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DETEÇÃO AUTOMÁTICA DE SITUAÇÕES DE FALHA EM CONDUTAS DE ABASTECIMENTO DE ÁGUA
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Perdigoto, Luís Miguel Ramos | |
| dc.contributor.advisor | Sousa, João Miguel Charrua de | |
| dc.contributor.author | Patrício, Henrique João Castanho Esteves | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-10T15:42:29Z | |
| dc.date.available | 2024-09-10T15:42:29Z | |
| dc.date.issued | 2024-05-31 | |
| dc.description.abstract | Uma percentagem significativa das falhas em sistemas de abastecimento de água são consequência de roturas nas condutas de adução e distribuição. Quando essas falhas ocorrem em sistemas de abastecimento municipais, são afetados apenas os munícipes que são abastecidos pelo ramal em causa. Já numa situação em que tal acontece num sistema que abastece diversos reservatórios municipais, existe o risco de o número de clientes lesados subir exponencialmente. Quando ocorre uma rotura, há que detetá-la o mais rapidamente possível para poder tomar medidas e assim minimizar as perdas de água, que numa conduta de grandes dimensões podem atingir custos consideráveis. O presente trabalho tem como objetivo a exploração de métodos que permitam detetar situações de rotura e alterações de regime em condutas de abastecimento de água nos processos de transporte até aos reservatórios municipais, podendo no futuro ser integrada por exemplo num sistema SCADA (Sistema de Supervisão e Aquisição de Dados) para informar sobre situações anómalas detetadas. Em particular, são analisadas técnicas de aprendizagem automática supervisionada. Durante o trabalho foram adotados modelos de deteção baseados nos algoritmos Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines e Artificial Neural Networks. Estes algoritmos foram aplicados para deteção de situações de rotura e de alterações ao regime normal de funcionamento. Foram utilizados dados de duas condutas reais, sendo uma de abastecimento gravítico e outra de abastecimento elevatório. Verificou-se que os modelos que obtiveram melhores resultados em ambas as situações foram os modelos baseados em Random Forest. Foi também analisada a diminuição de desempenho dos modelos na situação de substituição de componentes hidráulicos e alteração de regime típico de funcionamento dos sistemas de distribuição. Nos casos estudados obtiveram-se melhores resultados para o sistema de abastecimento elevatório, facto justificável pela presença de informações relativas ao local de destino, nomeadamente caudal de entrada e nível do reservatório. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203692365 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.8/10031 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Deteção de roturas em condutas de abastecimento | pt_PT |
| dc.subject | Aprendizagem Automática | pt_PT |
| dc.subject | Otimização | pt_PT |
| dc.title | DETEÇÃO AUTOMÁTICA DE SITUAÇÕES DE FALHA EM CONDUTAS DE ABASTECIMENTO DE ÁGUA | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Electrotécnica | pt_PT |