Bolsa TT4a de auxílio à pesquisa: sistema de detecção automática de vazamentos

• Processo: 16/14680-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2016
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2017
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática da Computação
• Pesquisador responsável: Antonio Carlos Oliveira Júnior
• Beneficiário: Jeronimo Nonato Torres
• Vinculado ao auxílio: 15/01100-4 - Sistema de detecção de vazamento de água utilizando aprendizagem de máquina, AP.PIPE
• Assunto(s): Processamento de sinais Aprendizado computacional Inteligência artificial Homeomorfismo Vazamentos de água Uso eficiente da água Demanda de água
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizagem de Maquina | Aprendizagem supervisionada | Inteligência Artificial | Processamento de Sinais | Aprendizagem de Máquina

Resumo

Com o crescimento e desenvolvimento das populações mundiais, a humanidade passou a enfrentar desafios importantes para a sua sobrevivência. Um desses desafios é: como suprir as cidades de água potável de forma sustentável. A demanda por água potável tem crescido em nível mundial. Contudo, períodos de estiagem, a poluição dos mananciais e a utilização da água para fins não consumptivos (ex. geração de energia elétrica), acabam por impactar negativamente no volume de água disponível para consumo das populações. Dessa forma, o controle das perdas de água na rede de distribuição torna-se crucial. Contudo, o que se vê no Brasil atualmente é um nível de perda bastante considerável. De acordo com a ABES (Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental) em média 40% do volume de água captado é perdido no sistema, em determinadas empresas de saneamento essa perda pode chegar a 60%. Tendo isso em vista, essa pesquisa objetiva desenvolver um sistema de detecção de vazamento em ramais de água. A partir dos dados de vibração dos ramais prediais, mais precisamente coletados em cavaletes de medição de consumo de água, serão extraídos os melhores transcritores para caracterização do vetor acústico e submetidos a diferentes metodologias de clusterização e escolha do mais robusto a posteriori. Buscando-se maior eficiência nos resultados, quando comparado com as técnicas empregadas por pesquisas recentes, serão incorporadas técnicas de processamento homeomórfico, além da exploração ampliada de classificadores - clusterizadores. Como resultado dessa pesquisa espera-se obter um algoritmo eficiente para identificação de vazamentos a partir do monitoramento de vibrações. Tendo esse resultado em mãos, pretende-se pleitear o PIPE Fase 2 de forma que se possa desenvolver um segundo estágio da pesquisa (tipos de sensores e geolocalização dos vazamentos), para, então, chegar-se ao produto comercial final. (AU)