Modelo preditivo de fugas no sistema de distribuição municipal de água de Vila Nova de Gaia

• Tipo: Artigo em Livro de Atas de Conferência Nacional
• Data: 2022

Autores

Oliveira, André (Autor) Outra; Gomes, António Alberto (Autor) FLUP; Baptista, Ricardo (Autor) FLUP

Ata de Conferência Nacional

Título: O compromisso da Geografia para territórios em mudança: livro de atas do XIII Congresso da Geografia Portuguesa

Páginas: 174-178

XIII Congresso da Geografia Portuguesa

Coimbra, 2021

Outras Informações

Resumo (PT): A gestão eficiente dos recursos hídricos é um dos principais desafios que a sociedade atual enfrenta. É essencial dotar as entidades gestoras com ferramentas de apoio à tomada de decisão, de forma a reduzirem a perda de água no momento do seu transporte para abastecimento das populações. A partir das características geográficas da rede de distribuição de água no município de Vila Nova de Gaia e dos registos de fugas de água ocorridas entre os anos de 2017 e 2019, este estudo desenvolve um modelo da suscetibilidade à ocorrência de fugas baseado em algoritmos machine learning e ferramentas SIG. O algoritmo utilizado foi o random forest regressor, e permitiu delimitar áreas mais suscetíveis à ocorrência de fugas na área de estudo.

Abstract (EN): An efficient management of water resources is one of the main society’s challenges. Therefore, it is essential that entities arm themselves with tools that support decision-making in order to reduce water losses on the transportation moment to supply populations. This study proposes to analyse Vila Nova de Gaia’s water distribution network, on a geographic point of view, and the occurred leaks in the years of 2017 and 2019. From the collected data and analysis, it was developed a model with machine learning algorithms and GIS tools to predict future leaks. The used algorithm was random forest regressor and it allowed to bound the most susceptible areas for the occurrence of water leaks in this municipality.

Idioma: Português

Tipo (Avaliação Docente): Científica