Profils statistiques des fuites confirmées

Ces statistiques décrivent les 342 visites reliées à une mesure, dont 105 fuites confirmées. Elles montrent des associations utiles pour formuler des hypothèses ; elles ne prouvent pas une cause et ne représentent pas tous les appareils du réseau.

Résumé rapide

Indicateur Résultat
Fuites observées parmi les visites analysables 105 / 342 (30,7 %)
Fuites vues en statut critical 82 / 105 (78,1 %)
Fuites vues hors statut critical 23 / 105 (21,9 %)
Appareils distincts avec au moins une visite positive 62
Appareils avec plusieurs visites positives 26
Visites positives concentrées sur ces appareils répétés 69 / 105 (65,7 %)

Où se trouvent les fuites selon le statut fournisseur ?

Statut Visites Fuites Taux
Normal 67 12 17,9 %
Alarming 46 11 23,9 %
Critical 229 82 35,8 %

Statuts

Le statut critical contient 78,1 % des visites positives, mais 64,2 % de ses alertes visitées ne sont pas des fuites. Inversement, 23 fuites apparaissent dans les statuts normal ou alarming. Le seuil reste donc utile pour concentrer les visites, mais insuffisant pour confirmer une fuite.

Niveaux acoustiques associés aux fuites

Résumé médian Pas de fuite Fuite confirmée
Minimal 446 621
Frequency 253 539
Spread 140 136
Bande Minimal Visites Fuites Taux
≤150 67 12 17,9 %
151–300 46 11 23,9 %
301–450 43 14 32,6 %
451–600 33 13 39,4 %
601–750 31 10 32,3 %
>750 122 45 36,9 %
Bande Frequency Visites Fuites Taux
≤250 150 33 22,0 %
251–500 65 16 24,6 %
501–750 62 23 37,1 %
751–1000 65 33 50,8 %

Bandes acoustiques

Le taux augmente nettement dans les bandes hautes de Frequency : 50,8 % dans la bande 751–1000. Minimal est plus élevé en médiane pour les fuites, mais son taux n'augmente pas régulièrement à chaque bande. Spread sépare peu les groupes dans cette vue simple. Cela justifie de combiner les variables et l'historique au lieu d'utiliser un seuil unique.

Quels codes composent les fuites étiquetées ?

Code / famille Visites positives Part des fuites
BRT 60 57,1 %
RPC / RPEC 24 22,9 %
Fuite interne 8 7,6 %
CDT 5 4,8 %
EXT 4 3,8 %
RCE 2 1,9 %
Vanne 2 1,9 %

Codes

BRT représente 57,1 % des étiquettes positives. Cette catégorie domine donc l'apprentissage. Il faut documenter précisément sa signification terrain et distinguer, si possible, le type physique de fuite du simple code d'observation.

Période des visites

Mois

Les taux observés sont plus élevés en septembre et octobre dans cet historique. Ce n'est pas une preuve de saisonnalité : les appareils, quartiers et motifs de sélection changent d'une campagne à l'autre, et certains mois ont peu de visites. Cette piste doit être testée sur plusieurs années avec une politique de visite comparable.

Répétitions sur les mêmes appareils

Cela peut indiquer une fuite persistante, une nouvelle fuite au même endroit ou plusieurs appareils liés au même événement. Sans leak_event_id et mesure après réparation, ces possibilités restent confondues.

Type d'appareil

Type Visites Fuites Taux
SePem 300 340 105 30,9 %
SePem 300 Hy 2 0 0,0 %

Presque toutes les visites concernent le SePem 300 standard. Les deux visites hybrides ne permettent aucune comparaison fiable entre types d'appareils.

Répartition géographique

Carte des appareils

La carte montre où des visites positives ont été enregistrées, pas le risque géographique réel. Les zones davantage inspectées ont mécaniquement plus de chances d'apparaître.

Idées pratiques issues de ces statistiques

  1. Conserver critical comme signal de présélection, mais classer à l'intérieur et auditer hors seuil.
  2. Donner plus d'attention à Frequency et aux changements par rapport à l'historique propre de l'appareil.
  3. Ne pas utiliser Spread seul ; son signal descriptif est faible ici.
  4. Regrouper les visites répétées avec un identifiant de fuite physique et une mesure après réparation.
  5. Séparer le code métier (BRT, RPC, etc.) du type physique de fuite pour éviter qu'une abréviation domine la cible.
  6. Tester les effets de mois et de zone uniquement avec des audits représentatifs.

Les résultats sont conditionnels aux appareils visités par les techniciens. Ils servent à générer des hypothèses et à améliorer le classement, pas à estimer directement la prévalence des fuites sur les 443 appareils.