Detecção de anomalias hidráulicas em redes por meio de aprendizagem de máquina
Redes Neurais, Aprendizado de Máquina, Comitê de Máquinas, Anomalias Hidráulicas, Sistemas de Abastecimento Hídrico.
Este trabalho apresenta a implementação de metodologias de aprendizado de máquina
e redes neurais aplicadas a sistemas de operação de redes de abastecimento hídrico presentes
em diversas regiões. A utilização de instrumentação adequada para monitoramento
das variáveis de campo, unidades de processamento para otimização do sistema de abastecimento
e proposta de um método para detecção de anomalias hidráulicas são os tópicos
direcionados para resolução. O desenvolvimento do projeto proposto tomou como base
conceitos de cidades inteligentes para o estabelecimento de um controle sustentável, gestão
eficiente e incremento da eficiência operacional. A organização do trabalho aborda
o desdobramento de algoritmos implementados como comitê máquinas de redes neurais.
Diante disso, o comitê de máquinas busca a aplicação de soluções distintas e eficientes em
suas áreas de aplicação, de maneira a otimizar e direcionar resultados na detecção de anomalias
hidráulicas. A partir de sua implementação, será possível observar melhorias na
operação do sistema, permitindo tomadas de decisão mais rápidas com base em variáveis
monitoradas em tempo real, bem como a geração de informações até então desconhecidas,
contando com o reduzido índice de identificação de falhas operacionais.