Detecção de vazamentos e alterações em redes de distribuição de água para abastecimento, durante a operação, usando sinais de pressão
| dc.contributor | Universidade de São Paulo | |
| dc.contributor.author | Gamboa Medina, Maria Mercedes | |
| dc.date.issued | 2017-10-27 | |
| dc.description.abstract | O controle ativo de vazamentos é fundamental para o gerenciamento dos recursos hídricos, e particularmente o problema de sua detecção precisa de alternativas de solução. Nesta pesquisa foram desenvolvidos três métodos para detecção da ocorrência de vazamentos ou outras alterações em redes de distribuição de água para abastecimento, durante operação, com base na análise dos sinais de pressão adquiridos por monitoramento permanente na rede. Os métodos foram desenvolvidos com informações de um estudo de caso real, e fundamentam-se em cadeias de Markov, em controle estatístico de processos, e em comparação com padrões, respetivamente. Seu desempenho global foi quantificado com a área abaixo da curva ROC, obtendo valores médios de 0,67, 0,65 e 0,71, respetivamente. Foi encontrado que a ocorrência de vazamentos produz mudanças nas pressões medidas na rede, mas tais mudanças podem ser próximas às que acontecem pela operação normal, de forma que os métodos propostos constituem ferramentas de suporte ao gerenciamento úteis, sem atingir a detecção e diferenciação da totalidade dos vazamentos e alterações. | |
| dc.description.abstract | Active leak control is fundamental on water resources managment, and particullary the detection problem needs alternative solutions. On this research three methods for leak or anomaly detection on operating supply systems were developed, based on analisys of pressure signals acquired by network monitoring. The proposed methods used real data from a case study, and are based on Markov chains, statistical process control, and pattern comparison, respectively. Their overall performances on case study were measured using the area under ROC curve, reaching averages 0,67, 0,65 and 0,71, respectively. It was found that a leak onset result in disturbances on measured preassure, but sometimes those disturbances are close to those of normal operation, therefore proposed methods are useful decision tools, not reaching detection and distinction for all the leaks or anomalies. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.doi | 10.11606/T.18.2017.tde-27102017-095158 | |
| dc.identifier.uri | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-27102017-095158/ | |
| dc.language | pt | |
| dc.rights.holder | Gamboa Medina, Maria Mercedes | |
| dc.subject | Aprendizado de máquina | |
| dc.subject | Vazamentos | |
| dc.subject | Sinais de pressão | |
| dc.subject | Séries temporais | |
| dc.subject | Redes de abastecimento de água | |
| dc.subject | Pressure signals | |
| dc.subject | Machine learning | |
| dc.subject | Leak | |
| dc.subject | Time series | |
| dc.subject | Burst | |
| dc.subject | Water supply network | |
| dc.title | Detecção de vazamentos e alterações em redes de distribuição de água para abastecimento, durante a operação, usando sinais de pressão | |
| dc.title.alternative | Leak and anomaly detection on water supply networks, while operating, using pressure signals | |
| dc.type | Tese de Doutorado |