Alocação ótima de sensores de qualidade de água em redes de abastecimento com emprego de otimização multiobjetivo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cardoso, Sandra Maria, 1991-
Data de Publicação: 2019
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/20.500.12733/1638275
Resumo: Orientadores: Lubienska Cristina Lucas Jaquiê Ribeiro, Bruno Melo Brentan
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Com isso, estudos do monitoramento de SDA por alocação de sensores possibilitam a detecção de compostos químicos anormais de forma rápida e eficiente. Os sensores são dispositivos capazes de detectar alterações nos parâmetros de qualidade da água em caso de contaminação. Devido ao orçamento restrito da companhia de abastecimento de água e a necessidade de melhorar a segurança dos SDA, estudadas de otimização da alocação de sensores proporcionam a minimização do custo e maximização da probabilidade de detecção. Certas zonas da rede de água têm maior potencial de ataque do que outras, dependendo da demanda, consumidores especiais, entre outras. Considerando esse cenário estudos recentes aplicam diferentes probabilidades de contaminação nodal para alocação ótimas de sensores, com o intuito de priorizar alguns nós da rede de distribuição de água (RDA) para o monitoramento. Portanto, este trabalho apresenta uma análise dos cenários de diferentes probabilidades de contaminação nodal e a influência sob um método clássico de posicionamento ótimo do sensor. Substâncias químicas com alto teor de toxicidade e de acesso facilitado estão sendo estudados como possíveis contaminantes a serem injetados no SDA. Os pesticidas possuem alto teor de toxicidade e fácil acesso, podendo causar danos irreversíveis a sociedade abastecida se injetado intencionalmente ao SDA. A contaminação é feita pelas reações químicas do pesticida Paration (PA) em simulações de qualidade da água. Para tanto, uma abordagem multiobjetivo é utilizada, comparando o efeito da incorporação de modelo probabilístico de contaminação. A fronteira de Pareto é analisada pelos métodos distância Euclidiana a um ponto ideal e agrupamento {\itshape k-means}, onde a matriz de cobertura é usada para determinar os centros de cada {\itshape cluster}. O algoritmo genético multiobjetivo proposto, o NSGA-II, foi capaz de gerar soluções não dominadas, para alocação ótima de sensores. Os métodos de processamento pós Pareto foram capazes de apresentar um número menor de soluções ótimas para o decisor, sendo satisfatória sua aplicaçãoAbstract: Accidental or intentional contamination of water distribution systems (WDS) is a public health problem. It is the responsibility of water supply companies to ensure product quality and distribution to the population. The monitoring of water quality for human consumption can be detected late in case of contamination. Thus, WDS monitoring studies by sensor allocation enable the detection of abnormal chemical compounds quickly and efficiently. Sensors are devices capable of detecting changes in water quality parameters in case of contamination. Due to the restricted budget of the water supply company and the need to improve WDS security, sensor allocation optimization studies provide cost minimization and detection probability maximization. Highly toxic and easily accessible chemicals are being studied as possible contaminants to be injected into the WDS. Pesticides are highly toxic and easily accessible and can cause irreversible damage to the supplied society if intentionally injected into the WDS. Certain areas of the water network have greater attack potential than others, depending on demand, special consumers. Therefore, this paper presents an analysis of the probabilistic contamination scenarios and the influence under a classical method of optimal sensor positioning. Contamination is done by chemical reactions of pesticide Paration (PA) in water quality simulations. Therefore, a multiobjective approach is used, comparing the effect of the incorporation of a probabilistic contamination model. The Pareto boundary is analyzed by Euclidean distance methods to an ideal point and grouping k-means, where the coverage matrix is used to determine the centers of each cluster. The proposed multiobjective genetic algorithm, the NSGA-II, was able to generate non-dominated solutions for optimal sensor allocation. The methods were able to present a smaller number of optimal solutions for the decision maker, being their application satisfactoryMestradoAmbienteMestra em TecnologiaCAPES1736885[s.n.]Ribeiro, Lubienska Cristina Lucas Jaquiê, 1977-Brentan, Bruno Melo, 1990-Luvizotto Junior, EdevarLima, Gustavo MeirellesUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de TecnologiaPrograma de Pós-Graduação em TecnologiaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASCardoso, Sandra Maria, 1991-20192019-10-18T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (101 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1638275CARDOSO, Sandra Maria. Alocação ótima de sensores de qualidade de água em redes de abastecimento com emprego de otimização multiobjetivo. 2019. 1 recurso online (101 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia, Limeira, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1638275. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1126941Requisitos 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/openAccess2020-03-19T14:50:46Zoai::1126941Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2020-03-19T14:50:46Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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