Aplicação de algoritmos genéticos em operação de redes de distribuição de água com o uso de softwares R e EPANET visando ao controle de perdas de água – estudo em uma rede teórica

• Autor(a) principal: MARQUES, Sara Maria
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)
• Texto Completo: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3531
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITÁRIA::RECURSOS HÍDRICOS; Rede de distribuição; Simulação hidráulica; Otimização da operação de redes de distribuição de água; Algoritmos genéticos; Busca aleatória

O uso desordenado dos recursos hídricos os leva ao esgotamento, resultando no surgimento de questões ambientais e sociais. Com isso, um aspecto relevante a ser observado nos sistemas de abastecimento de água são as perdas que ocorrem durante todo o processo operacional do sistema. Contudo, as maiores perdas de água estão nas redes de distribuição, que conduzem a água para residências, comércios e indústrias. Esse fato ocasiona perdas financeiras e principalmente perdas naturais. A preocupação que o tema traz é relevante à utilização medidas que permitam sua redução. Para isso, a utilização das simulações computacionais das redes tem o intuito de estudar seu comportamento, principalmente de identificar áreas propensas a perdas de água. Assim, desenvolveu-se, no presente estudo, metodologia de operação de rede de distribuição de água, utilizando de dois métodos: os algoritmos genéticos e a busca aleatória, visando à otimização do sistema por meio da otimização das pressões da rede e com isso, a redução das perdas. Foram alterados os parâmetros da rede teórica de estudo, como: nível do reservatório, rugosidade, diâmetro, demanda, bombas e as válvulas redutoras de pressão simultaneamente, utilizando das ferramentas R e EPANET. A redução de perda encontrada com a simulação por meio da utilização do Algoritmo Genético foi de 15,75%. Na simulação aleatória, a redução da perda encontrada foi de 9,79%. Além disso, os valores de pressões encontrados na geração ótima, apresentada pelo algoritmo genético, foram muito melhores que do aleatório, pois as pressões elevadas que a rede apresentava antes da simulação ficaram inferiores a 50 m.c.a. Assim, a simulação da rede de estudo sobre a utilização do método do algoritmo genético se mostrou muito melhor, com valores de perdas e pressão otimizados.