Otimização multiobjetivo de bacias de detenção em sistemas de drenagem urbana utilizando algoritmos genéticos
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/29952 |
Resumo: | A excessiva impermeabilização do solo, como consequência da urbanização, leva a um aumento substancial do escoamento superficial, que coloca grandes cidades sobre situações de frequente vulnerabilidade frente a ocorrência de inundações. Para lidar com esse problema, adaptações no sistema de drenagem urbana se fazem cada vez mais necessárias. Dentre essas alterações, a implantação de bacias de detenção se mostra uma solução eficiente ao armazenar temporariamente as águas pluviais e reduzir picos de vazão em áreas com ocupação já consolidada. Entretanto, propor um sistema de detenções que diminua o volume de inundação à medida que a solução seja a de menor custo financeiro, envolve diferentes critérios e decisões complexas, muitas vezes inviável de se obter através de métodos tradicionais de tentativa e erro. Neste sentido, as técnicas de otimização, sendo mais especificamente as de otimização multiobjetivo, junto aos modelos de simulação hidrológica, surgem como uma ferramenta interessante na busca por soluções ótimas que atendam a múltiplos objetivos conflitantes. Com isso, o presente trabalho teve como objetivo testar a integração entre um algoritmo genético e o modelo de simulação hidrológica SWMM, para otimizar a localização e as dimensões de um conjunto de bacias de detenção, visando minimizar simultaneamente o volume total de inundação (VTI) e o volume total de detenção (VTD). Considerando que o volume de detenção refletirá nos custos envolvidos para implantação da estrutura de armazenamento. Para tanto, foram propostos 8 casos com o intuito de analisar a interferência de se incorporar diferentes restrições e variáveis de decisão, a fim de obter um modelo de otimização mais completo para auxiliar os tomadores de decisão. O modelo foi aplicado a uma área urbana localizada na cidade de Brasília e avaliado para três níveis de eficiência na redução do volume de inundação (30 %, 60 % e 90 %). Os resultados indicaram que incorporar a variável correspondente a localização das detenções forneceu Frentes de Pareto com melhores soluções em termos de eficiência na redução das inundações. Também foi possível perceber que existem pontos chave para implantação das detenções, capazes de reduzir mais o VTI. Isso também foi percebido ao incorporar a restrição de uma vazão máxima de saída no exutório do sistema de drenagem, que impôs às soluções a necessidade de estruturas de armazenamento com diâmetros de saída menores em pontos mais à jusante da rede. De forma geral, o trabalho apresentou soluções ótimas consistentes que, ao serem avaliadas individualmente, mostraram vantagens na integração entre otimização e modelagem hidrológica. |
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2024-04-02T17:10:29Z2021-04-272024-04-02T17:10:29Z2020-09-30https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/29952A excessiva impermeabilização do solo, como consequência da urbanização, leva a um aumento substancial do escoamento superficial, que coloca grandes cidades sobre situações de frequente vulnerabilidade frente a ocorrência de inundações. Para lidar com esse problema, adaptações no sistema de drenagem urbana se fazem cada vez mais necessárias. Dentre essas alterações, a implantação de bacias de detenção se mostra uma solução eficiente ao armazenar temporariamente as águas pluviais e reduzir picos de vazão em áreas com ocupação já consolidada. Entretanto, propor um sistema de detenções que diminua o volume de inundação à medida que a solução seja a de menor custo financeiro, envolve diferentes critérios e decisões complexas, muitas vezes inviável de se obter através de métodos tradicionais de tentativa e erro. Neste sentido, as técnicas de otimização, sendo mais especificamente as de otimização multiobjetivo, junto aos modelos de simulação hidrológica, surgem como uma ferramenta interessante na busca por soluções ótimas que atendam a múltiplos objetivos conflitantes. Com isso, o presente trabalho teve como objetivo testar a integração entre um algoritmo genético e o modelo de simulação hidrológica SWMM, para otimizar a localização e as dimensões de um conjunto de bacias de detenção, visando minimizar simultaneamente o volume total de inundação (VTI) e o volume total de detenção (VTD). Considerando que o volume de detenção refletirá nos custos envolvidos para implantação da estrutura de armazenamento. Para tanto, foram propostos 8 casos com o intuito de analisar a interferência de se incorporar diferentes restrições e variáveis de decisão, a fim de obter um modelo de otimização mais completo para auxiliar os tomadores de decisão. O modelo foi aplicado a uma área urbana localizada na cidade de Brasília e avaliado para três níveis de eficiência na redução do volume de inundação (30 %, 60 % e 90 %). Os resultados indicaram que incorporar a variável correspondente a localização das detenções forneceu Frentes de Pareto com melhores soluções em termos de eficiência na redução das inundações. Também foi possível perceber que existem pontos chave para implantação das detenções, capazes de reduzir mais o VTI. Isso também foi percebido ao incorporar a restrição de uma vazão máxima de saída no exutório do sistema de drenagem, que impôs às soluções a necessidade de estruturas de armazenamento com diâmetros de saída menores em pontos mais à jusante da rede. De forma geral, o trabalho apresentou soluções ótimas consistentes que, ao serem avaliadas individualmente, mostraram vantagens na integração entre otimização e modelagem hidrológica.The excessive waterproofing of the soil, as a consequence of urbanization, leads to a substantial increase in runoff, which places large cities in situations of frequent vulnerability to the occurrence of floods. To deal with this problem, adaptations to the urban drainage system are becoming increasingly necessary. Among these changes, the implementation of detention basins proves to be an efficient solution by temporarily storing rainwater and reducing peak flows in areas with already consolidated occupation. However, proposing a system of detentions that reduces the volume of flooding as the solution is the one with the lowest financial cost, involves different criteria and complex decisions, often impracticable to be obtained through traditional methods of trial and error. The optimization models, more specifically multiobjective optimization models, jointly with the hydrological simulation models, appear as an interesting tool in the search for optimal solutions that meet multiple conflicting objectives. Thus, the present study aimed to test the integration between a genetic algorithm and the SWMM hydrological simulation model to optimize the location and dimensions of a set of detention basins, aiming to simultaneously minimize the total flood volume (VTI) and the total detention volume (VTD), considering that the detention volume will reflect the costs involved in implementing the storage structure. To this, 8 cases were proposed to analyze the interference of incorporating different restrictions and decision variables, to obtain a more complete optimization model to assist decision-makers. The model was applied to an urban area located in Brasília and evaluated for three levels of efficiency in reducing the flood volume (30 %, 60 %, and 90 %). The results indicated that incorporating the variable corresponding to the location of the detentions provided Pareto Fronts with better solutions in terms of efficiency in reducing floods. It was also possible to realize that there are key points for the implementation of detentions, capable of further reducing the VTI. This was also noticed when incorporating the restriction of a maximum outlet flow in the drainage system's outlet, which imposed on the solutions the necessity for storage structures with smaller outlet diameters in downstream points to the network. In general, the study presented consistent optimal solutions that when evaluated individually showed advantages in the integration between optimization and hydrological modeling.Submitted by Jackson Nunes (jackson@biblioteca.ufpb.br) on 2024-04-02T17:10:29Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) CamilaDeMelloSilva_Dissert_Ficha_SIGAA.pdf: 2075 bytes, checksum: 690df4d0e29910aa7968ef45fbc7b02f (MD5)Made available in DSpace on 2024-04-02T17:10:29Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) CamilaDeMelloSilva_Dissert_Ficha_SIGAA.pdf: 2075 bytes, checksum: 690df4d0e29910aa7968ef45fbc7b02f (MD5) Previous issue date: 2020-09-30Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqporUniversidade Federal da ParaíbaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Civil e AmbientalUFPBBrasilEngenharia Civil e AmbientalAttribution-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVILBacias de detenção - águas pluviaisDrenagem urbanaOtimização multiobjetivoModelo SWMMDetention BasinsMultiobjective OptimizationSWMM modelOtimização multiobjetivo de bacias de detenção em sistemas de drenagem urbana utilizando algoritmos genéticosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisSilva, Gustavo Barbosa Lima dahttp://lattes.cnpq.br/175397732846653010239156420http://lattes.cnpq.br/6460749663804692Silva, Camila de Melloreponame:Repositório Institucional da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPBTEXTCamilaDeMelloSilva_Dissert_Ficha_SIGAA.pdf.txtCamilaDeMelloSilva_Dissert_Ficha_SIGAA.pdf.txtExtracted texttext/plain697https://repositorio.ufpb.br/jspui/bitstream/123456789/29952/4/CamilaDeMelloSilva_Dissert_Ficha_SIGAA.pdf.txte14866c70782caefd5a96ac653c5a3d1MD54CamilaDeMelloSilva_Dissert.pdf.txtCamilaDeMelloSilva_Dissert.pdf.txtExtracted texttext/plain233285https://repositorio.ufpb.br/jspui/bitstream/123456789/29952/6/CamilaDeMelloSilva_Dissert.pdf.txtcf6c9ce407e5458063b63615ebc361e9MD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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