Calibração multivariada de redes de abastecimento de água via algoritmo genético multiobjetivo / Multivariate calibration of water supply networks using multiobjective genetic algorithm

RESUMOEste trabalho teve por objetivo propor um modelo computacional com vistas à calibração multivariada de modelos hidráulicos de sistemas de distribuição de água que possibilita a identificação de possíveis irregularidades, como: vazamentos, obstruções nas tubulações, válvulas inoperantes ou estranguladas e incompatibilidades na modelagem referente aos dados reais. Utiliza um algoritmo genético multiobjetivo no processo de calibração para ajustar as diferenças das variáveis de estado da rede, a fim de produzir informações compatíveis com suas respectivas redes reais. O modelo proposto permite utilizar até sete variáveis: a rugosidade, a demanda, a perda de carga singular, a cota topográfica, os vazamentos, os diâmetros e as válvulas, simultaneamente, ou qualquer combinação delas. A aplicação experimental foi realizada no Laboratório de Eficiência Energética e Hidráulica em Saneamento da Universidade Federal da Paraíba (LENHS/UFPB) com os dados do seu Sistema Piloto de Distribuição de Água (SPDA). Os resultados mostraram uma boa convergência com relação ao tempo de processamento e à aproximação dos dados medidos e calculados, assim como possibilitaram a identificação de problemas mediante análise dos parâmetros resultantes da calibração, o que proporciona subsídios para uma reabilitação mais precisa.

ABSTRACTThis paper has aimed to propose a robust computational model with a view to multivariate calibration of hydraulic models of water distribution systems, enabling the identification of possible irregularities such as leaks, obstructions in the pipes, dead or strangled valves and incompatibilities in the modeling for the data real. Using a multiobjective genetic algorithm calibration process adjusts for differences of state variables of the network giving information consistent with their respective real networks. The proposed model allows use up to seven variables: the roughness, the demand, the headloss, the topographic, leaks, valves and diameters, simultaneously or any combination thereof. The experimental application was carried out at the Laboratory for Energy Efficiency and Water Sanitation Universidade Federal da Paraíba (UFPB) through its Pilot System for Water Distribution. The results showed a good convergence with respect to processing time and the approximation of the measured and calculated values, as well as enables the identification of problems by analyzing the parameters resulting from calibration, thus providing support for a more accurate rehabilitation.

Temperaturas basais para o crescimento de frutos de mangueira alfa / Basal temperature for growth of fruits of alpha mango

O objetivo deste trabalho foi comparar um modelo de crescimento de frutos com o crescimento real dos frutos de mangueira 'Alfa' medido em campo, utilizando dois valores de taxa inicial de crescimento relativo, uma estabelecida pela literatura e outra estimada para cada fruto e, estimar a temperatura base-inferior e superior para frutos de mangueira 'Alfa' pela técnica de inteligência artificial, denominada de algoritmo genético. Para realizar a estimativa de crescimento, o modelo utilizado considerou os valores da taxa inicial de crescimento relativo dos frutos, massa seca (atual e máxima) e graus-dia. Neste trabalho, 06 frutos de mangueira 'Alfa' foram acompanhados até a maturidade, entre agosto/2010 e janeiro/2011, com período médio de maturação de 103 dias, em um pomar não irrigado da Fazenda Experimental da UFMT, Santo Antônio do Leverger/MT. A melhor estimativa de crescimento encontrada quando comparada ao crescimento real do fruto medido em campo foi utilizando o valor de 0,0105 estabelecido para a taxa inicial de crescimento relativo de frutos de mangueira pela literatura e os valores de 7°C para Tb e 41°C para TB.

The goals of this study were to compare a growth model developed to the real growth of the measured fruits in the field using two values of initial relative growth rate, one established by literature and other estimated for each fruit, and to estimate inferior and superior basal temperature for fruits of 'Alpha' mango using the technique of artificial intelligence called as genetic algorithm. To accomplish the growth estimate, the used model considered the values of initial relative growth rate of the fruits, dry weight (current and maximum) and degree-days. In this work, 06 fruits of 'Alpha' mango were monitored until maturity, between August/2010 and January/2011, with average maturity of 103 days in a non-irrigated orchard of Experimental Farm of UFMT, in Santo Antônio do Leverger/MT. The best estimate of growth found when compared to the real growth of the measured fruits in the field was using the value of 0.0105 established for initial relative growth rate of mango fruits by literature and the values of 7°C for Tb and 41°C for TB.

Utilização de um algoritmo genético híbrido para operação ótima de sistemas de abastecimento de água / Use of hybrid genetic algorithms for optimized operation of water supply systems

A operação dos Sistemas de Abastecimento de Água é realizada por profissionais que usam a sua experiência como um meio de avaliação no controle de equipamentos hidromecânicos com o objetivo de garantir o fornecimento de água à população. Geralmente, as regras operacionais utilizadas visam à garantia da continuidade do abastecimento público, sem a preocupação com a economia de energia elétrica dos motores em funcionamento. Neste trabalho, apresenta-se um algoritmo genético híbrido que permite determinar as estratégias de operações com custos energéticos reduzidos. A análise do modelo é feita em um estudo de caso real localizado na cidade de Ourém (Portugal). O novo modelo reduz consideravelmente o tempo computacional em comparação aos modelos utilizados na literatura especializada.

The operation of water supply systems is normally done by professionals who use their experience as the sole source of knowledge in order to establish rules to control the daily operation of hydro-mechanical equipments aiming at the guarantee of an adequate performance of the system. In general, these rules have as main goal the assurance of the water demands of the population and do not take into account optimization of the electrical energy consumed by the pumps. This work proposes a new hybrid genetic algorithm. The main purpose of this code is to determine optimized system operational rules with regard to saving electrical energy consumed by the pumps. The code was tested using one real water supply system localized in Ourém city (Portugal). The results showed considerable decrease in computational time as comparing to other codes available.