Utilize este link para identificar ou citar este item:
https://bdm.unb.br/handle/10483/29626
Título: | Desenvolvimento de modelo de otimização para distribuição de água por meio de carros-pipa com a construção de novas estações de tratamento de água |
Autor(es): | Quaresma, Igor Alexander Galvão |
Orientador(es): | Garcia, Reinaldo Crispiniano |
Assunto: | Água - distribuição Operação Carro-Pipa (OCP) Sistema de Informação Geográfica (SIG) |
Data de apresentação: | 2021 |
Data de publicação: | 4-Jan-2022 |
Referência: | QUARESMA, Igor Alexander Galvão. Desenvolvimento de modelo de otimização para distribuição de água por meio de carros-pipa com a construção de novas estações de tratamento de água. 2021. 64 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021. |
Resumo: | A região Nordeste do Brasil sempre apresentou períodos de seca em sua história. Com
o objetivo de mitigar os efeitos da seca na região o governo federal criou o programa
Operação Carro-Pipa (OCP) para fornecer água a famílias em situação de elevada
vulnerabilidade hídrica. Implementou-se nesse trabalho um modelo de otimização de
rotas para os veículos utilizados na OCP considerando a inclusão de estações de
tratamento de água ao modelo que anteriormente contava apenas com mananciais e
prefeituras administrativas. Visando com isso uma redução dos investimentos
consumidos e uma melhora da qualidade da água disponibilizada as famílias
beneficiadas pelo programa. O modelo desenvolvido considera diferentes localizações
para instalação das estações de tratamento de água e diferentes capacidades de oferta
para essas estações. Desenvolveu-se o modelo de programação linear inteira na
linguagem Python utilizando como base matrizes de distâncias e melhores localizações
obtidas por meio da ferramenta weighted overlay e do módulo network analyst do sistema
de informação geográfica ArcGIS. Obteve-se uma economia dos custos gerados pelo
programa e a instalação das estações de tratamento de água se mostrou favorável após
utilização de métodos de viabilidade financeira como o payback e o valor presente líquido. |
Abstract: | The Brazilian Northeast has always experienced periods of drought in its history. To
mitigate the effects of drought in the region, the federal government has created the Water
Truck Operation to supply water to families in a vulnerable hydric situation. This work aims
at implementing an optimization model to the state of Ceará, decreasing the costs of the
routing of vehicles used in the water truck operation while considering the construction of
new Water Treatment Stations (WTS) to a previous model that considered only non-
treated water supply points. The mathematical model is formulated with integer
programming and it contemplates WTS in different locations with distinct supply
capacities. The model was developed using Python programming language while its
inputs were major done by the geographic information system ArcGIS, specifically the
network analyst module and the weighted overlay tool. An economy of resources was
obtained, and water treatment stations construction showed to be economic viable after
using the payback and net present value methods. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Produção, 2021. |
Licença: | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. |
Aparece na Coleção: | Engenharia de Produção
|
Todos os itens na BDM estão protegidos por copyright. Todos os direitos reservados.