CALIBRAÇÃO DE VALORES DE RUGOSIDADE DE SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ÁGUA UTILIZANDO PINNS E GCN

Código

XXVI-SBRH1122

Autores

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

Tema

STE140 - Análise de Sistemas de Abastecimento de Água

Resumo

Modelos hidráulicos baseados em equações físicas enfrentam limitações como conhecimento parcial dos processos, dificuldade de integração com dados observacionais, alta demanda computacional e dependência de calibração precisa de parâmetros. Como alternativa, metamodelos baseados em dados têm se mostrado promissores, embora apresentem baixa interpretabilidade e dependam fortemente da qualidade e quantidade de dados monitorados. Neste estudo, foi desenvolvido um metamodelo híbrido combinando redes neurais fisicamente informadas (PINNs) e redes neurais convolucionais sobre grafos (GCNs), incorporando leis físicas e a topologia da rede de distribuição de água (RDA) aos dados dos sensores. Essa abordagem visou reduzir a dependência de grandes volumes de dados, aumentar a interpretabilidade e viabilizar aplicações próximas ao tempo real, com potencial para integração a Gêmeos Digitais. Além disso, o metamodelo foi utilizado para estimar a rugosidade das tubulações ? parâmetro crítico e variável no tempo ? a partir de dados simulados de pressão e vazão, servindo como base para a calibração do modelo hidráulico. No entanto, ao empregar a equação de Hazen-Williams de forma inversa para calcular a rugosidade, observou-se limitação de desempenho, especialmente sob regimes de escoamento variáveis. Apesar do elevado coeficiente de determinação obtido pelo metamodelo, os resultados indicam que a equação empírica adotada não é adequada para a calibração com a metodologia proposta, ressaltando a importância de considerar o regime de escoamento e os limites das formulações clássicas em aplicações com metamodelos.