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Árvore de decisão e simulação estocástica para análise de riscos em sistemas de reservatórios superficiais.

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dc.creator.ID SANTANA, C. F. D. pt_BR
dc.creator.Lattes http://lattes.cnpq.br/7916729062952119 pt_BR
dc.contributor.advisor1 CURI, Wilson Fadlo.
dc.contributor.advisor1ID CUR, W. F. pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes http://lattes.cnpq.br/4941338019932170 pt_BR
dc.contributor.advisor-co1 SANTOS, Valterlin da Silva.
dc.contributor.advisor-co1ID SANTOS, V. S. pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Lattes http://lattes.cnpq.br/4740303724015282 pt_BR
dc.contributor.referee1 RODRIGUES, Andréa Carla Lima.
dc.contributor.referee2 FARIAS, Camilo Allyson Simões de.
dc.contributor.referee3 BARBOSA, Dayse Luna.
dc.contributor.referee4 CELESTE, Alcigeimes Batista.
dc.description.resumo Um dos principais desafios enfrentados na gestão dos recursos hídricos tem sido a dificuldade na mensuração dos riscos que os sistemas de reservatórios estão sujeitos, diante das várias possibilidades de cenários hidrológicos. A análise dos riscos como ferramenta de apoio às tomadas de decisão tem feito uso de metodologias que contribuem para a melhor alocação da água para múltiplos usos e objetivos, com destaque para a modelagem matemáticocomputacional, incluindo aspectos técnicos-operacionais e legais, importantes na definição de estratégias eficientes para o adequado uso da água, minimizando as falhas do sistema. Este trabalho teve como objetivo aplicar o modelo de árvore de decisão e simulação estocástica para a análise de risco de um sistema de reservatórios superficiais. A metodologia baseou-se na geração de dados sintéticos de precipitação e vazão, que, posteriormente, foram utilizados em simulações de balanço hídrico, sendo então calculados os indicadores de risco e aplicado o modelo de árvore de decisão, utilizando a confiabilidade do sistema como variável dependente. A pesquisa foi aplicada à região do alto curso do Rio Piranhas-PB, com destaque para o sistema de reservatórios Engenheiro Ávidos – São Gonçalo. Os resultados obtidos possibilitaram efetuar um diagnóstico da operação e identificação dos pontos críticos para o não atendimento às vazões requeridas pelas demandas do sistema. Foi possível estabelecer uma relação entre as confiabilidades e a alocação das vazões, bem como a precipitação e o volume dos reservatórios, indicando padrões nas condições hidrológicas que levaram aos piores e melhores percentuais de confiabilidade. As árvores de decisão obtiveram desempenho e robustez satisfatórios na previsão do risco para as demandas e cenários de operação, importante para identificação das melhores tomadas de decisões no planejamento dos recursos hídricos. pt_BR
dc.publisher.country Brasil pt_BR
dc.publisher.department Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN pt_BR
dc.publisher.program PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL E AMBIENTAL pt_BR
dc.publisher.initials UFCG pt_BR
dc.subject.cnpq Engenharia Civil pt_BR
dc.title Árvore de decisão e simulação estocástica para análise de riscos em sistemas de reservatórios superficiais. pt_BR
dc.date.issued 2022-08-08
dc.description.abstract Some of the main challenges faced in the water resources management have been the difficulty in measuring the risks that reservoir systems are subject, given the various possibilities of hydrological scenarios. Risk analysis as a tool to support decision-making has used methodologies that contribute to a better allocation of water for multiple uses and objectives, with emphasis on mathematical-computational modeling, including technical-operational and legal aspects, which are important in defining efficient strategies for the proper use of water while minimizing system failures. This work aimed to apply the decision tree model and stochastic simulation for the risk analysis of a surface reservoir system. The methodology was based on the use of synthetic precipitation and flow data generation, which were later used in water balance simulations, where the risk indicators were calculated and the decision tree model was applied, using the reliability of the system as a dependent variable. The research was applied to the region of the upper course of the Piranhas-PB River, with emphasis on the Engenheiro Ávidos – São Gonçalo reservoir system. The obtained results made it possible to make a diagnosis of the operation and the identification of critical points for not meeting the required flows by the demands of the system. It was possible to establish a relationship between the reliability and the allocation of flows, as well as the precipitation and the volume of the reservoirs, indicating patterns in the hydrological conditions that led to the worst and best percentages of reliability. The decision trees achieved satisfactory performance and robustness in predicting the risk for the demands and operating scenarios, which is important for identifying the best decision-making in the planning of water resources. pt_BR
dc.identifier.uri http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/28731
dc.date.accessioned 2023-01-20T17:24:28Z
dc.date.available 2023-01-20
dc.date.available 2023-01-20T17:24:28Z
dc.type Tese pt_BR
dc.subject Árvores de decisão pt_BR
dc.subject Simulação estocástica - reservatórios superficiais pt_BR
dc.subject Reservatórios superficiais - simulação estocástica pt_BR
dc.subject Análise de riscos - reservatórios superficiais pt_BR
dc.subject Tomada de decisão pt_BR
dc.subject Confiabilidade pt_BR
dc.subject Bacias hidrográficas pt_BR
dc.subject Aprendizado de máquina pt_BR
dc.subject Planejamento de recursos hídricos pt_BR
dc.subject Recursos hídricos - planejamento pt_BR
dc.subject Decision trees pt_BR
dc.subject Stochastic simulation - surface reservoirs pt_BR
dc.subject Surface reservoirs - stochastic simulation pt_BR
dc.subject Risk analysis - surface reservoirs pt_BR
dc.subject Decision making pt_BR
dc.subject Reliability pt_BR
dc.subject Watersheds pt_BR
dc.subject Machine learning pt_BR
dc.subject Water resources planning pt_BR
dc.subject Water resources - planning pt_BR
dc.rights Acesso Aberto pt_BR
dc.creator SANTANA, Cícero Fellipe Diniz de.
dc.publisher Universidade Federal de Campina Grande pt_BR
dc.language por pt_BR
dc.title.alternative Decision tree and stochastic simulation for risk analysis in surface reservoir systems. pt_BR
dc.identifier.citation SANTANA, Cícero Fellipe Diniz de. Árvore de decisão e simulação estocástica para análise de riscos em sistemas de reservatórios superficiais. 2022. 166f. (Tese de Doutorado), Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil e Ambiental , Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande - Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2022. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/28731 pt_BR


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