Aplicação de velocimetria por imagem de partículas em larga escala (LSPIV) para medição de vazão em canal aberto utilizando plataforma \'open source\'

• Autor(a) principal: Ishizawa, Yuri Batista
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-30112022-173306/
• topic: Hidráulica; Hidrometria; Hydraulics; Hydrometry; Instrumentação; Instrumentation; LSPIV; LSPIV; Raspberry; Raspberry

O gerenciamento dos recursos hídricos é importante para garantir o desenvolvimento sustentável. Os estudos hidrológicos, que dão base à gestão dos recursos hídricos, levam em conta observações passadas de variáveis hidrometeorológicas em bacias hidrográficas. Contudo, manter redes de monitoramento hidrológico com alta qualidade espacial e temporal torna-se um desafio a ser superado, principalmente por países emergentes como o Brasil, onde os custos de aquisição e manutenção de equipamentos de medição acabam inviabilizando a continuidade de monitoramento. Tendo isso em vista, o objetivo deste trabalho foi utilizar tecnologias \'open source\' de baixo custo para medição de velocidade superficial e vazão e validar seu uso em laboratório. Foi obtida, como produto desta pesquisa, a possibilidade de diminuição dos custos que envolvem a implantação de redes de monitoramento. Foi construído um sistema de medição com o microcomputador Raspberry e um módulo de captura de imagens para aplicação da técnica de Velocimetria por Imagem de Partícula em Grande Escala (LSPIV, do inglês Large-Scale Particle Image Velocimetry). O sistema foi avaliado em um canal aberto de seção transversal de 40 x 50 cm, com um intervalo de vazões entre 9,7 L/s e 34,4 L/s. Os seus resultados foram comparados aos obtidos por um Perfilador Acústico de Correntes Doppler (ADCP, do inglês, Acoustic Doppler Current Profiler) através de métricas estatísticas, como a raiz do erro médio quadrático (RMSE), a eficiência de Nash-Sutclife (NSE), o percentual de viés (PBIAS) e análise gráfica dos erros. Os resultados obtidos de vazão foram próximos aos aferidos pelo método ADCP em condições específicas de escoamento que facilitam ao algoritmo reconhecer os padrões de movimentação da água em imagem. No caso de escoamentos com número de Froude maior que 0,15, foram obtidos RMSE igual a 3,87, NSE igual a 0,81 e PBIAS -9,38%. Em contrapartida, para valores de número de Froude menor que 0,15, ou seja, quando a velocidade superficial de escoamento é baixa e os padrões de movimentação da água não são visíveis, os resultados são insatisfatórios, com RMSE igual a 11,76, NSE igual -1,13 e PBIAS -41,63%, o que pode indicar a necessidade de utilização de traçadores artificiais em aplicações com essas condições. Levando em consideração o quanto se tem avançado em termos de poder computacional e como as tecnologias \'open source\', como o Arduino e o Raspberry, tem se tornado cada vez mais acessíveis, a técnica se mostrou promissora, o que corrobora o avanço de mais pesquisas sobre o assunto.