CALIBRAÇÃO DE RUGOSIDADE EM REDES DE ABASTECIMENTO DE
ÁGUA UTILIZANDO ALGARITMOS GENÉTICOS – ESTUDO DE CASO
SUL DE MINAS GERAIS
Jéssica dos Santos1; Fernando das Graças Braga da Silva 2; Lucas Ribeiro Fortes 3
Resumo
A obtenção de resultados de boa precisão em previsões através de um modelo depende de uma boa calibração. A calibração dos modelos hidráulicos de previsão de comportamento das redes de distribuição de água requer uma reavaliação periódica dos parâmetros do modelo. A rede analisada está na cidade de São Lourenço – MG. O estudo é continuidade do trabalho desenvolvido por Silva
et al. (2013), onde foram apresentados resultados de calibração de rugosidade considerando as
pressões medidas e simuladas. Aqui, aumentou-se o número de parâmetros de monitoramento e, além da pressão, também foi ajustada a vazão. Além disso, não se utilizou o EPANET e sim o modelo proposto por Silva (2003). Os resultados demonstraram bom ajuste entre parâmetros medidos e simulados para a maioria dos pontos de monitoramento, sendo o próximo passo deste trabalho melhorar demais pontos através da consideração de perdas no sistema de abastecimento de água devido a vazamentos.
Palavras-chave: Calibração; Sistema de distribuição de água, Pressão.
ROUGHNESS CALIBRATION OF WATER NETWORKS USING SUPPLY
GENETIC ALGORITHMS - SOUTH CASE STUDY OF MINAS GERAIS
Abstract
The obtainment results of good precision in forecasts through a model depend on good calibration. The calibration of hydraulic models performance prediction of water distribution system requires a periodic reassessment of the model parameters. The analyzed grid is in São Lourenço - MG. The study is continuing the work developed by Silva at al. (2013), which was presented roughness calibration results considering the pressures measured and simulated. Here, it increased the number of monitoring parameters and besides the pressure flow was also adjusted. Also, there wasn’t used the EPANET but the model proposed by Silva (2003). The results demonstrated a good adjustment between simulated and measured parameters for the most monitoring points, being the next step of this work improves other points through the losing consideration the water supply system due to leaks.
Keywords – Calibration; Water distribution system; Pressure.
1. INTRODUÇÃO
Os recursos hídricos são um bem vital cuja gestão tem ganhado maior enfoque devido escassez hídrica e necessidade de avanços da preservação deste recurso. O Brasil sempre foi considerado um dos países mais ricos em volume de água, porém passa por crise no abastecimento nos últimos dois anos, agravando-se no último ano.
Apesar do quadro de falta de chuvas, sabe-se que a falta de preservação do recurso, uso irrestrito e inconsciente, falta de planejamento e o elevado valor de desperdício de água tratada devido vazamento nas redes de distribuição agravam a situação. A média de perda de água no sistema de abastecimento é de cerca de 40%, um valor que além do desvio da destinação do recurso em si, traz englobado perdas nos gastos com tratamento (funcionários, produtos químicos, ...) e custo energia elétrica utilizada para bombeamento.
O excesso de pressão é um dos principais responsáveis pelo rompimento das tubulações, sendo necessário monitoramento desta para melhor controle das energias inseridas no sistema. No caso da falta de pressão insere-se energia no sistema através de um bôoster, por exemplo, e isto deve ser feito através da análise da rede para que não exceda pressão em determinadas regiões da rede (proporciona vazamentos) e falte em outras. Para o excesso de pressão, que normalmente ocorre para regiões de elevada diferença de altitudes, insere-se em pontos estratégicos dispositivos hidráulicos redutores de pressão.
Visto que o bom gerenciamento da rede favorece pressões adequadas para cada setor (alta, média e baixas cotas), tem-se que influencia diretamente na diminuição de danos na rede tais como vazamentos, e, portanto, desperdícios.
Para o monitoramento, ao se analisar o gerenciamento das redes de distribuição de água para abastecimento, percebe-se que os métodos aplicados utilizam critérios bastante rústicos e aleatórios. Dentre as razões que explicam este fato, encontra-se a inexistência total ou parcial de cadastros das redes, pouca capacitação técnica dos responsáveis pela operação, prolongamento das redes devido ao crescimento da área urbana sem planejamento adequado, medidas corretivas mais intensas que as preventivas, falta de informações sobre registros existentes ou de sua condição operacional e o desconhecimento de grandezas características tais como níveis de reservatórios e demandas.
Para assegurar que um modelo realize previsões com precisão adequada, antes de utilizá-lo faz-se necessária à etapa de calibração. Existe dois tipos de calibração: do modelo (no caso de redes novas) e da rede, que é apresentado neste trabalho.
Segundo Silva (2014), quando o modelo incide sobre um sistema existente, deve-se realizar o processo de calibração através da aferição dos resultados obtidos na simulação. Os dados reais utilizados na calibração devem possuir quantidade suficiente e boa localização a fim de gerar representatividade das características da rede e proporcionar bons resultados.
O avanço nos estudos de calibração de redes e simulação de pressões proporciona colaborações importantes para melhoria de sua gestão, visando redução de prejuízos e contribuição para maior confiabilidade na tomada de decisão dos operadores.
2. METODOLOGIA 2.1.Fluxograma
Os passos principais necessários para desenvolvimento do trabalho são apresentados no fluxograma da figura 1.
Figura 1 – Fluxograma das atividades realizadas para desenvolvimento do estudo
O primeiro passo realizado foi a coleta de dados na companhia de abastecimento de água (ex.: consumo de água para cálculo do consumo nodal, informações referentes a manobras que influenciam na rede de distribuição de água e número de registros) e determinação dos novos pontos de monitoramento acrescentados ao trabalho de Silva, et al. (2013).
Então, foram coletados dados topográficos, utilizados como entrada da simulação. Estes dados influenciam diretamente os valores de pressão simulados já que determinam o desnível entre os nós.
Os dados de pressão utilizados na calibração referem-se a trabalho de campo realizado em setembro de 2014. Foram instalados 15 medidores de pressão espalhados estrategicamente ao longo da rede a fim de gerar os pontos de monitoramento de pressão para a calibração da simulação. Os dados de vazão foram obtidos através do ultrassom.
Para a simulação e calibração, foi utilizado a interface computacional desenvolvida por Silva (2003) desenvolvida através da linguagem Fortran. O método probabilístico aplicado foi algoritmo genético, devido sua capacidade elevada de resolução de sistemas complexos.
1) Coleta de dados da companhia SAAE (Serviço Autônomo Água e Esgoto) 2) Coleta de dados de campo 2.1. Topografia 2.2. Pressão 2.3. Vazão 3) Aplicação do Modelo proposto por Silva (2003) 3.1. Calibração do programa 3.2. Ajuste da pressão e vazão 3.3. Análise dos resultados
Foram aplicados três padrões de consumos para a obtenção da calibração. Estes padrões estão relacionados aos valores de pressão. Sabendo que quanto maior o consumo, menor a pressão, os três padrões e respectivos horários considerados são:
Tabela 1 – Horários equivalentes à cada padrão de consumo
Padrão Horário Consumo Pressão 1 10:30h Máximo Mínima 2 08:00h Médio Média 3 02:30h Mínimo Máxima
2.2. Rede de abastecimento de água
A rede em estudo engloba três bairros da cidade de São Lourenço-MG: Vale dos Pinheiros, Morada da Serra e Palmela. Segundo o IBGE (2010) a cidade possui 41.657 habitantes e área de 58,019k𝑚2. A rede de abastecimento de água em estudo foi escolhida por ser um setor isolado, possuindo esta 116 nós, 120 trechos e 6 registros.
A configuração da rede está presente na figura 2.
Para análise dos resultados, foram comparados os valores simulados de pressão com os valores reais (coletados em campo), entendendo o ajuste proporcionado pela calibração da rugosidade da rede de abastecimento de água.
3. RESULTADOS E DISCUSSÕES
Através dos dados simulados para os três padrões de consumo, foram gerados três gráficos comparando os valores de pressão real e simulada para os 15 nós de monitoramento espalhados pela rede.
O gráfico da figura 2, apresenta os resultados para o padrão 1. Para este padrão, os melhores ajustes entre valores calculados e medidos foram para 8 dos 15 nós, sendo estes destacados no gráfico.
Figura 2 – Comparação entre pressões reais e simuladas para o padrão 1
O gráfico da figura 3, apresenta os resultados para o padrão 2 de consumo. Os melhores ajustes entre valores calculados e medidos foram para 8 dos 15 nós, sendo estes destacados no gráfico. 105 14 51 111 109 116 112 103 21 113 62 85 72 115 114 Série1 72,2 82,1 37,8 78,2 64,5 34,7 57,6 49,9 34,1 64,7 45,3 49,1 42,7 27,8 23,2 Série2 76,1 68 35,1 81,5 67,8 35,3 55,5 64,4 46,2 74,7 56 50,2 52,5 24,6 22,8 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 PR ES SÃ O ( MCA ) NÓS DE MONITORAMENTO
Figura 3 – Comparação entre pressões reais e simuladas para o padrão 2
O gráfico da figura 4, traz os resultados para o padrão 3. Para este padrão, os melhores ajustes entre valores calculados e medidos foram para 9 dos 15 nós, sendo estes destacados no gráfico. Este padrão de consumo foi o que apresentou melhor ajuste de resultados. Mesmo os valores não consideramos suficientemente bons, possuem diferenças entre valores medidos e simulados menores em relação aos demais padrões. Assim, o padrão de menor consumo e maior pressão (madrugada) fornece melhor ajuste.
Figura 4 – Comparação entre pressões reais e simuladas para o padrão 3
Os pontos de monitoramento que apresentaram bom ajuste para os três padrões de consumo são os dos nós: 111, 109, 116 e 112, presentes no bairro Vale dos Pinheiros.
Os nós 115, 114 e 85 pertencem à região que possui influência do bôoster (região com acréscimo de pressão), sendo a bomba desligada durante a madrugada. Observando os
105 14 51 111 109 116 112 103 21 113 62 85 72 115 114 Série1 77,9 82,4 41,9 83,3 71,9 37 61 44,2 44,2 75,6 55,3 59,6 52,7 42,1 37,5 Série2 79,7 73,3 38,2 84,7 71,1 38,2 58,8 67,8 49,6 77,9 59 54,4 54,5 28,7 26,9 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 PR ES SÃ O ( MCA ) NÓS DE MONITORAMENTO 105 14 51 111 109 116 112 103 21 113 62 85 72 115 114 Série1 85,9 83,1 48,1 91,3 78,5 42,6 64,5 72,3 55,4 85,8 66,3 70,5 65,8 44,7 39,8 Série2 84,6 80,2 42,2 87,7 75,2 42,2 63 70,8 52,7 80,9 61,6 59,2 56,2 33,5 31,7 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 PR ES SÃ O ( MCA ) NÓS DE MONITORAMENTO
A tabela 2 apresenta a comparação entre os valores de vazão simulados e medidos. Dentre os três padrões, o padrão de consumo que foi ajustado nesta etapa do estudo foi o 3, com diferença de 1,06 l/s.
Tabela 2 – Comparação entre vazão medida e simulada.
Vazão (l/s)
Padrão Medida Calculada
1 15,87 10,18
2 12,77 8,6
3 7,66 6,62
4. CONCLUSÃO
Os resultados obtidos através deste estudo, continuidade do trabalho desenvolvido por Silva et al. (2013), apresentou bons resultados de calibração de rugosidade considerando as pressões medidas e simuladas. Um dos avanços importantes foi o aumento do número de pontos de monitoramento na rede, visto que favorece maior representatividade das características desta.
A análise dos três padrões de consumo apresenta melhores resultados de calibração dos valores de pressão para o padrão 3 de consumo. Para os demais pontos, o comportamento da pressão simulada e medida seguem padrões regulares. As fontes de erros nestes nós podem estar vinculadas à possíveis manobras de registros que influenciaram o comportamento das pressões e principalmente à vazamentos na rede de abastecimento de água.
Assim, em trabalho futuro, para melhoria no ajuste dos demais pontos de monitoramento serão aplicados os coeficientes de vazamento (C1 e N1) para o setor de São Lourenço (MG) obtidos através de ensaios noturnos para determinação de patamares de pressão, ajustando os coeficientes de vazamento (C1 e N1) com calibração de rugosidades.
AGRADECIMENTOS
À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) pela bolsa de estudos e pesquisa concedida durante o curso do meu mestrado.
Ao Núcleo de Modelagem e Simulação em Meio Ambiente e Recursos e Sistemas Hídricos – NUMMARH, pela oportunidade de participação junto ao projeto vinculado a FINEP: Monitoramento, simulação e operação de sistemas de distribuição de água – 983-10.
À companhia de água municipal, SAAE de São Lourenço (MG), pelo fornecimento de dados e informações, além da colaboração para coletas de dados de campo.
REFERÊNCIAS
IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Censo 2010. Disponível em: < http://cidades.ibge.gov.br/xtras/perfil.php?codmun=316370>. Acesso em: 25 de maio 2015
SILVA, F. G. B.; BARROS, R.M ; RIBEIRO, D. L. C. ; Lamoglia, H.A, (2013) . Initial calibration of water distribution system studies, st lawrence, MG, Brasil. In: World Environmental and Water Resources Congress, 2013, Cincinnati, Ohio. Anais do 2013 World Environmental and Water Resources Congress, 2013.
SILVA, C. O. Modelagem de rede de distribuição de água com ênfase no controle de perdas. Dissertação (Mestrado) no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Urbana e Ambiental. João Pessoa, 2014. Disponível em: <http://www.lenhs.ct.ufpb.br/wp-content/uploads/arquivos/cleyton.pdf>. Acesso em: 15 de maio de 2015.
SILVA, F. G. B. Estudos de calibração de redes de distribuição de água através de algoritmos genéticos. 2003. 234 f. Tese (Doutorado em Hidráulica e Saneamento) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, SP, 2003.
