Actualización semanal 9 de mayo de 2026

Highlights

• WatDis ahora marca tuberías físicamente imposibles por debajo de 5 mm y advierte geometrías pequeñas sospechosas antes de correr.

• El programa de benchmarks quedó mucho más reproducible con un barrido externo de 233 redes y una cola determinística de 471 casos.

• La historia de esta semana es más confiabilidad y mejor evidencia, no una mejora confirmada del runtime del solver.

Novedades (Por Categoria)

Interfaz y experiencia de usuario

• Se agregaron mensajes localizados en inglés y español para los nuevos hallazgos de QA sobre diámetros imposibles y relaciones longitud-diámetro extremas.
• El beneficio práctico es más claridad antes de iniciar una corrida, especialmente cuando una red trae geometría poco creíble desde importaciones o datos heredados.

QA y diagnóstico

• El QA ahora eleva un hallazgo crítico cuando detecta tuberías por debajo de 5 mm de diámetro.
• También emite advertencias para tuberías pequeñas con relaciones longitud-diámetro extremas, una señal útil para revisar modelos sospechosos antes de confiar en resultados hidráulicos.
• Estos checks llegaron junto con pruebas enfocadas y actualizaciones del changelog de QA.

Benchmarking y evidencia

• Se incorporó un barrido externo comprometido en repo con 233 redes y resultados agregados de convergencia para EPANET y WatDis.
• La campaña de benchmarking ahora usa una cola determinística de 471 filas, filtros de referencias EPANET limpias y snapshots versionados de las fuentes para poder regenerar artefactos desde un checkout limpio.
• Esto no prueba todavía una mejora numérica del solver, pero sí hace mucho más sólida la clasificación de casos y la conversación técnica alrededor de esos casos.

Solver y motor hidráulico

• No se confirmó esta semana un cambio directo al algoritmo o al comportamiento de runtime del solver en main.
• El progreso evidenciado fue en guardrails, clasificación de casos y disciplina experimental para que futuras mejoras del solver se apoyen en mejor evidencia.

Proximo

• Integrar métricas de paridad de head/flow en la campaña para priorizar mejor los casos difíciles.
• Convertir en validaciones reales dentro de las herramientas varias reglas que hoy ya están documentadas para reportes y paquetes de regresión.
• Seguir separando inputs inválidos de problemas numéricos reales para ahorrar tiempo de depuración.