Resumo

Neste estudo, um método de análise de rede, é usado para determinar locais ótimos para alocar os sensores inteligentes de cloro residual livre. Por meio do otimizador TEVA SPOT O algoritmo Heurístico GRASP foi utilizado para indicar a melhor localização de sensores de cloro para monitoramento de cloro residual livre. A função objetivo considerada neste estudo foi a menor parcela da população atingida por concentrações acima dos padrões previstos pela Portaria do Ministério da Saúde 2.914 de 2011, o fator limitante foi à disponibilidade reduzida de dois sensores para instalação na rede. Conclui-se que a maior parte dos incidentes resultou em menos de 1% da população sendo impactada, houve 75 incidentes que impactaram mais de 20 pessoas. Em todos os 138 incidentes, em média, 19 pessoas ficariam doentes, com uma mediana de 22 pessoas e um máximo de 31 pessoas, a contaminação com máximo de atingidos se deu a partir da injeção de contaminante no nó 81. O comprimento médio de tubo contaminado foi de 464 metros com uma mediana de 859 metros. A localização dos sensores que melhor minimiza a média da população exposta, em um tempo de resposta inferior a 1 minuto, são os nós 7 e 13.

Introdução

O monitoramento dos padrões de qualidade da água para consumo humano é exigência legal e fator diretamente ligado à saúde da população. Segundo dados da Organização Mundial da Saúde – OMS (2011), milhões de pessoas morrem a cada ano de doenças transmitidas pela água, em sua maioria, crianças com idades inferiores a cinco anos. Estas doenças podem ser prevenidas melhorando a cobertura e a qualidade dos serviços de saneamento.

Os sistemas de distribuição de água, por sua característica de layout espalhada pela planta do município, são vulneráveis à contaminação acidental ocasionada por vazamentos em tubulações e mudanças de comportamento hidráulico da rede Yoo et al. (2015), ou intencional Hart e Murray (2010), uma forma de detecção de anomalias na qualidade da água da rede de distribuição é a instalação de pontos de controle de qualidade Berry et al. (2006a), estes pontos podem ser equipados com medidores de vazão, pressão e de parâmetros como concentração de cloro residual, pH, condutividade e também através de programas de amostragem de rotina.

Segundo Rathi e Gupta (2016), sensores em redes de distribuição de água servem principalmente para garantir a qualidade da água entregue aos consumidores e detectar precocemente eventos de contaminação de modo a minimizar suas consequências.

Um elemento chave no projeto de controle de qualidade é o posicionamento dos sensores (Hart & Murray, 2010). Evitar todos os incidentes de contaminação geralmente não é possível, consequentemente, o objetivo geral da colocação do sensor é minimizar os riscos de contaminação sobre a condição limitada de disponibilidade de sensores (Berry et al., 2006b). Para Hart e Murray (2010), a opinião de especialistas em sistemas de abastecimento de água, métodos de classificação como disponibilidade de energia elétrica e informações espaciais e métodos de otimização
são categorias que refletem diferenças importantes nas estratégias de decisão sobre a localização de instalação de
sensores.

A colocação de sensores pode ser automatizada com métodos que buscam computacionalmente um projeto de rede de sensores que minimize riscos de contaminação. Os métodos atuais usam modelos hidráulico e de qualidade de água associado a um método de otimização.

Problemas de otimização que envolvam finitas alternativas surgem frequentemente na indústria, governo e ciência. Exemplos comuns incluem a criação de redes de telecomunicações eficientes, a programação de operações em uma fábrica, o planejamento de um zoneamento escolar eficaz, a localização de reservas estratégicas de energia, o encaminhamento de veículos de entrega, a implantação de tropas, Em todos estes exemplos, teoricamente é possível enumerar todas as combinações de soluções e avaliar cada uma em relação a um objetivo (Feo e Resende, 1995).

A limitação dos estudos de localização de sensores é a concentração na injeção planejada dos contaminantes, o que difere dos meios de ocorrência de contaminação encontrados em campo. Os incidentes de contaminação geralmente ocorrem por mudanças hidráulicas, mau funcionamento de válvulas ou mudanças aleatórias de demanda. Outro fator limitante é a utilização do método de simulação em período estendido, este método considera os padrões de demanda de água passados como referencia, como cada padrão é usado para um dia ou uma semana de cada vez de uma ocorrência futura, as combinações e incertezas das grandes mudanças na demanda não são incluídas Yoo et al. (2015).

A utilização de modelos de rede simplificados nos métodos de otimização, apesar de deixar de capturar importantes dinâmicas transitórias, se dá pelo fato de quão dispendioso seria aplicar métodos de otimização genéricos, como algoritmos evolutivos. A simplificação dos modelos de rede é uma estratégia para gerenciar dados de simulação que podem assim ser usados por diversos métodos de otimização. O software TEVA-SPOT integra otimizadores que empregam esta abordagem (Berry et al., 2008, Berry et al., 2007, Berry et al. 2006a, Berry et al. 2006b, Hart et al., 2008, Murray et al., 2006, Watson et al., 2005).

O software dispõe de seis objetivos de desempenho: população exposta (PE), extensão da contaminação (EC), volume consumido (VC), massa consumida (MC), número de detecções fracassadas (NFD), tempo de detecção (TD) e população doseada (PD). O TEVA-SPOT funciona simulando incidentes de contaminação em um conjunto de nós na rede especificada pelo usuário. Na prática o otimizador calcula o objetivo de desempenho para cada incidente e, em seguida, encontra um único sensor que melhor minimizará a média do objetivo de desempenho em todos os incidentes (Murray et al., 2010).

Neste estudo, um método de análise de rede, é usado para determinar locais ótimos para alocar os sensores. Por meio do otimizador TEVA SPOT O algoritmo Heurístico GRASP foi utilizado para indicar a melhor localização de sensores de cloro para monitoramento de cloro residual livre. A função objetivo considerada neste estudo foi a menor parcela da população atingida por concentrações acima dos padrões previstos pela Portaria do Ministério da Saúde 2.914 de 2011, o fator limitante foi a disponibilidade reduzida de dois sensores para instalação na rede.

Autores: Rebeca Silva Rocha e Sandro Rogério Lautenschlager.