Aplicação da rede neural mapas auto-organizáveis e algoritmo genético NSGA - II à setorização de rede de distribuição de água

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: LARA, Lorena Lemos Dias
• Orientador(a): SILVA, Fernando das Graças Braga da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Itajubá
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Meio Ambiente e Recursos Hídricos
• Departamento: IRN - Instituto de Recursos Naturais
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Perdas de água; Redes de abastecimento de água; Distritos de medição e controle; MiniSom; Pymoo
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITÁRIA::RECURSOS HÍDRICOS
• Link de acesso: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/4232

A água é um recurso essencial à vida, mas grande parte dela é desperdiçada nas redes de distribuição urbana. No Brasil, as perdas atingem cerca de 40%, sendo 60% deste valor atribuídos a vazamentos. O controle dessas perdas é crucial e representa um desafio complexo, que exige soluções inovadoras e ferramentas avançadas. Ainda assim, muito é desenvolvido de maneira heurística. Neste contexto, este trabalho propõe um método para a setorização de redes de distribuição de água, que foi aplicado à rede benchmark Balerma. O método foi estruturado em duas fases: agrupamento, com o uso de mapas auto-organizáveis (SOM), e otimização, utilizando o algoritmo genético NSGA – II. Na fase de agrupamento, o SOM identificou os setores ou Distritos de Medição e Controle (DMCs), apresentando erros de quantização e topográfico de 0,0819 e 0,0700, respectivamente, evidenciando um bom ajuste da rede neural. Na fase de otimização, a locação de válvulas de isolamento e dispositivos de medição resultou em uma redução de 4,55% na pressão média original e em 1,21% na estimativa de perdas da rede original. Simulações adicionais a uma pressão mínima de serviço de 10 mca, atingiram redução de 21,60% da pressão média da rede e na estimativa de 46,47% de perdas (menos 6,02 p.p. em relação às perdas médias originais). A abordagem proposta se demonstrou promissora, combinando técnicas computacionais robustas com baixo esforço computacional e oferecendo uma solução viável para o controle de perdas em sistemas de distribuição de água, mesmo tendo sido aplicada a um modelo de rede naturalmente desafiador devido a sua topografia e às suas características de serviço.