Gerenciamento ótimo das pressões em redes de abastecimento de água através da criação de distritos de medição com base na aprendizagem de máquinas

Integrated management of water supply systems with efficient use of natural resources requires optimization of operational performances. Dividing the water supply networks into small units, so-called district metered areas (DMAs), is a strategy that allows the development of specific operational rules, responsible for improving the network performance. In this context, clustering methods congregate neighboring nodes in groups according to similar features, such as elevation or distance to the water source. Taking into account hydraulic, operational and mathematical criteria to determine the configuration of DMAs, this work presents the k-means model and a hybrid model, that combines a self-organizing map (SOM) with the k-means algorithm, as clustering methods, comparing four mathematical criteria to determine the number of DMAs, namely Silhouette, GAP, Calinski-Harabasz and Davies Bouldin. The influence of three clustering topological criteria is evaluated: the water demand, node elevation and pipe length, in order to determine the optimal number of clusters. Furthermore, to identify the best DMA configuration, the particle swarm optimization (PSO) method was applied to determine the number, cost, pressure setting of Pressure Reducing Valves and location of DMA entrances.24A gestão integrada dos sistemas de abastecimento de água com o uso eficiente dos recursos requer a otimização das operações. O agrupamento das redes de abastecimento de água em pequenas unidades, chamadas de distritos de medição (DMAs), é uma estratégia que permite o desenvolvimento de regras operacionais específicas, responsáveis por melhorar o desempenho da rede. Neste contexto, os métodos de classificação agrupam os nós vizinhos de acordo com características semelhantes, como elevação ou distância à fonte de água. Utilizando os critérios topológicos, operacionais e matemáticos para determinar a configuração dos DMAs, o trabalho apresenta um modelo k-means e um modelo híbrido, que combina um mapa auto-organizado (SOM) com o algoritmo k-means, como métodos de agrupamento. Comparou-se quatro critérios matemáticos, Silhouette, GAP, CalinskiHarabasz e Davies-Bouldin e analisou-se a influência de três critérios topológicos variáveis, a demanda de água, a elevação dos nós e o comprimento do tubo, para determinar o número ótimo de agrupamentos. Ademais, com o intuito de identificar a melhor configuração de DMAs, o método de otimização de enxame de partículas (PSO) foi aplicado para determinar o número, o custo, as pressões e a localização das entradas do DMA

Aplicação de modelo de simulação-otimização na gestão de perda de água em sistemas de abastecimento Leakage management with computational model in water supply system

Este artigo apresenta a aplicação de modelo matemático-computacional de simulação e otimização para localização de fugas. O modelo proposto é fundamentado no acoplamento de um simulador hidráulico baseado no Time Marching Approach - TMA com o algoritmo otimizador de Nelder-Mead e foi aplicado em uma rede de distribuição de água da cidade de Jundiaí-SP. Nos testes realizados ficou claro o funcionamento adequado do modelo apresentado, pois a fuga simulada foi localizada, sendo observado, entretanto, a necessidade de um aprimoramento na localização dos pontos de monitoramento durante a execução da simulação.<br>This work presents a computational model as a new tool for leak localization. The considered model was developed through the coupling of hydraulic simulator based in Time Marching Approach - TMA method with the Nelder-Mead optimization algorithm. The model was applied to a real water distribution network, in the city of Jundiaí, Brazil. In the carried through tests it was clearly the adequate functioning of the presented model, therefore the simulated escape was located, being observed, however, the necessity of an improvement in the localization of the monitor points, during the execution of the simulation

Metamodel for nodal pressure estimation at near real-time in water distribution systems using artificial neural networks

The development of computational models for analysis of the operation of water supply systems requires the calibration of pipes' roughness, among other parameters. Inadequate values of this parameter can result in inaccurate solutions, compromising the applicability of the model as a decision-making tool. This paper presents a metamodel to estimate the pressure at all nodes of a distribution network based on artificial neural networks (ANNs), using a set of field data obtained from strategically located pressure sensors. This approach aims to increase the available pressure data, reducing the degree of freedom of the calibration problem. The proposed model uses the inlet flow of the district metering area and pressure data monitored in some nodes, as input data to the ANN, obtaining as output, the pressure values for nodes that were not monitored. Two case studies of real networks are presented to validate the efficiency and accuracy of the method. The results ratify the efficiency of ANN as state forecaster, showing the high applicability of the metamodel tool to increase a database or to identify abnormal events during an operation20248649