O Ensemble Kalman Filter com matriz de estados aumentada é uma técnica de assimilação de dados e estimativa de parâmetros fundamentada na comparação entre a covariância da matriz de estados aumentada e a covariância da matriz de medição. Esse trabalho teve como objetivo analisar o desempenho dessa metodologia na localização de vazamentos perante variações de coeficiente de vazamento e número de membros do ensemble (NME). A análise foi desenvolvida com base nos resultados de localização de vazamento de trinta e seis simulações de um modelo sintético, sendo que estes foram comparados com os resultados do estudo de caso de localização de vazamento em uma rede real. Os dados coletados da rede real consistiram de dados de pressão, vazão do reservatório e consumo médio de água nas residências com intervalo de coleta de trinta dias. Para a obtenção da curva de vazão do reservatório foi instalada uma estrutura de aquisição e armazenamento de dados em vídeo dos macromedidores de volume de saída do reservatório, também foi desenvolvido um código de leitura de imagens e cálculo de vazão. A avaliação de desempenho do método se deu a partir de cinco critérios: número de iterações até resposta definitiva; tempo de compilação do algoritmo; solução correta; soluções incorretas e magnitude do vazamento em solução correta. Os resultados indicaram uma melhora significativa no desempenho da localização de vazamentos para valores de coeficiente de vazamento maiores ou iguais a 0,05 L/s/mca ^1,18. Em relação a NME as diferenças observadas foram menos significativas. As soluções observadas nas realizações do estudo de caso revelaram desempenho não ótimo do método de localização de vazamento, que pode estar relacionado a ausência de calibração de rugosidades das tubulações no anel central da rede e a ausência de dados da variação de nível do reservatório. Entretanto as soluções do estudo de caso se aproximam da localização correta do vazamento por se concentrarem em uma mesma região onde foi observado vazamento real. Conclui-se a partir dos resultados, que há significativa dependência, não somente em relação à magnitude do vazamento buscado e ao NME, mas também à posição do vazamento e disponibilidade de dados de vazão de saída e altura do reservatório, para o bom desempenho dessa técnica na localização de vazamentos.

The Ensemble Kalman Filter with augmented state matrix is a data assimilation and parameters prediction technique based on the comparison between the augmented state matrix covariance and the measurements matrix covariance. As the main purpose of this work, performance analysis was carried out to evaluate the technique's suitability to find leakage locations through variations on the leakage coefficient and the number of ensemble members (NEM). For these analyses, the results of thirty-six simulations of a synthetic model were compared with the results of the leakage location from a real network considered. The data collected from this real network consisted of pressure, flow of the reservoir, and average household water consumption data with a collection interval of thirty days. In order to obtain the reservoir's flow curve, a structure was installed to acquisition and to store video records of flowmeters data of the reservoir outputs, and also an image reading code and flow calculation was developed. The performance analysis of the technique was based on five criteria: the total required number of iterations; compilation time of the algorithm; correct solution; incorrect solutions and magnitude of the leak in the correct solution. The results indicated a significant performance improvement of the leakage location for the leakage coefficient values greater than or equal to 0.05 L/s/mWC ^1.18. Regarding NEM, the differences observed were less significant. For the real network, the solutions observed in the realizations revealed an unsatisfactory performance of method, which could be related to the absence of calibration of the pipe roughness to the network central ring and also to the lack of the reservoir level's variation records. However, the founded solutions were close to the correct leakage locations, at least near to the real leak's region. In essence, the Ensemble Kalman Filter with augmented state matrix has its performance dependence not only rely on the searched leakage's magnitude and the NEM, but also to the leakage position, and the availability of the outflow and water level's reservoir data.