Data: 23/11/2025 à 28/11/2025
Local: Vitória - ES
ISSN: 2318-0358
Mais informações: https://eventos.abrhidro.org.br/xxvisbrh
DESENVOLVIMENTO DE FERRAMENTA BASEADA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E TÉCNICA DE OTIMIZAÇÃO PARA O DIMENSIONAMENTO DE REDES DE ABASTECIMENTO DE ÁGUA
Código
XXVI-SBRH0621
Autores
Talles Luca Silva Matos, Jordana Madeira Alaggio Ribeiro, GUSTAVO MEIRELLES LIMA, Bruno Melo Brentan
Tema
STE140 - Análise de Sistemas de Abastecimento de Água
Resumo
Os sistemas de distribuição de água podem apresentar diversas dificuldades nas etapas de projeto. As abordagens tradicionais têm limitações quanto à seleção otimizada dos diâmetros das tubulações e ao alto custo computacional das simulações hidráulicas que normalmente consistem na resolução direta das equações de continuidade e energia para toda a rede, utilizando métodos numéricos implementados em softwares como o Environmental Protection Agency Network Evaluation Tool (EPANET) e a biblioteca Python Water Network Tool for Resilience (WNTR), o que impacta diretamente os custos de projeto, operação, instalação e a eficiência hidráulica dos sistemas. Este trabalho propôs abordar esses problemas por meio do desenvolvimento de uma ferramenta baseada em inteligência artificial aplicada à rede hidráulica de Hanoi. Para isso, foram empregados metamodelos baseados em redes neurais do tipo perceptron multicamada (MLP) e técnicas metaheurísticas de otimização com o objetivo de oferecer soluções computacionalmente mais viáveis e eficientes, simplificando as tarefas de projeto, operação e manutenção dessas redes. As ferramentas desenvolvidas nesse estudo foram implementadas por meio da linguagem Python, utilizando bibliotecas especializadas como WNTR para as simulações hidráulicas, scikit-learn para treinamento e validação dos metamodelos, e PySwarms para a aplicação da técnica de otimização Particle Swarm Optimization (PSO). Os resultados demonstraram que o metamodelo alcançou um coeficiente de determinação R² de 0,993 e um erro absoluto médio menor que 0,3 m. A aplicação deste modelo na otimização com PSO resultou em uma redução do tempo de avaliação por solução em até 20 vezes, em comparação com a simulação hidráulica direta.