Análise da micromedição e sua relação com as perdas no sistema de abastecimento de água de um município do Rio Grande do Sul

• Autor(a) principal: Silva, Bruna Rodrigues da
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Universitário da Ânima (RUNA)
• Texto Completo: https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/30350
• topic: Perdas Aparentes; Abastecimento de água

A água é um dos recursos naturais básicos essenciais, sendo imprescindível sua preservação para garantir a conservação da vida, bem como a manutenção de atividades econômicas. Grande parte da água tratada é perdida ao longo do processo de abastecimento, trazendo impactos negativos, seja à sociedade, ao meio ambiente e à receita das empresas de saneamento. Um dos principais problemas em um sistema de abastecimento de água são as perdas, que podem ser reais ou aparentes. Perdas de água são comuns a todo sistema de abastecimento e, nas perdas aparentes, a submedição por hidrômetros assume parcela importante. Este trabalho visou quantificar as perdas aparentes por submedição do sistema de distribuição de água de um município do Rio Grande do Sul. Para isso, foram utilizados dados obtidos de testes realizados em bancada de aferição para amostras de hidrômetros substituídos do tipo velocimétrico, pertencentes à classe metrológica “B”, levando-se em consideração idade e valores de erros encontrados diante das vazões mínimas, de transição e nominal. Através do levantamento, verificou-se a possibilidade de realizar uma estimativa do impacto dos erros de medição conforme o passar dos anos. Através do estudo, é possível visualizar que os equipamentos utilizados para medir a vazão de água podem apresentar erros, que podem ser maiores ou menores conforme a tecnologia empregada no equipamento e sua utilização. Conhecer a redução da eficiência da medição dos hidrômetros é de grande importância para o refinamento do diagnóstico de perdas aparentes, visando seu controle e sua redução. Uma apuração mais precisa dos dados, com uma distribuição de amostras que atribua maior confiabilidade para os resultados, oferece melhor base para decisões e melhoria do sistema.