Ferramenta informatizada para detecção de anormalidades no consumo mensal de água: uma aplicação na Companhia Águas de Joinville

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Ferramenta informatizada para detecção de anormalidades no consumo mensal de água: uma aplicação na Companhia Águas de Joinville

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.advisor Dalsasso, Ramon Lucas
dc.contributor.author Dias Junior, Luiz Carlos
dc.date.accessioned 2018-07-06T04:03:48Z
dc.date.available 2018-07-06T04:03:48Z
dc.date.issued 2017
dc.identifier.other 353013
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/187791
dc.description Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental, Florianópolis, 2017.
dc.description.abstract O trabalho está no contexto de redução de perdas de água com objetivos de, através do estudo do comportamento de consumo dos usuários, detectar possíveis perdas aparentes. É importante destacar que o Brasil ainda tem altos índices de perdas, enquanto, de acordo com a Associação Brasileira de Engenharia Sanitária (ABES,2013), o índice de perdas gerais de países desenvolvidos em Cidades da Alemanha e do Japão é de 11% e a Austrália possui 16%, no Brasil ainda há uma grande disparidade com índice alcançando 36,7% em 2014 (2016b). Neste trabalho foi desenvolvida uma ferramenta informatizada para detecção de anormalidades no consumo de água, que utiliza bases estatísticas de um banco de dados de consumo. O projeto foi realizado em parceria com a concessionária Águas de Joinville responsável pelo abastecimento da cidade de Joinville-SC. A aplicação de tecnologia para auxiliar no combate e prevenção de perdas pode ser uma ferramenta importante das empresas responsáveis pelo saneamento, visto que ações de combate às perdas são medidas essenciais para garantir melhorias na gestão, gerar ganhos financeiros e criar uma nova perspectiva no uso efetivo do banco de dados do cadastro comercial. A proposta da ferramenta é auxiliar a detecção de consumos duvidosos e consequentemente diminuir fraudes e perdas aparentes, assim, buscando melhorar a gestão do combate de perdas da concessionária trazendo melhorias para o sistema como um todo. A partir do banco de dados da companhia foram definidos padrões de comportamento dos consumidores, de acordo com a sua categoria: Residencial, Comercial, Pública e Industrial, isso se deu através de estudos, com bases estatísticas, dos consumos mensais de cada ligação. Após isso, foi adotado um critério de seleção para encontrar ligações suspeitas, que foi baseado na utilização de diagrama de caixa (box-plot), para encontrar valores distantes da mediana de uma determinada categoria e, assim, os consumos fora da caixa, para a categoria residencial, com base nas análises das ligações efetivamente irregulares, foram considerados suspeitos. Foi avaliado também, para categorias não residenciais, consumos considerados sujeitos a avaliação de cadastro por serem muito distantes a um consumo esperado. Diante dessas duas etapas, foi elaborada uma ferramenta automatizada que é capaz de selecionar ligações, classificando-as como possivelmente suspeitas ou regulares. Destaca-se que o valor utilizado é alterável, podendo ser calibrado na própria ferramenta, ou seja, conforme o potencial de acertabilidade de um critério, em decorrência da aplicação do método de detecção de irregularidades, ele vai sendo aprimorado em busca de encontrar um valor ideal. Dentro da categoria de ligações residenciais foram realizados testes, a partir do critério adotado, tanto testes de campo, feito diretamente pela fiscalização da companhia, quanto testes retroativos, que foram feitos a partir do histórico da fiscalização e do banco de dados de consumo. Já para as ligações públicas, industriais e comerciais foram apenas levantadas possíveis inconsistências no cadastros relacionadas a altos consumos. O resultado geral encontrado pela análise retroativa da ferramenta foi de aproximadamente 7% de irregularidades efetivas, considerando todo o banco de dados, o resultado foi superior ao teste de campo feito por ligações aleatórias apontadas pela ferramenta (1,5%) e superior ao resultado da companhia, para as mesmas irregularidades consideradas, que foi de 6,35%. Destaca-se que no Grupo de Faturamento (GF) 55 foi encontrado 13,12% de ligações efetivamente irregulares e no GF 61 foi 3,63%, o que demonstra a variabilidade de acertos conforme a região da cidade.
dc.description.abstract Abstract : The work is in the context of reducing water losses with the objective of detecting possible apparent losses through the study of the consumption behavior of users. It is important to note that Brazil still has high losses rates, while, according to the Brazilian Association of Sanitary Engineering (ABES, 2013), the general loss index of developed countries in Germany and Japan is 11% and Australia is 16%, in Brazil there is still a large disparity with a rate of 36.7% in 2014 (2016b). The elaborated project is about a computerized tool, in the context of water supply systems, for the detection of consumption abnormalities using statistical bases of historical data series analysis. The work was carried out in partnership with the Águas de Joinville concessionaire responsible for supplying the city of Joinville-SC.The application of technology to help to combat and prevent losses can be an important tool of companies responsible for sanitation, since actions to combat losses are essential measures to guarantee management improvements, generate financial gains and create a new perspective of analysis of the Database of the commercial register. The proposal of the tool is to help detect dubious consumption and consequently reduce fraud and apparent losses, thus, it seeks to improve the management of the fight against losses of the concessionaire bringing improvements to the system as a whole. From the company's database and consumer behavior patterns were created according to their category: Residential, Commercial, Mixed (R + C) and Industrial, this was done through statistical studies of monthly consumption of each water connection. After that, a selection criterion was created to find suspicious connections, which was based on the use of the standard deviation value, to find values distant from the mean of the category, and, thus, the most distant consumptions were considered as possible irregulars. In view of these two steps, an automated tool was developed that is able to select registration number from the water connections, classifying them as possibly suspicious or regular. It should be noted that the value used is alterable and can be calibrated in the tool itself, that is, according to the potential of a criterion's accuracy, due to the application of the method of detecting irregularities, it is being improved in search of finding a value ideal. Within the category of residential connections, tests were carried out, based on the adopted criterion, both field tests, done directly by the company's inspection, and retroactive tests, which were made based on the inspection history and the consumption database. Already for the public, industrial connections and were only raised possible inconsistencies in the registries related to high consumptions. The overall result found by the retroactive analysis of the tool was 7,00% of effective irregularities, considering the whole database, the result was superior to the field test done by random links indicated by the tool (1.5%) and very similar to the company's result, for the same irregularities considered, which was 6.35%. It is noteworthy that in the Billing Group (GF) 55, 13.12% of the connections were found to be irregular, and in GF 65 it was 3.63%, which demonstrates the variability of correct answers according to the city region. en
dc.format.extent 172 p.| il., gráfs., tabs.
dc.language.iso por
dc.subject.classification Engenharia ambiental
dc.subject.classification Água
dc.title Ferramenta informatizada para detecção de anormalidades no consumo mensal de água: uma aplicação na Companhia Águas de Joinville
dc.type Dissertação (Mestrado)


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