Estudo da reprodução do comportamento hidráulico de sistemas de abastecimento de água via redes neurais artificiais (RNAs)

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Lourencetti, Fernando Henrique
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Abastecimento de água; Engenharia hidráulica; Hydraulic engineering; Neural network; Redes neurais; Water supply
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-04052012-103031/

O objetivo deste trabalho foi analisar o comportamento hidráulico de sistemas de abastecimento de água (SDAA), via redes neurais artificiais (RNA). Tendo em vista que o uso de um modelo de simulação hidráulica é inviável para operações em tempo real em SDAA devido à carga computacional que impõe, a abordagem adotada visa capturar o seu conhecimento de uma forma mais eficiente por meio de uma RNA de camada oculta única. Desta forma os conjuntos de dados provenientes de simulações hidráulicas realizadas utilizando o conhecido e consagrado software EPANET combinando diferentes situações e avaliando as variáveis que compõem os dois sistemas distintos, foram tabuladas e inseridas em forma de rotinas de programação desenvolvidas na plataforma do software Scilab. Os conjuntos de dados (entradas e saídas) utilizados para treinar a RNA, foram divididos em conjuntos de treino, validação cruzada e testes, aplicada a dois SDAAs distintos. O primeiro denominado Anytown modificado tratou de um sistema hipotético, cuja finalidade foi avaliar a metodologia e fundamentar o conhecimento. Posteriormente aplicou-se a metodologia em outro SDAA, real e mais complexo, utilizado na conferência de calibração WDSA Water Distribution System Analysis, realizada na cidade de Tucson, Arizona (EUA) entre os dias 12 e 15 de setembro de 2010. Desta maneira foram obtidos valores simulados de potência energética consumida no bombeamento, níveis de reservação e pressões, muito próximos dos valores reais para os dois SDAAs estudados, comprovando que as RNAs identificadas podem ser consideradas ferramentas eficientes na substituição dos modelos de simulação hidráulica convencionais.