O presente trabalho apresenta uma discussão de metodologia para o diagnóstico e ações para redução de perdas de água, auxiliando na determinação do perfil das perdas, permitindo uma melhor priorização das ações de combate e redução de perdas reais (físicas) e perdas aparentes (comerciais). Para o desenvolvimento desta metodologia, foi realizada uma ampla revisão bibliográfica, onde é apresentada a conceituação geral sobre perdas de água, suas causas e ocorrências, indicadores, ações para redução, e uma abordagem detalhada quanto às metodologias existentes para avaliação de perdas e ferramentas disponíveis para isto. A metodologia aqui aplicada desenvolve a avaliação das perdas através do balanço hídrico, utilizando o software gratuito desenvolvido pelo Banco Mundial (W-B Easy Calc - v1.17), e foi aplicada no sistema de abastecimento de água da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP). Foram levantados os dados básicos de controle do sistema e realizados ensaios de campo, com medições de pressão e ensaios para determinação das perdas aparentes. Como estudo de caso, a metodologia foi aplicada em três setores de abastecimento da área central da RMSP, com características distintas. Os resultados do diagnóstico das perdas foram coerentes com as expectativas. Em função dos resultados, em cada setor deverá ser desenvolvida uma estratégia específica para a redução de perdas. / This study presents a discussion of a methodology for diagnosis and actions to reduce water losses, to assist in determining the profile of water losses, allowing a better prioritization of actions to combat and reduce real (physical) losses and apparent (commercial) losses. For developing the methodology, it was conducted an extensive bibliography review, where is presented the general concepts on water losses, its causes and events, indicators, actions to reduce, and a detailed discussion about the existing methodologies to assess losses and tools available for this. The applied methodology consists of an assessment of losses through the water balance, using free software developed by the World Bank (WB Easy Calc - v1.17) and it was applied in the water supply system in metropolitan region of Sao Paulo. To do this, it was necessary to collect basic data of system control and field tests, with pressure measurements and tests to determine apparent losses. As case study, the methodology was applied in three supply zones at the central area of metropolitan region of Sao Paulo, with different characteristics. The results of water losses diagnosis were consistent with expectations. With these results, a specific strategy should be developed in each sector for reducing losses.

O presente trabalho apresenta uma discussão de metodologia para o diagnóstico e ações para redução de perdas de água, auxiliando na determinação do perfil das perdas, permitindo uma melhor priorização das ações de combate e redução de perdas reais (físicas) e perdas aparentes (comerciais). Para o desenvolvimento desta metodologia, foi realizada uma ampla revisão bibliográfica, onde é apresentada a conceituação geral sobre perdas de água, suas causas e ocorrências, indicadores, ações para redução, e uma abordagem detalhada quanto às metodologias existentes para avaliação de perdas e ferramentas disponíveis para isto. A metodologia aqui aplicada desenvolve a avaliação das perdas através do balanço hídrico, utilizando o software gratuito desenvolvido pelo Banco Mundial (W-B Easy Calc - v1.17), e foi aplicada no sistema de abastecimento de água da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP). Foram levantados os dados básicos de controle do sistema e realizados ensaios de campo, com medições de pressão e ensaios para determinação das perdas aparentes. Como estudo de caso, a metodologia foi aplicada em três setores de abastecimento da área central da RMSP, com características distintas. Os resultados do diagnóstico das perdas foram coerentes com as expectativas. Em função dos resultados, em cada setor deverá ser desenvolvida uma estratégia específica para a redução de perdas. / This study presents a discussion of a methodology for diagnosis and actions to reduce water losses, to assist in determining the profile of water losses, allowing a better prioritization of actions to combat and reduce real (physical) losses and apparent (commercial) losses. For developing the methodology, it was conducted an extensive bibliography review, where is presented the general concepts on water losses, its causes and events, indicators, actions to reduce, and a detailed discussion about the existing methodologies to assess losses and tools available for this. The applied methodology consists of an assessment of losses through the water balance, using free software developed by the World Bank (WB Easy Calc - v1.17) and it was applied in the water supply system in metropolitan region of Sao Paulo. To do this, it was necessary to collect basic data of system control and field tests, with pressure measurements and tests to determine apparent losses. As case study, the methodology was applied in three supply zones at the central area of metropolitan region of Sao Paulo, with different characteristics. The results of water losses diagnosis were consistent with expectations. With these results, a specific strategy should be developed in each sector for reducing losses.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 parte1.pdf: 3149727 bytes, checksum: 501b860d063bed8174828ab1c9287d13 (MD5) Previous issue date: 2009-05-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work propose to use technologies of databases with the aim of providing decision support for managers of sector of sanitation, given that the services of water supply for use of the population are a key indicator of quality of life. The fundamental idea is to collect operational data, reduce them to the scope of the problem, organize them into a repository of data, and finally apply the techniques OLAP and Data Mining algorithms to obtain results that give managers a better understanding of the behavior and profile of the company. To facilitate the application of the techniques of Data Mining is necessary that the data are stored properly. Accordingly, an alternative for increasing the efficiency in storage, management and operation of data to support the decision based on the development of Data Warehouse. This is source of strategic information of the business, creating a competitive differential for the company. In this context, was required to implement the repository of data, Data Warehouse, to store, integrate and carry out consultations on the multidimensional data from the company of water supply. Therefore, this Master's thesis aims to design a Data Warehouse relating to Departmental Business, also known as Data Mart; applied the technology on the OLAP multidimensional cubes of data, and run the Data Mining algorithms to the generation of a decision support system to minimize the apparent losses in the urban water supply system. / Esta dissertação se propõe a utilizar tecnologias de Banco de Dados com a finalidade de oferecer apoio à decisão para os gestores do setor de saneamento, haja vista que os serviços de abastecimento de água para uso da população se constituem em um dos principais indicadores da qualidade de vida da humanidade. A idéia fundamental consiste em coletar os dados operacionais, reduzi-los ao escopo de um problema, organizá-los em um repositório de dados, e finalmente aplicar as tecnologias OLAP e os algoritmos de Mineração de Dados, a fim de obter resultados que proporcionem aos gestores um melhor entendimento do comportamento e perfil da companhia. Para facilitar a aplicação de técnicas de Mineração de Dados é necessário que estes dados estejam armazenados apropriadamente. Neste sentido, uma das alternativas para o aumento da eficiência no armazenamento, gestão e operação dos dados para o suporte a decisão baseia-se no desenvolvimento do Data Warehouse. Este ambiente constitui fontes de informações estratégicas do negócio, gerando um diferencial competitivo para a companhia. Diante deste contexto, se fez necessário a implementação do repositório de dados, o Data Warehouse, para armazenar, integrar e realizar as consultas multidimensionais sobre os dados extraídos da companhia de abastecimento de água. Portanto, esta dissertação de mestrado tem como objetivos projetar um Data Warehouse Departamental referente ao setor comercial, também conhecido como Data Mart; aplicar as tecnologias OLAP sobre os cubos de dados multidimensionais; e executar algoritmos de Mineração de Dados visando a geração de um sistema de apoio à decisão para minimização das perdas aparentes no sistema de abastecimento urbano de água.

[pt] Um dos maiores problemas de todas as empresas prestadoras de serviço de sanea-mento e distribuição de água é o de perdas oriundas de irregularidades (comerciais). Dentre os países com mais de 20 milhões de habitantes que mais sofrem desse tipo de perdas, o Brasil ocupa a 14º posição com 40% de perdas na distribuição. A Em-presa A, estudo de caso deste trabalho, é uma companhia brasileira que atua no setor de saneamento e distribuição de água e, atua, principalmente, em 3 regiões, com valores de médias percentuais de perdas, em 2021, de 19%, 30% e 43%, respecti-vamente. Essas perdas são derivadas de muitos problemas, mas as principais são oriundas das fraudes nas ligações dos medidores de água, por exemplo: ligações clandestinas, by-pass e derivação de ramal. A principal forma de combater esse tipo de fraude é através de inspeções nos clientes. Geralmente utiliza-se um conjunto de heurísticas para identificar o suspeito de tal fraude ou irregularidade, porém esses métodos não retornam boas precisões. Na Empresa A, a precisão alcançada através das inspeções varia de 3% a 17% de região para região. Com isso, conclui-se que o procedimento não é eficaz. Sendo assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema inteligente que possa identificar, com maior exatidão, o perfil de con-sumo do cliente que possui a fraude. O sistema desenvolvido é composto por duas metodologias baseadas em diversos algoritmos supervisionados de aprendizado de máquina. A primeira utiliza um filtro com intuito de agrupar os clientes com perfis similares. A segunda faz uso de um algoritmo evolutivo inspirado em computação quântica para a busca de hiperparâmetros e atributos. Além disso, ambas conside-ram comitês e exploram a utilização de variáveis históricas e exógenas pertinentes ao contexto. Os resultados obtidos mostraram-se superiores nas avaliações, quando comparadas aos verificados na Empresa A, alcançando até 44% de taxa de acerto. / [en] One of the biggest problems faced by all companies that provide sanitation and water distribution services is that of losses arising from (commercial) irregularities. Among the countries with more than 20 million inhabitants that suffer the most from this type of loss, Brazil occupies the 14th position with 40% of losses in dis-tribution. Company A, the case study of this work, is a Brazilian company that ope-rates in the sanitation and water distribution sector and operates mainly in 3 regions, with average percentage values of losses, in 2021, of 19%, 30 % and 43%, respec-tively. These losses derive from many problems, but the main ones arise from fraud in the connections of water meters, for example: clandestine connections, by-pass and branch derivation. The main way to combat this type of fraud is through custo-mer inspections. Generally, a set of heuristics is used to identify the suspect of such fraud or irregularity, but these methods do not return good accuracy. At Company A, the accuracy achieved through inspections varies from 3% to 17% from region to region. Thus, it is concluded that the procedure is not effective. Therefore, the objective of this work is to develop an intelligent system that can identify, with greater accuracy, the consumption profile of the customer who has the fraud. The developed system is composed of two methodologies based on several supervised machine learning algorithms. The first uses a filter in order to group customers with similar profiles. The second makes use of an evolutionary algorithm inspired by quantum computing to search for hyperparameters and attributes. In addition, both consider committees and explore the use of historical and exogenous variables re-levant to the context. The results obtained were superior in the evaluations, when compared to those verified in Company A, reaching up to 44% of success rate.