Metamodelo de um Sistema de Distribuição de Água Baseado em Redes Neurais Fisicamente Informadas

Código

XXVI-SBRH0550

Autores

Pedro Diaz, Jordana Madeira Alaggio Ribeiro, Bruno Melo Brentan, GUSTAVO MEIRELLES LIMA

Tema

A - Planejamento e Gestão de Recursos Hídricos e Segurança Hídrica

Resumo

Frente ao aumento da complexidade das Redes de distribuição de água (RDAs) e as limitações apresentadas em modelos conceituais, como custo computacional e conhecimento limitado da rede, modelagens computacionais alternativas surgem, objetivando monitorar em tempo hábil esse recurso. O trabalho apresenta um metamodelo baseado em Redes Neurais Fisicamente Informadas (PINNs) desenvolvido para esse fim, generalizando o comportamento da rede por meio dos padrões encapsulados nos dados, como um metamodelo comum, mas também aumentando suas capacidades de estimativa de pressão e vazão internalizando os conceitos físicos que regem esses fenômenos, com base nas equações de conservação de massa e energia. A configuração ótima do modelo foi estudada comparando os resultados de diferentes tamanhos de banco de dados, configurações de sensores e influência da porção fisicamente informada utilizando a rede Modena ? Itália em testes. Definida a configuração ótima, realiza-se também um estudo de simulação de falhas nos sensores que fornecem as entradas do modelo, mapeando o impacto no funcionamento do modelo. Resultados demonstram-se mais satisfatórios quando ambos os aprendizados trabalham igualmente, demonstrando os benefícios da abordagem física adotada. As predições de pressão do modelo apresentaram-se muito sensíveis a cenários de falha nos sensores, diminuindo consideravelmente a sua precisão. Em contraponto, esse mesmo comportamento não se repetiu para as predições de vazão.