O uso do cloro como desinfetante em sistemas de água para abastecimento é prática comum nas estações de tratamento de água. Introduzido durante o processo de tratamento, o cloro participa de diversas reações com compostos de naturezas orgânicos e inorgânicos no interior das tubulações. Tais reações ocorrem na massa líquida e junto às paredes das tubulações e são responsáveis pelo decaimento do cloro ao longo das redes. Visualizando a modelagem como uma ferramenta eficiente para gerenciar o cloro residual em sistemas de distribuição de água, muitos estudos foram realizados e reportados pela literatura, assumindo que os efeitos de decaimento de cloro podem ser bem representados pelos coeficientes kb e kw. Entretanto, a determinação de valores para parâmetros em questão não é uma tarefa fácil, devido à complexidade dos sistemas enfocados em termos da diversidade de materiais das tubulações e mananciais (superficiais e subterrâneos). No Brasil, apesar de legislação recente estabelecer limites restritivos para o cloro na água potável (após desinfecção, a concentração de cloro deve observar a concentração mínima de 0,5 mg/L, sendo o mínimo nível aceito em sistemas de distribuição de 0,2 mg/L e o máximo de 2,0 mg/L), poucos estudos enfocam a avaliação dos parâmetros de decaimento. Esta pesquisa apresenta a aplicação de um modelo inverso elaborado para determinar a ordem para o modelo de decaimento do cloro e os valores globais e/ou locais para o kb e o kw. Sendo programado com o suporte do simulador de EPANET 2 (toolkit) e os algoritmos genéticos como ferramenta de otimização, implementado através da biblioteca de GAlib C++. Os estudos foram realizados em dois sistemas reais da distribuição da água em que foram considerados parâmetros globais e parâmetros específicos da qualidade. Para a investigação da determinação de parâmetros de decaimento de cloro em sistemas de distribuição com vazamento em função da pressão, foi adotada uma rede hipotética com três fontes de cloro. Esse sistema permitiu a calibração e a validação do modelo, assim como a avaliação da influência hidráulica na determinação dos resultados de qualidade de água.

The use of chlorine as disinfectant in water supply systems has been a common practice adopted by the water industry. Introduced during the treatment process, chlorine participates in several reactions with compounds of organic and inorganic nature inside the pipes. Such reactions that occur in the bulk and the wall of the pipes are responsible for chlorine decay along the networks. Visualizing the modeling as an efficient tool to manage the chlorine residual in water distribution systems, many studies have been conducted and reported by the literature, assuming that the chlorine decay effects can be well represented by the decay coefficients kb and kw. However, the determination of values for theses parameters is not an easy task, due to the complexity of the focused systems in terms of pipe materials and water supply sources diversity (surface water and groundwater). In Brazil, instead of recent legislation stating more strict limits for chlorine in drinking water (after disinfection, chlorine concentration has to observe the minimum concentration of 0.5 mg/L, being the minimum accepted level in the distribution system of 0.2 mg/L and the maximum of 2.0 mg/L), few studies focus on the evaluation of the decay parameters. This research reports the application of an inverse model built to determine the order for chlorine decay model and the global and/or local values for kb and kw. It is codified with the support of EPANET 2 (Toolkit) simulator and technology of genetic algorithms as optimization tool, which is implemented by using the GAlib C++ library. The studies were conducted on two real water distribution systems considering both global and specific quality parameters. A hypothetical network with three sources of chlorine was studied too, admitting leakage as pressure function. This system permitted both calibration and validation of the model as well as the evaluation of hydraulic calibration influence on the water quality results.