Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
MARCONDES, Mateus Cortez
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| Orientador(a): |
SILVA, Fernando das Graças Braga da
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| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Itajubá
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Meio Ambiente e Recursos Hídricos
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| Departamento: |
IRN - Instituto de Recursos Naturais
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3605
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Resumo: |
O abastecimento de água compreende uma das vertentes do saneamento básico onde os direitos fundamentais de todo cidadão devem ser garantidos em virtude das leis que regem suas diretrizes. O poder público, em âmbito municipal, é um dos principais responsáveis sobre a gestão e funcionamento dos sistemas de abastecimento de água, gerenciando a infraestrutura e instalações em todos os processos para garantir o pleno funcionamento para o cumprimento das obrigações em torno do fornecimento dos recursos. Considerando a temática de perdas de água, as abordagens de simulações de redes permitem adequações e proposições de melhorias que garantem o fornecimento de água eficiente, entretanto devido às incertezas com relação a parâmetros de entrada para previsões realistas é necessário a etapa de calibração. O trabalho tem por objetivo aplicar uma metodologia de calibração com redes neurais artificiais para uso em rede de distribuição de água. A metodologia consiste no uso de redes neurais artificiais para fazer a calibração a partir de dados de entrada na rede real, com o uso do Python como ambiente de programação utilizado. Os resultados apresentam que estas ferramentas se demonstram promissoras para analisar este tipo de problema, tendo em vista a complexidade de análise hidráulica diante de diferentes cenários e grande quantidade de informações geradas. As calibrações evidenciam que o uso de Redes Neurais Artificiais consegue bons níveis de calibração em meio ao cenário escasso de informações em redes reais e atinge melhores resultados comparado a outros métodos de calibração como o método de busca iterativa aleatória. Assim a continuidade desta pesquisa pode fortalecer melhores calibrações visando sistemas reais e o controle de perdas em seus sistemas de distribuição de água. Novos estudos e tecnologias podem contribuir para a diminuição de perdas e consequentemente a economia de água, recurso este que é escasso e determinante para a sociedade. |
