Desenvolvimento de algoritmo computacional destinado a análise de perdas de água pelo método das vazões mínimas noturnas utilizando modelos do EPANET

Abstract

A análise de perdas pelo método das Vazões Mínimas Noturnas (VMN) possibilita o cálculo das perdas reais horárias com base na hipótese de que no horário em que a vazão de entrada em um sistema é mínima, desprezando-se a parcela referente ao consumo mínimo noturno (estimado), o restante é causado por vazamentos, possibilitando então, aplicando a correlação entre pressões e vazamentos, calcular as vazões de vazamentos para os demais horários. Por fim é possível calcular perdas diárias, bem como indicadores. Para aplicar a metodologia das VMN é necessário entrar com dados depressão e volumes de entrada horários. Embora o EPANET seja capaz de realizar a simulação hidráulica e calcular esses parâmetros para os nós e trechos em cada intervalo de tempo da simulação, a exportação desses resultados só é possível de maneira nativa em um relatório *.rpt, que pode ser aberto em um leitor de textos. Essa exportação não favorece a manipulação dos dados para cálculos futuros. Foi desenvolvida uma ferramenta na linguagem de programação Python que possibilita todos esses cálculos de maneira automatizada, além da exportação dos resultados já adaptados aos contextos de médias horárias necessárias à aplicação do método VMN em um arquivo do Excel. Foram simulados 4 cenários para avaliar o desempenho da metodologia. O primeiro cenário é o caso geral de uma rede extensa e a simulação foi feita com média de dados anuais. O resultado foi de um desvio de 293%. O segundo cenário considerou uma área menor e vazamentos de grandes proporções para um dia específico, o desvio nesse caso foi de 29%. O terceiro cenário considerou a mesma rede do anterior mas para um vazamento de proporções menores, os resultados encontrados apresentaram erro de 263%. Por fim o quarto cenário consistiu no mesmo do cenário 2, porém com um valor de consumo mínimo noturno diferente. O desvio observado para esse caso foi de menos de 1%.Com a simulação dos 4 cenários foi observada a importância da utilização de redes pequenas, preferencialmente DMC’s (Distritos de Medição e Controle)e também da necessidade de estimar o consumo legítimo noturno corretamente.