Banca de QUALIFICAÇÃO: FELIPE CARLOS NETTO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : FELIPE CARLOS NETTO
DATA : 24/08/2026
HORA: 09:00
LOCAL: Itajubá, google meet: meet.google.com/fsb-hkzu-ryb
TÍTULO:

Previsão de perdas em sistemas de distribuição de água utilizando demanda a partir de variáveis climáticas e socioeconômicas como preditores em redes neurais artificiais – aplicação a benchmark

PALAVRAS-CHAVES:

Perdas de água. Redes de abastecimento de água. Previsão de demanda. Fatores socioeconômicos. Mudanças climáticas. Distritos de Medição e Controle. Algoritmos genéticos. Perceptron multicamada.

PÁGINAS: 67
RESUMO:

As perdas de água em sistemas de distribuição configuram um dos principais desafios enfrentados pelos serviços de abastecimento, ocasionando impactos ambientais, econômicos e operacionais. Variáveis climáticas, como temperatura e precipitação, bem como fatores socioeconômicos, incluindo renda familiar e densidade populacional, exercem influência sobre a demanda de água e, consequentemente, sobre os níveis de perdas observados na rede. Entretanto, abordagens fundamentadas exclusivamente em séries históricas de consumo apresentam limitações para representar adequadamente os efeitos decorrentes das mudanças climáticas e das características socioeconômicas da população. Nesse cenário, técnicas de inteligência artificial têm se destacado pela capacidade de modelar relações complexas entre variáveis e aprimorar a estimativa da demanda e das perdas hídricas. Diante desse contexto, este estudo propõe uma metodologia de setorização para redes de distribuição de água visando aumentar a eficiência operacional e contribuir para a redução das perdas, através da aplicação de redes neurais do tipo perceptron multicamada, integradas a algoritmos genéticos e ao EPANET. O estudo busca prever as condições operacionais de uma rede benchmark, considerando padrões de demanda, características socioeconômicas, configuração topológica, idade da infraestrutura e variáveis climáticas. Resultados preliminares apontam boa aplicabilidade das redes neurais do tipo perceptron multicamada para redes de abastecimento de água, integrados a algoritmos genéticos de simples objetivo.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1516452 - FERNANDO DAS GRACAS BRAGA DA SILVA
Interno - 3141916 - IVAN FELIPE SILVA DOS SANTOS
Interna - 2328324 - MARCIA VIANA LISBOA MARTINS
Externo ao Programa - 1354532 - ALEX TAKEO YASUMURA LIMA SILVA - UNIFEI