El agua es una necesidad básica y uno de los recursos más valiosos para la vida humana. Lamentablemente, grandes cantidades de agua tratada se pierden diariamente en todo el mundo, especialmente en países en desarrollo, a través de fugas en la red de distribución de agua. Los sistemas de monitoreo de tuberías de agua basados en redes de sensores inalámbricos (WWPM) utilizando acelerómetros MEMS de bajo costo se han vuelto populares para la detección de fugas en tiempo real debido a su bajo costo y bajo consumo de energía, pero están plagados de altas tasas de falsas alarmas. Recientemente, se ha demostrado que el filtro de Kalman distribuido (DKF) mejora la confiabilidad de detección de fugas de los sistemas WWPM que utilizan acelerómetros MEMS de bajo costo. Sin embargo, aún no se ha respondido la pregunta de cuál DKF es óptimo en términos de confiabilidad de detección de fugas y consumo de energía. Este estudio evalúa y compara la confiabilidad de detección de fugas de tres algoritmos DKF, seleccionados de estrategias de fusión de datos distribuidas basadas en difusión, chismes y consenso. En este estudio, se utilizó un enfoque combinado que involucra simulaciones y experimentos de laboratorio. Las métricas de rendimiento utilizadas para la comparación incluyen sensibilidad, especificidad y precisión. Los resultados de laboratorio revelaron que el DKF basado en difusión desencadenado por eventos es óptimo, con un valor de sensibilidad del 61%, un valor de especificidad del 93% y una precisión del 90%. También tiene una carga de comunicación más baja y está menos afectado por la pérdida de paquetes, lo que lo hace más receptivo a la detección de fugas en tiempo real.