruscello con sito candidato PAT da 45 m di salto; 4. Condotta Sottomarina per l'Isola d'Ischia) e la tabella diagnostica in tempo reale delle 5 Stazioni Telemetriche Sentinella (`FCM-01` ÷ `FCM-05`).
Riproduce fedelmente la sala pompe della Centrale di Mugnano Q.ta 110 ($2.945\text{ kW}$ complessivi installati su 8 gruppi). Tramite gli interruttori su ciascuna scheda macchina puoi accendere o spegnere manualmente ogni gruppo e verificare istantaneamente:
- Gruppi EP 1, EP 2, EP 3: Motore Siemens $315\text{ kW}$ + Pompa KSB Omega 250 480A ($Q = 250\text{ L/s}$, $H = 80\text{ m}$, $\eta = 62,3\%$) — ruolo: Riserva / Integrazione di Picco.
- Gruppo EP 4: Motore Leroy-Somer $400\text{ kW}$ + Pompa KSB Etanorm ($Q = 350\text{ L/s}$, $H = 80\text{ m}$, $\eta = 68,7\%$) — ruolo: Modulazione Secondaria.
- Gruppi EP 5, EP 6, EP 7, EP 8: Motore Marelli / EMB $400\text{ kW}$ + Pompa Flowserve 300-LNNV-600 ($Q = 400\text{ L/s}$, $H = 80\text{ m}$, $\eta = 78,5\%$) — ruolo: Carico di Base Primario ad Alta Efficienza.
Raccoglie la serie storica certificata dei consumi elettrici mensili (totale 2025: $18,70\text{ GWh}$, spesa annua $€\text{ }4,77\text{ Mln}$), la ripartizione percentuale nelle fasce ARERA F1/F2/F3, il grafico delle punte mensili di potenza (che evidenzia il supero della soglia contrattuale di $2.390\text{ kW}$ in 7 mesi su 12, con massimo a $2.536\text{ kW}$) e il prospetto contabile analitico della fattura A2A di Media Tensione ($20\text{ kV}$).
Analizza l'anomalia del basso fattore di potenza ($\cos\varphi = 0,918$ in F1 e $0,919$ in F2, inferiore al limite normativo ARERA di $0,95$) e mette a disposizione un Calcolatore Automatico di Dimensionamento del Quadro di Rifasamento. Impostando il $\cos\varphi$ obiettivo (default $0,98$), il tool calcola la potenza reattiva necessaria ($600\text{ kvar}$ con induttanze di sbarramento a $189\text{ Hz}$), il CAPEX ($€\text{ }9.000$), il risparmio annuo di penali ed il tempo di ritorno (~24 mesi).
La scheda Deliverables MIMIT espone il registro ufficiale dei 19 deliverable contrattuali (`D.OR1.1` ÷ `D.OR13.1`) con indicazione dell'OR di riferimento, titolo ufficiale, partner responsabile, avanzamento percentuale e stato di validazione, corredato dalla Relazione Tecnica di Avanzamento esportabile in formato PDF tramite il pulsante "Stampa / Salva in PDF".
1. Vai in Hub Sinottico e clicca sul pulsante 1. Gestione Tradizionale (Baseline): osserva il prelievo netto da rete ($\sim 485\text{ kW}$) e il consumo specifico ($\text{SEC} = 0,281\text{ kWh/m}^3$).
2. Clicca ora su 3. Assetto Completo E-WITH mantenendo la topologia "Con Serbatoio di Testata": la PAT 1 recupera $61\text{ kW}$ prima del serbatoio, la PAT 2 recupera $110\text{ kW}$ prima della rete e riduce le perdite idriche fisiche di oltre $270.000\text{ m}^3/\text{anno}$, mentre FV+Eolico e $\text{H}_2\text{-CHP}$ abbattono il prelievo netto da rete di oltre il $55\%$.
3. Commuta il selettore Topologia Idraulica su "Immissione Diretta in Rete": verifica come il sistema escluda automaticamente il serbatoio e la PAT 1, mantenendo attiva la regolazione di pressione tramite la PAT 2.
1. Apri la scheda Recupero PAT (OR 6) $\rightarrow$ Pannello 6.1 Predittore Ibrido ML.
2. Imposta $Q_{\text{sito}} = 95\text{ L/s}$, $H_{\text{sito}} = 45\text{ m}$ e seleziona l'algoritmo Gradient Boosting (GBT): confronta nella tabella multi-modello le stime dei 5 algoritmi ML rispetto alle 6 equazioni classiche di letteratura e individua il Gemello Sperimentale KNN.
3. Passa al Pannello 6.2 Esploratore Database per ispezionare la posizione della macchina nella nuvola dei 209 BEP e le sue curve sperimentali complete fuori progetto.
1. Apri OptiPump DSS, seleziona il profilo "Picco Estivo (+15% Fabbisogno)" e porta il volume a $160.000\text{ m}^3/\text{g}$.
2. Clicca su "Ricalcola Piano di Pompaggio Ottimale": verifica nella matrice 24h come l'algoritmo dia priorità ai 4 gruppi Flowserve EP 5–EP 8 ($\eta = 78,5\%$) e mantenga la potenza massima rigorosamente sotto i $2.390\text{ kW}$.
• Resilienza Telemetrica Edge: I gateway IoT delle stazioni FCM e della cabina MT sono dotati di buffer circolare locale FIFO da 30 giorni con sincronizzazione automatica MQTT/TLS al ripristino della portante.
• Tutela Avvolgimenti Motori: Il risolutore MILP di OptiPump DSS impone il vincolo $\le 1\text{ avviamento/ora}$ per ciascun gruppo da $315\text{ kW}$ e $400\text{ kW}$, eliminando gli stress termici di spunto.
📖 EWITH Suite Detailed Operational & User Guide
Comprehensive step-by-step manual for hydraulic engineers, energy managers, water utility control room operators, and MIMIT ministerial auditors. Includes the 6 Functional Domains Map, complete input/output parameter tables across all 12 Modules, and 4 Guided Operational Case Studies.
The EWITH Suite unifies all numerical solvers, experimental databases, and telemetry analytics developed under Project E-WITH (MIMIT Innovation Agreements, CUP B49J23008290007).
The interface is organized into 6 Functional Domains and 12 Interactive Modules, accessible via both the two-line top bar and the expandable Full Menu & Suite Map (`🧭 Full Menu & Suite Map`).
| Functional Domain | Module / Tab | Objectives (OR) & Deliverables | Responsible Partner | Core Engineering Function |
|---|---|---|---|---|
| 1. System-Wide Simulation | 🎛️ SCADA Hub | OR 1–13 (D.OR13.1) |
Costrame / All Partners | Interactive external aqueduct, reservoir/bypass routing, PAT 1, PAT 2, Solar/Wind, H₂ & CHP simulator with energy, water leak, and emission KPIs. |
| 2. Pumping & Water Grid | 🚰 OptiPump DSS | OR 7 (D.OR7.1, D.OR7.2) |
Costrame / Univ. Vanvitelli | 24h combinatorial dispatch solver across F1/F2/F3 tariffs with hard Peak Shaving ($\le 2,390\text{ kW}$). |
| ⚙️ Pump Twin | OR 2 (D.OR2.1) |
Costrame S.r.l. | Electromechanical digital twin of groups EP 1 – EP 8 at Mugnano Elev. 110 ($2,945\text{ kW}$). | |
| 🗺️ District Grid | OR 1 & OR 3 (D.OR1.1, D.OR3.1) |
Costrame / IA Consulting | 4 Phlegraean macro-districts and real-time telemetry from 5 remote FCM-01 to FCM-05 stations. | |
| 3. Hydropower Recovery | ⚡ PAT & ML | OR 6 (D.OR6.2, D.OR6.3) |
Univ. Campania Vanvitelli | Hybrid predictor (5 ML models vs 6 literature equations), 209 BEP database, 439 off-design curves across 71 machines, 5-Fold CV benchmark. |
| 4. Green H₂ & Combustion | 🟢 Hydrogen Hub | OR 4, 5, 8 (D.OR5.1, D.OR8.1) |
Idroambiente / Nemesi | Solar PV ($20.16\text{ kWp}$) + Micro-Wind ($4\text{ kW}$) + PEM Electrolyzer + $200\text{ bar}$ cylinder bank sizing. |
| 🔥 H₂ Combustion | OR 9, 10, 11, 12 (D.OR12.1) |
Univ. Campania Vanvitelli | 1D CHEMKIN/GT-Power combustion simulator for Hydromethane, Hydrogasoil, and Biomass Syngas blends. | |
| 5. MV Telemetry & Power Quality | 📊 Energy Telemetry | OR 2 (D.OR2.1) |
Costrame S.r.l. | Audited 2025/2026 consumption ($18.70\text{ GWh/yr}$) and 20 kV A2A invoice cost breakdown. |
| 🔌 Reactive Power | OR 2 (D.OR2.2) |
Costrame S.r.l. | ARERA penalty diagnostics ($\cos\varphi = 0.918$) and automated 189 Hz detuned capacitor sizing. | |
| 6. Governance & Docs | 📑 Deliverables / 📖 Guide / 📚 Manual | OR 1–13 (All 19 SALs) | E-WITH Consortium | Official deliverable matrix, step-by-step operational guide, and scientific manual with PDF export. |
The Interactive SCADA Synoptic Simulator on the home screen (`SCADA Hub`) models the coupled hydraulic, electrical, and environmental behavior of the aqueduct system: from the external aqueduct lifting station, through the header storage reservoir (or direct bypass line) and dual PAT turbines, to the district distribution network, integrated with Solar PV/Wind, PEM electrolysis, and $\text{H}_2$-blended CHP generation.
- Topology A — Supply via Header Storage Reservoir (Q.ta 110): Lifted water passes through PAT 1 (Pre-Reservoir) harvesting excess head $\Delta H_1$ before entering the $30,000\text{ m}^3$ tank; gravity discharge to the distribution grid passes through PAT 2 (Post-Reservoir / Pre-Network) harvesting head $\Delta H_2$.
- Topology B — Direct Injection into Distribution Network (Bypass Tank): The pumping station feeds the distribution grid directly via the bypass line. The tank and PAT 1 are bypassed, while PAT 2 (Pre-Network) actively regulates pressure at the district inlet.
| Subsystem | Control / Slider | Operating Range | Default | Physical & Energetic Impact |
|---|---|---|---|---|
| 1. Pumping & DSS (OR 2/7) | OptiPump DSS + Power Factor Toggle |
ON / OFF | ON | Shifts pumping load to F3 off-peak hours, raises group efficiency from $71.5\%$ to $78.5\%$, and corrects $\cos\varphi$ to $0.98$. |
| Aqueduct Flow Rate $Q$ | $150 \div 900\text{ L/s}$ | $480\text{ L/s}$ | Sets daily water volume and flow rate across PAT 1 and PAT 2. | |
| Pumping Lift Head $H_p$ | $55 \div 125\text{ m}$ | $80\text{ m}$ | Determines hydraulic power required at the lifting station ($P_{\text{hyd}} = \rho g Q H_p$). | |
| 2. PAT 1 Pre-Reservoir (OR 6) | Recovered Head $\Delta H_1$ + ON/OFF | $5 \div 45\text{ m}$ | $18\text{ m}$ (ON) | Harvests residual piezometric head at the reservoir inlet chamber ($\eta_{\text{PAT1}} \approx 69\text{–}74\%$). |
| 3. PAT 2 Pre-Network (OR 6) | Regulated Head $\Delta H_2$ + ON/OFF | $8 \div 55\text{ m}$ | $32\text{ m}$ (ON) | Replaces dissipative PRV valves before the distribution grid: generates electricity and reduces physical water leakage ($\Delta L \propto \Delta H_2^{0.85}$). |
| 4. Solar PV + Wind (OR 4) | Installed Renewable Capacity | $24 \div 1,500\text{ kWp}$ | $250\text{ kWp}$ (ON) | Generates zero-emission electricity for direct station self-consumption and green hydrogen production. |
| 5. H₂ & Blended CHP (OR 5/8/9–12) | CHP Engine Rating & $\text{H}_2$ Blend ($\%\text{ vol}$) | $50 \div 600\text{ kW}$ • $0 \div 40\%\text{ H}_2$ | $180\text{ kW}$ • $20\%\text{ H}_2$ | Decarbonizes auxiliary cogeneration, cutting direct $\text{CO}_2$ emissions and controlling thermal $\text{NO}_x$. |
OptiPump DSS solves the 24-hour pump scheduling problem across the 8 pump units at Mugnano Elev. 110 to meet daily water demand at minimum electricity cost while enforcing a strict contractual cap ($P_{\max} \le 2,390\text{ kW}$), achieving a verified 13.5% daily cost reduction (€ 321,177/year and 2,086 MWh/year saved).
Integrating the June 30, 2026 Technical Report by the University of Campania "Luigi Vanvitelli", this module provides 3 Sub-Panels: (6.1) Hybrid ML Predictor (comparing Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, SVR, MLP-ANN against 6 literature correlations plus KNN Twin matching), (6.2) Experimental Database Explorer (209 BEP records + 439 off-design curves across 71 machines / 5,257 experimental points), and (6.3) 5-Fold Cross-Validation Statistical Benchmark (Parity Plot, feature importance, and $R^2$/MAE/RMSE metrics).
Simulates the Power-to-Gas chain coupling the $20.16\text{ kWp}$ solar PV array and $4.0\text{ kW}$ micro-wind turbine with a PEM electrolyzer ($55\text{ kWh/kg H}_2$) and $200\text{ bar}$ cylinder storage bank.
Evaluates Hydromethane (`OR 9`), Hydrogasoil Dual-Fuel (`OR 10`), and Biomass Syngas + H₂ (`OR 11`) blends ($0\text{–}30\%\text{ vol H}_2$), computing Lower Heating Value ($LHV$), Wobbe Index, $\text{CO}_2$ abatement, and thermal $\text{NO}_x$ kinetics.
Displays the 4 hydraulic macro-districts (Mugnano Q.110, Melito Nuovo 30,000 m³ Reservoirs, Monteruscello 45 m PAT Candidate Trunk, and Ischia Subsea Pipeline) and live telemetry from the 5 sentinel stations (`FCM-01` to `FCM-05`).
Interactive digital twin of all 8 pump groups ($2,945\text{ kW}$ total installed capacity: 3×315 kW Siemens/KSB Omega, 1×400 kW Leroy-Somer/KSB Etanorm, 4×400 kW Marelli/Flowserve base-load units at $\eta = 78.5\%$). Toggle individual units to test manual dispatch and track instantaneous SEC ($\text{kWh/m}^3$) and 2,390 kW threshold alarms.
Audited 12-month consumption series ($18.70\text{ GWh/yr}$, $€\text{ }4.77\text{ Mln/yr}$), ARERA F1/F2/F3 band breakdown, monthly peak demand overshoot chart (7 of 12 months exceeding $2,390\text{ kW}$, max $2,536\text{ kW}$), and itemized A2A Medium Voltage invoice analysis.
Diagnoses ARERA reactive energy surcharges caused by low power factor ($\cos\varphi = 0.918$ in F1) and sizes automatic 189 Hz detuned capacitor banks ($600\text{ kvar}$ for target $\cos\varphi = 0.98$, ~24-month payback).
Tracks all 19 contractual deliverables (`D.OR1.1` through `D.OR13.1`) with partner responsibility, completion percentage, and printable PDF Mid-Term Technical Report.
Open SCADA Hub, compare Scenario 1 (Baseline) against Scenario 3 (Full E-WITH) under both Header Reservoir and Direct Network Bypass topologies to quantify energy recovery from PAT 1 and PAT 2 alongside physical water leak reduction ($\text{m}^3/\text{yr}$).
Open PAT & ML (OR 6), set $Q_{\text{site}} = 95\text{ L/s}$ and $H_{\text{site}} = 45\text{ m}$, compare the 5 ML algorithms against the 6 classical correlations, and inspect the closest experimental machine in the 209 BEP / 439 Curves database.
📚 Manuale Tecnico-Scientifico di Progetto E-WITH
Riferimento teorico completo, formulazioni matematiche, leggi termodinamiche, cinetica chimica e architettura informatica a supporto di tutti gli Obiettivi Realizzativi (OR 1 – OR 13) del Progetto E-WITH (MIMIT Accordi per l'Innovazione).
Il consumo energetico degli impianti di sollevamento per acquedotti rappresenta oltre il 60% della spesa operativa di un gestore idrico. L'approccio E-WITH formalizza il problema del dispacciamento delle pompe come un problema di programmazione lineare mista intera (MILP) combinato con modelli di machine learning per la stima dinamica dei rendimenti.
1. Vincolo di Fabbisogno Idrico: ∑_{t=1}^{24} ∑_{i=1}^8 (Q_{i} · x_{i,t} · Δt) ≥ V_totale (es. 139.680 m³/giorno)
2. Vincolo Rigido di Peak Shaving: ∑_{i=1}^8 P_{i} · x_{i,t} ≤ P_contrattuale (2.390 kW per Centrale Mugnano)
3. Vincolo di Integrità Meccanica: ∑_{t=2}^{24} |x_{i,t} - x_{i,t-1}| ≤ N_max_switch (max 1 commutazione/ora)
4. Variabili Decisionali: x_{i,t} ∈ {0, 1} indicante lo stato spento/acceso della pompa i-esima all'ora t.
Q_c calcolata = 2.100 · (0,432 - 0,203) ≈ 480–600 kvar di potenza reattiva capacitiva detuned a 189 Hz.
L'utilizzo di pompe centrifughe commerciali fatte funzionare al contrario come turbine idroelettriche (PAT) consente di recuperare energia idraulica dai salti di pressione dissipati dalle valvole PRV, riducendo i costi di investimento (CAPEX) fino al 60–70% rispetto a turbine convenzionali (Pelton o Francis). Nell'ambito della Relazione Tecnica al 30/06/2026 (Deliverable D.OR6.2 e D.OR6.3), l'Università della Campania "Luigi Vanvitelli" ha costruito un database sperimentale di 209 punti di BEP e 439 curve caratteristiche fuori progetto (5.257 punti sperimentali su 71 macchine) per confrontare le correlazioni classiche con algoritmi avanzati di Machine Learning.
• Portata Q_{BEP,t}: Gradient Boosting / Random Forest raggiungono R² = 0.9675 (MAE = 5.68 l/s).
• Salto H_{BEP,t}: XGBoost e Reti Neurali ANN raggiungono R² = 0.8968 (MAE = 5.68 m), superando tutte le formule empiriche.
• Potenza P_{BEP,t} & Rendimento η_{BEP,t}: Random Forest e GBT raggiungono R² = 0.9582 su P_{BEP,t} e R² = 0.7280 su η_{BEP,t} (MAE = 0.041).
L'idrogeno verde funge da vettore di accumulo energetico per assorbire l'eccedenza rinnovabile del campo fotovoltaico (20,16 kWp) e della turbina microeolica (4,0 kW).
Energia libera di Gibbs: ΔG° = 237,18 kJ/mol (lavoro elettrico minimo reversibile a 25°C, 1 bar).
Potenziale termoneutro: V_tn = ΔH / (2 · F) = 1,482 V (dove F = 96.485 C/mol, costante di Faraday).
Potenziale reversibile: V_rev = ΔG / (2 · F) = 1,229 V.
L'arricchimento dei combustibili convenzionali (metano, gasolio, syngas) con idrogeno nei cogeneratori CHP consente di decarbonizzare la produzione di energia elettrica e termica a servizio delle pompe. Le simulazioni 1D sviluppate in ambiente CHEMKIN e GT-Power dall'Università Vanvitelli (OR 12) hanno investigato i meccanismi cinetici dettagliati (GRI-Mech 3.0, NUIGMech 1.1).
Per l'Idrometano (CH₄ + H₂): LHV_{H2,massico} = 120 MJ/kg vs LHV_{CH4,massico} = 50 MJ/kg; a livello volumetrico l'H₂ possiede 10,8 MJ/Nm³ vs 35,8 MJ/Nm³ del CH₄.
d[NO]/dt = 2 · k_1 · [O] · [N₂] con k_1 = 1.8 · 10^{14} · exp(-38370 / T) [cm³/(mol·s)].
Poiché l'idrogeno aumenta la temperatura adiabatica di fiamma e la velocità laminare (S_L), l'algoritmo di controllo OR 13 regola l'anticipo di accensione (Spark Timing) e il rapporto aria/combustibile (λ > 1.4, miscela magra) per contenere le emissioni di NOx.
Il sistema digitale sviluppato nell'OR 13 supera le architetture monolitiche centralizzate adottando il paradigma dell'Edge Computing distribuito. Ciascun asset fisico (pompe di Mugnano, stazioni FCM di distretto, banco PAT, elettrolizzatore e cogeneratore CHP) rappresenta un nodo Edge intelligente.
- Livello Campo (Sensoristica): Bus seriale RS-485 con protocollo Modbus-RTU e Modbus-TCP per misuratori di portata elettromagnetici ed inverter.
- Livello Edge Gateway: Microcomputer industriali con runtime Linux real-time ed historian locale (SQLite/DuckDB in buffer circolare).
- Livello Trasmissione Cloud: Protocollo leggero MQTT con payload JSON compresso e cifratura di trasporto TLS 1.3 con certificati X.509 mutui (mTLS).
- Grandezze Elettriche Rapide (V, I, cos φ, kW): Campionamento a 1 Hz, aggregazione RMS a 1 minuto e media quarto-oraria (15 min) per riconciliazione con fatturazione A2A/e-distribuzione.
- Grandezze Idrauliche (P, Q, Livello Serbatoi): Campionamento continuo con invio ad evento per transitori di colpo d'ariete o variazioni repentine.
- Grandezze Ambientali Sentinella (Vento, Radiazione solare, Temperatura): Campionamento a 10 minuti.
Il progetto E-WITH rispetta rigorosamente il principio europeo di "Non Arrecare Danno Significativo all'Ambiente" (DNSH - Do No Significant Harm), ai sensi dell'Art. 17 del Regolamento (UE) 2020/852.
| Obiettivo Ambientale Tassonomia UE | Conformità Progetto E-WITH | Evidenza Tecnica di Verifica |
|---|---|---|
| 1. Mitigazione dei Cambiamenti Climatici | Piena conformità: risparmio annuo di oltre 2.080 MWh di energia elettrica da rete e autoproduzione rinnovabile PAT/FV/Eolico. | Riduzione certificata di 521 tCO₂/anno sul solo nodo pilota di Mugnano Q.110. |
| 2. Adattamento ai Cambiamenti Climatici | Piena conformità: resilienza della rete acquedottistica flegrea contro siccità e picchi di domanda estiva. | Modellazione idraulica macrodistretti e monitoraggio dinamico pressioni. |
| 3. Uso Sostenibile e Protezione Risorse Idriche | Piena conformità: riduzione delle pressioni di esercizio tramite PAT, prevenendo rotture delle condotte e perdite occulte. | Monitoraggio perdite fisiche tramite le 5 stazioni FCM di distretto (OR 3). |
| 4. Transizione verso l'Economia Circolare | Piena conformità: recupero di pompe commerciali dismesse riadattate a turbine idrauliche a basso impatto. | Linee guida di riconversione PAT commerciali (Deliverable D.OR6.2). |
| 5. Prevenzione e Riduzione dell'Inquinamento | Piena conformità: combustione pulita con idrogeno verde e azzeramento emissioni di zolfo e idrocarburi aromatici. | Simulazioni cinetiche 1D CHEMKIN/GT-Power e validazione al banco prova. |
| 6. Protezione della Biodiversità e degli Ecosistemi | Piena conformità: assenza di interferenze con aree protette Natura 2000 o habitat fluviali sensibili (impianti su acquedotto interrato). | Valutazione di impatto ambientale preliminare e schede DNSH approvate da MIMIT. |
📚 EWITH Project Technical & Scientific Manual
Comprehensive theoretical reference, governing fluid equations, thermodynamic laws, chemical kinetics, and software system architecture underpinning all Project Objectives (OR 1 – OR 13) of Project E-WITH (MIMIT Innovation Agreements).
Energy consumption in water utility pumping stations accounts for over 60% of total operational expenditure. The E-WITH methodology formulates the 24-hour pump dispatch problem as a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model coupled with machine learning models for dynamic pump efficiency tracking.
1. Volumetric Continuity: ∑_{t=1}^{24} ∑_{i=1}^8 (Q_{i} · x_{i,t} · Δt) ≥ V_daily (e.g. 139,680 m³/day)
2. Hard Peak Shaving Constraint: ∑_{i=1}^8 P_{i} · x_{i,t} ≤ P_contract (2,390 kW for Mugnano Station)
3. Switching Wear Mitigation: ∑_{t=2}^{24} |x_{i,t} - x_{i,t-1}| ≤ N_max_switch (max 1 startup/hour)
4. Binary Decision Vector: x_{i,t} ∈ {0, 1} indicating operational state of pump i at hour t.
Required reactive rating Q_c = 2,100 · (0.432 - 0.203) ≈ 480–600 kvar of 189 Hz detuned capacitor banks.
Operating standard centrifugal pumps in reverse as hydraulic turbines (PAT) allows harvesting clean energy from excess pressure heads dissipated across Pressure Reducing Valves (PRVs), cutting CAPEX by up to 60–70% compared to bespoke turbines (Pelton or Francis). Under the June 30, 2026 Technical Report (Deliverables D.OR6.2 & D.OR6.3), the University of Campania "Luigi Vanvitelli" compiled an experimental database of 209 BEP records and 439 off-design characteristic curves (5,257 experimental points across 71 machines) to benchmark classical correlations against advanced Machine Learning regressors.
• Discharge Q_{BEP,t}: Gradient Boosting / Random Forest achieve R² = 0.9675 (MAE = 5.68 l/s).
• Head H_{BEP,t}: XGBoost and MLP-ANN achieve R² = 0.8968 (MAE = 5.68 m), outperforming all literature correlations.
• Power P_{BEP,t} & Efficiency η_{BEP,t}: Random Forest and GBT reach R² = 0.9582 on P_{BEP,t} and R² = 0.7280 on η_{BEP,t} (MAE = 0.041).
Green hydrogen provides seasonal and daily buffer energy storage to capture surplus renewable electricity from the 20.16 kWp solar photovoltaic array and 4.0 kW micro-wind turbine.
Gibbs free energy change: ΔG° = 237.18 kJ/mol (minimum reversible electrical work at 25°C, 1 bar).
Thermoneutral cell voltage: V_tn = ΔH / (2 · F) = 1.482 V (F = 96,485 C/mol, Faraday constant).
Reversible cell voltage: V_rev = ΔG / (2 · F) = 1.229 V.
Blending clean hydrogen with base fuels (methane, diesel, biomass syngas) in CHP engines decarbonizes pumping auxiliary power. 1D numerical simulations conducted in CHEMKIN and GT-Power at Univ. Vanvitelli (OR 12) calibrated detailed kinetic mechanisms (GRI-Mech 3.0, NUIGMech 1.1).
Hydromethane (CH₄ + H₂): LHV_{H2,mass} = 120 MJ/kg vs LHV_{CH4,mass} = 50 MJ/kg; volumetrically H₂ yields 10.8 MJ/Nm³ vs 35.8 MJ/Nm³ for natural gas.
d[NO]/dt = 2 · k_1 · [O] · [N₂] with k_1 = 1.8 · 10^{14} · exp(-38370 / T) [cm³/(mol·s)].
Because hydrogen raises adiabatic flame temperature and laminar burning velocity (S_L), the OR 13 engine controller calibrates spark timing and operates lean (λ > 1.4) to suppress thermal NOx.
The digital architecture developed under OR 13 departs from monolithic centralized frameworks by implementing a distributed Edge Computing paradigm. Pumping stations, district FCM nodes, PAT testbenches, and CHP engines operate as autonomous Edge Analytics nodes.
- Field Sensor Bus: RS-485 serial communication with Modbus-RTU and Modbus-TCP for electromagnetic flowmeters and inverters.
- Edge Gateway Layer: Industrial embedded Linux controllers running localized SQLite/DuckDB circular buffer historians.
- Cloud Ingestion Layer: MQTT over TLS 1.3 with mutual X.509 certificate authentication (mTLS) and compressed JSON payloads.
- Electrical Telemetry (V, I, cos φ, kW): 1 Hz raw sampling, 1-minute RMS aggregation, and 15-minute billing reconciliation.
- Hydraulic Variables (P, Q, Tank Levels): Continuous sampling with event-driven high-frequency logging during water hammer transients.
- Environmental Sentinels (Wind, Solar Irradiance, Temperature): 10-minute average intervals.
Project E-WITH strictly adheres to the European Union principle of "Do No Significant Harm" (DNSH) pursuant to Article 17 of Regulation (EU) 2020/852.
| EU Taxonomy Environmental Objective | E-WITH Project Compliance Strategy | Quantitative Verification Metric |
|---|---|---|
| 1. Climate Change Mitigation | Full compliance: conservation of over 2,080 MWh/year of grid electricity and on-site PAT/PV/Wind generation. | Verified reduction of 521 tCO₂/year at Mugnano Station pilot alone. |
| 2. Climate Change Adaptation | Full compliance: resilience of the Phlegraean water distribution network against extreme seasonal droughts. | Macro-district hydraulic modeling and dynamic pressure zoning. |
| 3. Sustainable Use & Protection of Water | Full compliance: pressure dissipation via PAT reduces pipe bursts and invisible background leaks. | Physical leakage tracking across 5 Remote FCM stations (OR 3). |
| 4. Transition to a Circular Economy | Full compliance: repurposing commercial standard pumps into hydro-turbines, avoiding custom casting manufacturing. | Commercial PAT repurposing guidelines (Deliverable D.OR6.2). |
| 5. Pollution Prevention & Control | Full compliance: clean hydrogen blending eliminates sulfur oxides and soot particulate matter. | 1D CHEMKIN/GT-Power kinetic simulations and testbench trials. |
| 6. Protection of Biodiversity & Ecosystems | Full compliance: zero interference with Natura 2000 protected areas (all installations located on existing underground infrastructure). | Environmental screening and approved MIMIT DNSH documentation. |