Dissertação

Stochastic models for prediction of pipe failures in water supply systems EVALUATED

O processo de previsão de falhas tem um papel importante na gestão patrimonial de infra-estruturas em sistemas urbanos de água. Este processo tem como objectivo avaliar o comportamento futuro dos sistemas urbanos de água. No entanto, a previsão de falhas em sistemas urbanos de água é um processo complexo, uma vez que os dados de falhas disponíveis apresentam frequentemente um historial de falhas curto e registos incompletos. Neste estudo, o processo de Poisson univariado, o modelo de regressão Weibull e a extensão linear do processo de Yule (LEYP), foram estudados com o objectivo de identificar modelos simples e robustos que permitam boas previsões de falhas com base num historial de falhas curto. Os três modelos foram ajustados aos dados de falha provenientes de um sistema de abastecimento de água português. O modelo de regressão Weibull apresentou os melhores resultados durante a comparação dos três modelos, apresentando previsões exactas e uma boa capacidade em identificar as condutas com maior tendência para falhar. Contudo, o processo de previsão de falhas é baseado em simulações Monte Carlo, podendo apresentar alguma complexidade temporal. O LEYP consegue, igualmente, identificar eficazmente as condutas com maior tendência para falhar. No entanto, apresenta uma clara tendência para sobrestimar o número de falhas. O processo de Poisson univariado é o modelo mais simples dos três, e o que apresentou resultados inferiores nas previsões de falhas. É importante notar que a diferença entre os resultados dos três modelos não foi significativa quando aplicados a condutas sem historial de falhas.
Gestão patrimonial de infra-estruturas, LEYP, Previsão de falhas, Processo de Poisson, Regressão Weibull, Sistemas de abastecimento de água

Dezembro 7, 2011, 10:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

CO-ORIENTADOR

João Paulo Correia Leitão

LNEC

ORIENTADOR

Maria da Conceição Esperança Amado

Departamento de Matemática (DM)

Professor Auxiliar