Deteção de anomalias em estações de tratamento de águas residuais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Diogo Filipe Gigante da
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/83937
Resumo: Dissertação de mestrado em Engenharia Informática
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spelling Deteção de anomalias em estações de tratamento de águas residuaisControlo analíticoDeteção de anomaliasEstações de tratamento de águas residuaisMachine LearningAnalytical controlAnomaly detectionWastewater treatment plantsEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado em Engenharia InformáticaA iminente escassez de recursos naturais e o constante aumento populacional tem assolado o presente século. Tal crescente habitacional contribui para uma concentração nos grandes centros urbanos e, consequentemente, um maior nível de poluição quer em contextos habitacionais como industriais. Nesta vertente, as Estações de Tratamento de Águas Residuais, desempenham um papel crucial no controlo do nível de qualidade da água que é reutilizada ou descarregada para o exterior. Estas instalações recebem ininterruptamente cargas de afluentes extremamente poluentes que são provenientes da rede pública de esgotos e que carecem de um tratamento faseado para a purificação das mesmas. Porém, para garantir a qualidade da água que é reaproveitada ou devolvida ao meio ambiente, é necessária monitorização contínua destas estações de forma a permitir o processo de tomada de decisão. Posto isto, esta dissertação visa implementar modelos de Machine Learning com o intuito de detetar possíveis anomalias nas substâncias presentes no efluente destas infraestruturas. Assim sendo, são aplicados modelos como Isolation Forest (IF), One Class Support Vector Machine (OCSVM) e Long Short-Term Memory Autoencoder (LSTM-AE) para identificar os registos do Azoto Total, Nitratos e pH que possam ser anómalos. No caso em específico das LSTM-AE, são considerados três thresholds para classificar os registos, dos quais, dois utilizam valores estáticos e um consiste em valores dinâmicos. De entre os melhores modelos candidatos, no global, os modelos de IF e OCSVM alcançaram resultados superiores aos modelos baseados em LSTM-AE. No que diz respeito aos thresholds, as abordagens com valores estáticas de forma geral, atingiram resultados ligeiramente superiores. Em suma, os vários cenários aplicados permitiram concluir que os modelos concebidos conseguiram detetar as várias anomalias presentes nas substâncias referidas.The imminent scarcity of natural resources and the constant population increase have plagued the present century. Such populational growth contributes to a concentration in large urban centres and, consequently, a higher pollution level in housing and industrial contexts. In this regard, the Wastewater Treatment Plants play a crucial role in controlling the water quality that is reused or discharged abroad. These installations receive uninterrupted loads of extremely polluting affluents from the public sewage system that need a phased treatment to purify them. However, to guarantee the quality of the water reused or discharged into the environment, continuous monitoring of these facilities is necessary to allow the decision-making process. That said, this dissertation aims to implement Machine Learning models to detect possible anomalies in the substances present in the effluent of these infrastructures. Therefore, models such as Isolation Forest (IF), One-Class Support Vector Machine (OCSVM) and Long Short-Term Memory Autoencoder (LSTM-AE) are applied to identify the records of the Total Nitrogen, Nitrates and pH that may be anomalous. In the specific case of LSTM-AE, three thresholds are considered to classify the records, of which two use static values, and one consists of dynamic values. Among the best candidate models, overall, the IF and OCSVM models achieved superior results to the models based on LSTM-AE. Regarding thresholds, the approaches with static values generally achieved slightly better results. The various scenarios applied allowed us to conclude that the designed models could detect various anomalies in the substances mentioned.Novais, PauloUniversidade do MinhoSilva, Diogo Filipe Gigante da2022-11-282022-11-28T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/83937por203251814info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:01:33Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/83937Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T18:51:28.739593Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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