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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.18.2013.tde-01102013-143421
Documento
Autor
Nome completo
Maria Mercedes Gamboa Medina
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2013
Orientador
Banca examinadora
Reis, Luisa Fernanda Ribeiro (Presidente)
Guido, Rodrigo Capobianco
Soares, Alexandre Kepler
Título em português
Detecção de vazamentos em redes sob pressão baseada na análise dos sinais de pressão e vazão com um sistema de reconhecimento de padrões
Palavras-chave em português
Análise de sinais
Redes de abastecimento de água
Sinais de pressão
Vazamentos
Resumo em português
O controle de perdas em sistemas de distribuição de água para abastecimento é uma preocupação constante, e uma tarefa fundamental para a solução do problema é a detecção rápida e confiável dos vazamentos que frequentemente iniciam em qualquer ponto da rede. Uma abordagem promissória é a detecção de vazamentos baseada na análise de sinais adquiridos pelo monitoramento das redes durante sua operação, e dentro dela se enquadra este trabalho. É desenvolvido um sistema de reconhecimento de padrões para análise de sinais de pressão e vazão que permite identificar se durante a aquisição do sinal aconteceu um vazamento ou não. Para a conformação desse sistema diversas técnicas são exploradas, incluindo a extração de características no domínio do tempo (energia, entropia, número de cruzamentos por zero) e na decomposição wavelet (distribuição da energia nas componentes). Também é explorado o uso de algoritmos para classificação de diferentes tipos (vizinhos mais próximos, árvore de decisão, regra de decisão, Naive Bayes, máquina de vetor suporte e rede neural artificial com funções de base radial). Sinais são adquiridos junto ao circuito hidráulico experimental, que permitiu a simulação da ocorrência de um vazamento na rede, para constituir uma amplia base de dados com sinais de exemplo. Além da revisão bibliográfica e os conceitos relativos às metodologias exploradas, são apresentadas neste documento as análises que conduzem à criação do sistema de reconhecimento de padrões mais apropriado para o problema. Das análises dos diferentes métodos considerados é definido o sistema de reconhecimento de padrões, em suas etapas de segmentação e padronização, extração de características e classificação. A avaliação do sistema proposto mostra um desempenho totalmente satisfatório, com reconhecimento acertado de sinais vinculados ou não a um vazamento em mais de 95% dos testes.
Título em inglês
Leak detection in water networks based on the analysis of flow and pressure signals by a pattern recognition system
Palavras-chave em inglês
Leaks
Pressure signals
Signal analysis
Supply networks
Resumo em inglês
Control of losses in water supply systems is a constant concern, and a key to the solution of this problem is the rapid and reliable detection of leaks that often begin anywhere on the network. A promising approach to solve the problem is the leak detection based on the analysis of signals acquired by monitoring the network in operation, and this research fits with that approach. Its developed a pattern recognition system for the analysis of pressure and flow signals, which identifies whether a leak happened during signal acquisition. Several techniques are exploited for forming this system, including the feature extraction in the time domain (energy, entropy, zero crossings count) and in the wavelet decomposition (energy distribution in the components). Also, the use of different types of algorithms for classification (nearest neighbors, decision tree, decision rule, Naive Bayes, support vector machine and artificial neural network with radial basis functions) is explored. Signals are acquired from the experimental hydraulic circuit, allowing the simulation of the onset of a leak in the network, to form a big database of example signals. Besides the literature review and the concepts relating to the considered methods, in this document are shown the analyses leading to the creation of the pattern recognition system most appropriate for the problem. The analysis of the methods considered allows defining the pattern recognition system, which is composed by segmentation and standardization, feature extraction and classification. The evaluation of the proposed system shows a completely satisfactory performance, recognizing rightly the signals as linked or not to a leak in more than 95% of the tests.
 
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Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
GamboaMedina2013.pdf (3.72 Mbytes)
Data de Publicação
2013-10-09
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • GAMBOA-MEDINA, M.M., REIS, L.F. RIBEIRO, and GUIDO, R. CAPOBIANCO. Feature Extraction in Pressure Signals for Leak Detection in Water Networks [doi:10.1016/j.proeng.2014.02.075]. Procedia Engineering [online], 2014, vol. 70, p. 688-697.
  • GAMBOA-MEDINA, M. M., e REIS, L. F. R. Feature extraction in pressure signals for leakage detection in water networks. In 12th International CCWI (Computing and Control for the Water Industry) Conference, Perugia, Itália, 2013. 12th International CCWI (Computing and Control for the Water Industry) Conference., 2013.
  • GAMBOA-MEDINA, M. M., e REIS, L. F. R. Detecção de Vazamentos em Redes de Distribuição de Águas para Abastecimento:Estado da Arte. In XIX Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos-ABRH, Maceió, Alagoas, 2011. Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos-ABRH., 2011.
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