Localização de fonte de contaminação em caso de intrusão química em redes de distribuição de água

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barros, Daniel Bezerra, 1992-
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1639241
Resumo: Orientadores: Lubienska Cristina Lucas Jaquiê Ribeiro, Bruno Melo Brentan.
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spelling Localização de fonte de contaminação em caso de intrusão química em redes de distribuição de águaLocation of contamination source in case chemical intrusion in water distribution networkAbastecimento de águaContaminantesAprendizado de máquinaWater-supplyContaminantsMachine learningOrientadores: Lubienska Cristina Lucas Jaquiê Ribeiro, Bruno Melo Brentan.Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de TecnologiaResumo: O sistema de abastecimento de água pode ser visto como uma estrutura física em potencial para ações de ataques terroristas por estar vulnerável a uma gama de ameaças, dentre elas a contaminação química. Investigar as possíveis ameaças destas contaminações no sistema de abastecimento de água, por meio da detecção precoce de eventos e ações pode ajudar as concessionárias a tomarem decisões assertivas em caso de o sistema estar vulnerável a essas ações. Assim, há a necessidade do uso de ferramentas para o auxílio na identificação desses eventos e ações. Esta pesquisa desenvolveu ferramenta computacional capaz de diminuir o empirismo na tomada de decisão e minimizar o número de vítimas em caso de ataques em sistemas de água potável, através de um modelo de localização de intrusão de contaminação por compostos químicos. Em uma primeira fase, com o propósito de localizar anomalias nos dados de monitoramento por sensores, foram utilizadas Redes Neurais, Máquinas de Vetores de Suporte e Random Forest aplicadas na classificação de sinais de concentração de cloro em uma rede com topologia simplificada. Em uma segunda fase, o algoritmo de classificação Random Forest, devido ao seu melhor desempenho, foi aplicado em uma rede de distribuição com maior complexidade e outras abordagens de output para modelar a resposta do algoritmo. Com a pesquisa foi possível aumentar a análise do risco adverso ao sistema com tecnologias adequadas e compatíveis para lidar com as ameaças que comprometem a qualidade da água no sistemaAbstract: The water supply system can be seen as a potential physical structure for terrorist attack actions because it is vulnerable to a range of threats, including chemical contamination. Investigating the potential threats of such contamination in the water supply system through early detection of events and actions can help utilities make assertive decisions if the system is vulnerable to such actions. Thus, there is a need to use tools to assist in identifying these events. This research developed a computational tool capable of reducing decision-making empiricism and minimizing the number of casualties in case of attacks on drinking water systems, through a model of intrusion location of chemical contamination. In the first phase, in order to locate anomalies in the sensor monitoring data, we used Neural Networks, Support Vector Machines and the Random Forest algorithm applied to the classification of chlorine concentration signals in a network with simplified topology. In a second phase, the Random Forest classification algorithm, due to its better performance, was applied in a more complex distribution network with new output approaches and obtained satisfactory results. The research made it possible to increase the analysis of adverse system risk with appropriate and compatible technologies to deal with threats that compromise water quality in the systemMestradoAmbienteMestre em TecnologiaCAPES88882.435824/2019-01[s.n.]Ribeiro, Lubienska Cristina Lucas Jaquiê, 1977-Brentan, Bruno Melo, 1990-Martim, André Luís Sotero SalustianoDeantoni, Victor de BarrosUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de TecnologiaPrograma de Pós-Graduação em TecnologiaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASBarros, Daniel Bezerra, 1992-20202020-01-16T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online ( 75 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1639241BARROS, Daniel Bezerra. Localização de fonte de contaminação em caso de intrusão química em redes de distribuição de água. 2020. 1 recurso online ( 75 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia, Limeira, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1639241. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1129261Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-07-14T14:35:53Zoai::1129261Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2020-07-14T14:35:53Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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