Detecção de perdas em sistemas de distribuição de água através de rede de sensores sem fio

Abstract

O consumo descontrolado da água tem levado esse recurso natural limitado à sua exaustão, e questões de ordem ambiental tem sido evidenciadas devido à escassez de água vivida nos últimos anos. Um dos aspectos importantes observados no setor de saneamento são as perdas de água, que ocorrem durante todos os processos operacionais do sistema de abastecimento de água. As maiores perdas de água são encontradas nas redes de distribuição urbanas que fornecem água para os setores da indústria e comércio e para o consumo residencial. Constitui o índice de perdas, um dos principais indicadores de desempenho das empresas do setor de saneamento. No Brasil o elevado índice de perdas é preocupante, dados do SNIS mostram que em média as empresas de saneamento apresentam perdas em torno de 40%, tendo algumas facilmente superado os 60%. Este trabalho tem como objetivo geral desenvolver uma rede composta por sensores sem fio que dotados de processamento local sejam capazes de detectar automaticamente as perdas. De início foi realizada uma revisão da literatura para confirmar a escolha da área de pesquisa e identificar evidências publicadas sobre o tema de estudo. Em seguida foi feito um mapeamento sistemático da literatura no intuito de identificar quais métodos, estratégias e ferramentas são utilizadas para detectar e combater as perdas em sistemas de distribuição de água. Foi proposto um modelo de arquitetura, constituída por sensores sem fio, essa arquitetura foi aplicada no desenvolvimento de um protótipo funcional com o objetivo sensoriar o fluxo da água percorrendo uma rede de distribuição. O protótipo desenvolvido foi então aplicado em um painel de simulação no intuito emular uma rede de distribuição de água e monitorar, através de sensores, a ocorrência de distúrbios a fim de identificar possíveis perdas no sistema de distribuição de água. A detecção de perdas utilizando rede de sensores se mostrou eficaz na detecção de anomalias na rede, sendo capaz de identifica-la em até 10 minutos após sua ocorrência.