Sistema de suporte à decisão espacial para a gestão integrada de múltiplos sistemas adutores

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: SOUZA, Júlia Daniele Silva de
Orientador(a): BEZERRA, Saulo de Tarso Marques
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Engenharia Civil e Ambiental
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41874
Resumo: A escassez hídrica é um problema frequente em várias partes do mundo, usualmente causada ou ampliada por ações antropogênicas. Para aliviar os impactos da falta de água e garantir a eficaz alocação de recursos hídricos, a integração de múltiplas fontes de água tem sido uma alternativa viável, porém desafiadora para os gestores de recursos hídricos. Lidar com múltiplas fontes hídricas, por vezes água transferida e demandas conflitantes, requer um método de otimização multiprocessos que ofereça suporte à tomada de decisão. Assim, essa pesquisa objetiva desenvolver um sistema de suporte à decisão (SSD) para a definição de estratégias ótimas de operação de um conjunto de sistemas adutores de água no Agreste pernambucano. A metodologia proposta é capaz de minimizar os custos operacionais, considerando os cenários de disponibilidade de recursos hídricos e as limitações infraestruturais dos sistemas. Através do algoritmo de inteligência coletiva particle swarm optimization (PSO), é possível simular a operação do sistema integrado em curto e longo prazo, definindo um conjunto de vazões alocadas das fontes hídricas para os centros de consumo guiado por restrições econômicas, técnicas e hídricas. O estudo também buscou investigar a viabilidade das soluções sob condições externas distintas, analisando a influência do percentual inicial de acumulação dos reservatórios na análise e simulando duas dimensões de planejamento: o consumo atual (estimado em 2014) e a projeção para 2037. Os resultados mostram que a simulação de curto prazo permite obter resultados com menores custos operacionais em menor tempo de processamento computacional e que, apesar do reservatório Jucazinho ser a fonte mais utilizada na maioria dos cenários, o aporte da Adutora do Agreste é indispensável para suprimento da demanda, especialmente no horizonte de planejamento 2037. O método de inteligência coletiva PSO gerou resultados consistentes a boas taxas de convergência e a análise de cenários proporcionou alterações significativas nas simulações de curto prazo e, em menor grau, influenciou nos resultados obtidos na simulação de longo prazo. A utilização do SSD foi capaz de oferecer subsídio e parâmetros que facilitam a tomada de decisão, garantindo que o sistema opere de modo eficiente e sustentável.
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Lidar com múltiplas fontes hídricas, por vezes água transferida e demandas conflitantes, requer um método de otimização multiprocessos que ofereça suporte à tomada de decisão. Assim, essa pesquisa objetiva desenvolver um sistema de suporte à decisão (SSD) para a definição de estratégias ótimas de operação de um conjunto de sistemas adutores de água no Agreste pernambucano. A metodologia proposta é capaz de minimizar os custos operacionais, considerando os cenários de disponibilidade de recursos hídricos e as limitações infraestruturais dos sistemas. Através do algoritmo de inteligência coletiva particle swarm optimization (PSO), é possível simular a operação do sistema integrado em curto e longo prazo, definindo um conjunto de vazões alocadas das fontes hídricas para os centros de consumo guiado por restrições econômicas, técnicas e hídricas. O estudo também buscou investigar a viabilidade das soluções sob condições externas distintas, analisando a influência do percentual inicial de acumulação dos reservatórios na análise e simulando duas dimensões de planejamento: o consumo atual (estimado em 2014) e a projeção para 2037. Os resultados mostram que a simulação de curto prazo permite obter resultados com menores custos operacionais em menor tempo de processamento computacional e que, apesar do reservatório Jucazinho ser a fonte mais utilizada na maioria dos cenários, o aporte da Adutora do Agreste é indispensável para suprimento da demanda, especialmente no horizonte de planejamento 2037. O método de inteligência coletiva PSO gerou resultados consistentes a boas taxas de convergência e a análise de cenários proporcionou alterações significativas nas simulações de curto prazo e, em menor grau, influenciou nos resultados obtidos na simulação de longo prazo. A utilização do SSD foi capaz de oferecer subsídio e parâmetros que facilitam a tomada de decisão, garantindo que o sistema opere de modo eficiente e sustentável.Water scarcity is a frequent problem in several parts of the world, usually caused or amplified by anthropogenic actions. To alleviate the impacts of water shortages and ensure the effective allocation of water resources, the integration of multiple water sources has been a viable, but challenging, alternative for water resource managers. Dealing with multiple water sources, sometimes transferred water and conflicting demands, requires a multi-process optimization method that supports decision making. Thus, this research aims to develop a decision support system (DSS) for the definition of optimal operating strategies for a set of water supply systems in Agreste Pernambuco. The proposed methodology is capable of minimizing operating costs, considering the scenarios of availability of water resources and the infrastructural limitations of the systems. Through the collective intelligence algorithm particle swarm optimization (PSO), it is possible to simulate the operation of the integrated system in the short and long term, defining a set of flows allocated from water sources to consumption centers guided by economic, technical and water restrictions. The study also sought to investigate the viability of the solutions under different external conditions, analyzing the influence of the initial percentage of reservoir accumulation in the analysis and simulating two planning dimensions: current consumption (estimated in 2014) and the projection for 2037. The results show that short-term simulation allows results to be obtained with lower operating costs in less computational processing time and, despite the Jucazinho reservoir being the most used source in most scenarios, the contribution of Agreste Conveyance System is indispensable to supply demand, especially in the planning horizon 2037. The collective intelligence method PSO generated consistent results at good convergence rates and the analysis of scenarios provided significant changes in short-term simulations and, to a lesser extent, influenced the results obtained in the long-term simulation. The use of DSS was able to offer support and parameters that facilitate decision making, ensuring that the system operates efficiently and sustainably.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia Civil e AmbientalUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessAquedutos - PernambucoOtimização matemáticaEscassezVazões naturais - PernambucoAlocação de recursos - PernambucoEstudos de viabilidade - PernambucoSistema de suporte à decisão espacial para a gestão integrada de múltiplos sistemas adutoresinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETEXTDISSERTAÇÃO Júlia Daniele Silva de Souza.pdf.txtDISSERTAÇÃO Júlia Daniele Silva de Souza.pdf.txtExtracted texttext/plain191181https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41874/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20J%c3%balia%20Daniele%20Silva%20de%20Souza.pdf.txt09f2fc147ca15ea02a07b362ba236155MD54THUMBNAILDISSERTAÇÃO Júlia Daniele Silva de Souza.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Júlia Daniele Silva de Souza.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1266https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41874/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20J%c3%balia%20Daniele%20Silva%20de%20Souza.pdf.jpg14d7afaf366ac74739467a510f1bedcaMD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Júlia Daniele Silva de Souza.pdfDISSERTAÇÃO Júlia Daniele Silva de Souza.pdfapplication/pdf7401167https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41874/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20J%c3%balia%20Daniele%20Silva%20de%20Souza.pdf7f5f8a2efe477160d6644c42c5bf0ee8MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41874/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81908https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41874/3/license.txtc59d330e2c454f71974f5866a0e8a96aMD53123456789/418742021-12-02 02:10:29.46oai:repositorio.ufpe.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212021-12-02T05:10:29Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
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