USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREVISÃO DO GOLPE DE ARÍETE

Código

XXV-SBRH0167

Autores

Rui Gabriel Modesto de Souza, Débora Salomé Móller, Leandro Alves Evangelista, GUSTAVO MEIRELLES LIMA, Bruno Melo Brentan

Tema

STE01 - Análise de Sistemas de Abastecimento de Água

Resumo

O golpe de aríete é um fenômeno hidráulico que deve ser devidamente analisado em razão dos problemas que pode acarretar em um sistema. Esses eventos transitórios podem trazer danos ao abastecimento de água, entre eles: a interrupção do abastecimento devido ao rompimento de adutoras, a alteração da qualidade da água devido a entrada de partículas ocasionadas por subpressões ou rachaduras nas tubulações, assim como o colapso estrutural devido a elevadas pressões. Modelagens hidráulicas computacionais têm sido usadas em estudos de transitórios. Contudo, demandam grande esforço de processamento, fator que se agrava na medida que as características físicas ou topológicas da linha se alteram ao longo do tempo. Assim, o uso de metamodelos, como os baseados em Redes Neurais Artificiais (RNAs), ganham espaço, visto que após treinamento adequado, é possível obter rapidamente boas estimativas dos surtos de pressão decorrentes da operação para diferentes cenários, o que pode auxiliar e otimizar o projeto de adutoras. Neste trabalho, foi desenvolvida uma RNA para simular o transiente hidráulico do fechamento instantâneo de uma válvula, a qual apresentou resultados satisfatórios na previsão das cargas máximas e mínimas. No entanto, é necessário realizar melhorias adicionais para a previsão precisa da vazão e carga instantânea.