Resumo
As elevatórias de esgoto são elementos responsáveis pelo transporte do esgoto até as estações de tratamento através de uma ou mais bombas que são acionadas por um controlador. O controlador das bombas da elevatória de esgoto utiliza-se da informação de nível de esgoto presente no poço de sucção para decidir entre ligar e desligar as bombas. Quando o esgoto não é bombeado corretamente, o nível de esgoto se eleva até provocar a extravasão. O evento de extravasão nada mais é do que um vazamento de esgoto, o que pode significar a ocorrência de desastres ecológicos e sérios prejuízos financeiros à empresa responsável pela manutenção e operação das elevatórias de esgoto. Este trabalho de mestrado apresenta um estudo de trinta elevatórias de esgoto monitoradas pelo sistema de supervisão da DVME (Divisão de Macro Operação de Esgoto) na empresa COPASA de Minas Gerais. Até onde é de nosso conhecimento, esta dissertação propõe a primeira solução, baseada em Modelos de Aprendizado de Máquina, para previsão de extravasão em estações elevatórias de esgoto. Os modelos de aprendizado de máquinas aplicadas neste trabalho são baseados em redes neurais recorrentes do tipo LSTM (Long Short Term Memory ou, em português, Memória de Longo e Curto Prazo), redes neurais do tipo CNN (Convolutional Neural Network ou, em português, rede neural convolucional) e redes neurais ConvLSTM (LSTM com transformações baseadas em convolução). Para o cenário avaliado neste trabalho, o modelo ConvLSTM conseguiu prever com 95% de acurácia a ocorrência de extravasão de esgoto na estação dentro da próxima 1 hora.
Introdução
De acordo com SNIS, mais de 50% do esgoto gerado no Brasil não recebia tratamento em 2016. Os dados do SNIS informam ainda que os índices de tratamento de esgoto melhoraram em relação a 2015, aumentando em cerca de 2% (SINS, 2018).
No estado de Minas Gerais, a empresa responsável pelo serviço de tratamento de esgoto é a COPASA, que tem sua história originada em 1964 e, recentemente, definiu como parte de suas diretrizes estratégicas a otimização de investimentos e operação dos sistemas de água e esgoto (COPASA, 2018a e COPASA, 2018c).
Em 2018, o volume total de esgoto tratado passou de 250 milhões de m³ para 260 milhões de m³ correspondendo ao tratamento de mais de 7 milhões de pessoas em Minas Gerais (COPASA, 2018a e COPASA, 2018b).
Em 2017, o total de custos e despesas ultrapassou 3 bilhões de reais dos quais, mais de 1 bilhão reais, estão relacionados aos custos e despesas com serviços de esgoto. Além disso, a empresa investiu 252 milhões de reais com infraestrutura de sistemas de esgotamento sanitário (COPASA, 2018a e COPASA, 2018d).
No Brasil, desde o início do século XX, o sistema de esgoto sanitário adotado é classificado como separador absoluto. Neste sistema, águas pluviais são coletadas e transportadas em um sistema de drenagem totalmente independente (NUVOLARI, 2003) e (TSUTIYA e SOBRINHO, 2011).
Entre a rede coletora (canalizações responsáveis por receber e conduzir os esgotos dos edifícios) e a estação de tratamento de esgoto (instalações destinadas aos processos de despoluição do esgoto antes de seu lançamento) destaca-se a estação elevatória de esgoto ou simplesmente elevatória de esgoto, cujo principal objetivo é garantir o escoamento do esgoto em locais onde a ação da gravidade não é suficiente.
Quando uma elevatória de esgoto não funciona corretamente ou trabalha subdimensionada o esgoto pode extravasar do compartimento onde é mantido antes do bombeamento. A ocorrência de extravasão pode provocar danos ambientais que, quando fiscalizados, acarretam multas e outros tipos de reparos para as empresas responsáveis pelo tratamento do esgoto.
Atualmente, oito equipes de manutenção da COPASA são responsáveis por manter o funcionamento de oitenta estações elevatórias de esgoto, localizadas na região metropolitana de Belo Horizonte, em Minas Gerais, atuando de maneira corretiva, decidindo como e onde agir quando os problemas ocorrem.
Trinta das estações elevatórias são supervisionadas desde 2010 por um sistema responsável por notificar anormalidades e por registrar histórico de eventos, alarmes e dados de processo. Os dados registrados ao longo dos últimos anos compõem uma base de conhecimento que pode ser explorada com o objetivo de auxiliar no planejamento de atividades para a equipe de manutenção.
Autor: Heber Augusto Scachetti.
