Detecção de Perdas com WaterGEMS usando AG - Case de Sucesso

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1 Detecção de Perdas com WaterGEMS usado AG - Case de Sucesso Ego. Jua Carlos Gutiérrez, M.Sc. Regioal Egieer - Water ad Wastewater Solutios Jua.Gutierrez@Betley.com

2 Problema Mudial: cotrole e redução de perdas de água é um problema complexo É impossível ecotrar e elimiar todas as perdas. Atualmete as perdas são mais difíceis de localizar com equipametos de escuta por dois motivos: A gestão e regulação da pressão através da delimitação de setores hidráulicos Maior utilização de tubulações plásticas (PVC, HDPE, etc.) A implemetação parcial de um plao cotra perdas de água tem muitas probabilidades de fracassar A coordeação de todos os compoetes de um programa de redução de perdas de água é essecial Muitos profissioais cometem um erro habitual: tem a falsa impressão de que cada vez que se repara um vazameto, as perdas físicas se reduzem o volume que foi salvo (Cortesia de Dr. Thomas Walski) Vermersch y Rizzo Fote: Water21 Magazie da IWA, abril de IWA = Iteratioal Water Associatio

3 7 As fiaças, a qualidade da água e a reputação das empresas de distribuição podem ser afetadas por (Cortesia de Christos Iordaou) Qualidade da água EFEITOS DAS PERDAS DE ÁGUA Impacto a sociedade Repercussão a receita e gastos operacioais Questões regulatórias Fote: Iforme de impacto social WaterGEMS ad HAMMER help Maila Water to improve the reliability ad efficiecy of the Atipolo Water Supply System, projeto fialista a premiação BE Award de 2008

4 Estratégias de redução: efoque a logo prazo com beefícios imediatos Implemetar as boas práticas da IWA Gestão da pressão Metodologia Proposta: Modelameto Hidráulico + Otimização via A.G Perdas reais ievitáveis Velocidade e qualidade dos reparos Substituição de tubulações com míimo impacto os clietes Gestão de ativos para maximizar o retoro Perdas ecoômicas reais Volume atual de perdas reais auais Gestão de ifra-estruturas Cotrole ativo de perdas Detecção e reparação de perdas Substituição e istalação de medidores (DMA) 9 Fote: O diagrama dos 4 Compoetes difudido pela Water Losses Task Force da IWA (Thorto y Lambert, 2005)

5 Detecção de Fugas - Efoque Covecioal Atualmete existem diversas técicas para detectar os potos de vazameto, icluido: Provas com equipametos de escuta e sodages regulares e aleatórios da rede (frequetete se fazem buscas em zoas ode ão se tem perdas) Setorização e provas em Subsistemas (Medição de vazões oturas em seções isoladas mediate a operação de válvulas e comparação com dados de cosumo) Uso de Data-Loggers Acústicos e correlacioadores de localização (Baseados a preseça ou ausêcia de ruído a rede se pode presumir a existêcia de um vazameto) As atividades de detecção são custosas e cosomem grade quatidade de tempo porque obrigam as equipes de campo a istalar equipametos e procedimetos em todas as lihas do Sistema de Distribuição. A detecção do ruído produzido por fugas tem se torado mais difícil devido ao gereciameto (redução) da pressão e a substituição de tubulações metálicas por tubulações de plástico.

6 Detecção de Fugas Efoque Aalítico Efoque iovador baseado a Calibração de Modelos Hidráulicos para simular as fugas através da rede Tecologia de otimização que usa Algoritmos Geéticos (GA) baseados os pricípios da evolução atural que prediz a localização e o tamaho das perdas Desevolvido cojutamete pela Betley e Uited Utilities Water (Reio Uido). Premiado pela IWA Europa em Categoria de ivestigação aplicada Tecologia de otimização premiada pela IWA Equipes de campo podem se cocetrar as áreas detectadas pelo Darwi Calibrator 12 Images cedidas pelo Dr. Zheg Wu

7 Detecção de Fugas Formulação (1/2) É bem cohecido que as perdas são depedetes da pressão (quato maior a pressão maiores as perdas). Portato, o volume de perdas pode ser modelado mediate a equação de um emissor: Ode: Q α i Q i : Valor da vazão das perdas que se agrega ao ó i i = K P i : Valor da Pressão presete o ó i K i : Coeficiete do emissor o ó i α : Expoete do emissor (0.5 valor que se usa por default para fugas) O valor do coeficiete K pode ser ajustado em técica de otimização como idicador da preseça de uma perda quado o valor otimizado é maior que zero. O modelo de otimização formulado pelos autores Zheg Wu e Paul Sage (2007), vem sedo comprovado com êxito em sistemas reais i P 12 Images cedidas pelo Dr. Zheg Wu

8 Detecção de Fugas Formulação (2/2) O modelo tem sido formulado para idetificar os valores do coeficiete do emissor (K) um dado úmero de possíveis ós com fugas: Sistema: Objetivo Miimizar: Sujeito a: Ptos. de Fuga: X = F(X) 0 K L = (, K ) LN1 1 ; LN1 i 12 Images cedidas pelo Dr. Zheg Wu K N Group = 1 N Max Leaks Aplicar uma técica competete de iteligêcia artificial para ecotrar uma solução! J Ode: LN K J N N i L: K i : : : Group Leak Max : : ; = 1,..., N : Group ; i = 1,..., N Leak Ídice para ó de fuga i o grupo Coeficiete de emissor o ó de fuga i para o grupo Cojuto de ós (juções) o grupo Número de Grupos de Demada Número de ós com fugas o grupo Número total de ós com Fugas Máximo coeficiete de emissor o grupo

9 Detecção Aalítica de Perdas Dados do Estudo de Caso (UUW) Utilizado para um Distrito ou Setor Hidráulico - DMA (District Meter Area) Objetivos Gerais: 12 Images cedidas pelo Dr. Zheg Wu Dados de campo e implemetação levada a cabo pela Uited Utility Water (UUW) o Reio Uido Séries de dados temporais para a vazão ijetada o distrito e para a pressão em 28 potos diferetes Betley WaterGEMS e seu módulo Darwi Calibrator utilizados a otimização Otimizar a fução de vazão o emissor para predizer potos da Rede com preseça de fugas (Leakages Hotspots) Miimizar a icerteza a tarefa de detecção de fugas e melhorar a taxa de detecção de fugas ão aparetes Reduzir os potos de fuga e melhorar o redimeto

10 Detecção Aalítica de Perdas Resultados baseado em Estudo de Caso (UUW) Provas com dados de campo para: Um úico itervalo de tempo Múltiplos itervalos de tempo Provas com diferetes cofigurações de rugosidade Foram guardadas as soluções com melhor correlação estatística (fitess) Comparação com localizações de fugas prévias e com potos de fugas atuais 12 Images cedidas pelo Dr. Zheg Wu

11 Coclusões do Estudo de Caso (UUW) Foi possível comprovar com êxito um método uificado de otimização que permite simultaeamete: Calibração Hidráulica do Modelo Localização de potos de fugas A metodologia oferece uma ferrameta poderosa e práctica para ajudar as compahias de água em suas estratégias de cotrole ativo de Perdas A formulação pode ser aplicada a sistemas reais e especialmete a distritos/setores hidráulicos Em geral, é impossível localizar exatamete uma perda a partir de uma aproximação baseada a simulação-otimização itegrada. Mas a metodologia permite delimitar com maior certeza as zoas com maior probabilidade de preseça de fugas e torar mais eficietes os programas de redução de perdas. 12 Images cedidas pelo Dr. Zheg Wu

12 Breve Demostração do Método Avaliar um Modelo (ceário) Base para Detecção de Perdas Importação e etrada de dados de campo o Betley WaterGEMS Cofigurar um estudo de otimização para Detecção de Perdas o Darwi Calibrator Cofigurar e avaliar diferetes simulações para detecção de perdas Exportar (como ceários) e revisar os resultados das soluções com detecção de fugas Coduzir a pós-calibração do modelo baseado o ceário com detecção de fugas adotado

13 Otimização através do Darwi Calibrator O Darwi Calibrator é um módulo dispoível o Betley WaterGEMS, que também pode ser adquirido para WaterCAD Tedo um modelo hidráulico e dados observados de Pressão e Vazão (dados de campo) Pode-se calibrar/estimar: Rugosidades (Roughess) Demadas (Demads) Potos (Poteciais) de vazameto (Leakage hotspots) Estado de válvulas e tubulações Cofigurar a aálise usado Algoritmos Geéticos Avaliar e otimizar o ajuste (Fitess) etre os dados observados e os simulados

14 Estimativa de Ajuste (Fitess) Mi squares differece F = 1 w H ( H mod H obs ) w Q ( Qmod Q obs ) 2 Mi absolute value differeces 1 1 F = H mod H obs + Qmod Qobs w w H Mi worst poit Q F 1 = max H mod H obs + max Qmod wh wq 1 Q obs

15 Execução da Otimização para Detecção de Perdas Otimizar uicamete o Grupo de Demadas Tipo de Operação para o Grupo de Demadas Detectar um ó de fuga (Leakage Node) Predizer a localização de ós de Fuga Otimizar os coeficietes de emissor (emitter coefficiets) em um ó de fugas Nota: Emissores de vazão são uma propriedade associada ao elemeto Nó. Permite estimar a vazão de fugas ode a vazão varia segudo o valor da pressão. Cofigurar a faixa de valores Míimo, Máximo e Icremeto Máximo úmero de ós de vazameto

16 Sítese do Procedimeto o Darwi Calibrator Criar um Estudo de calibração (New calibratio study) Iserir/Importar dados observados em Campo Cofigurar Grupos Nós (Juctios) para Grupos de Demada Líhas (Pipes) para Grupos de Rugosidade Criar calibrações (simulações) otimizadas Selecioar o tipo correto de operação Defiir cofigurações racioais (ex: valores mi. e máx. para coeficietes de emissor) Cofigurar parâmetros de otimização do GA Processar Exportar e revisar soluções

17 Demo: Detecção de Perdas usado Darwi Calibrator

18 22 Para obter maiores iformações Cotato: Maiores iformações sobre as soluções para redução de perdas da Betley: Para os cotatar: Preseça mudial

19 Obrigado. Ego. Jua Carlos Gutiérrez, M.Sc. Regioal Egieer - Water ad Wastewater Solutios Betley Lati America Jua.Gutierrez@Betley.com