É importante a utilização de índices e modelos de desempenho para otimização dos sistemas de abastecimento de água e mediante esta premissa o trabalho foi desenvolvido com um foco inédito na generalização da forma de análise e não na individualização de sua avaliação com base em uma única estação. Entretanto, são inúmeros os processos e variáveis envolvidas na atividade de potabilização da água, tornando essa uma tarefa árdua e até certo ponto frustrante, comparada a outros projetos com uma proposta mais restritiva.
Associada a esta questão foi utilizada a Lógica Fuzzy, ferramenta mais moderna que vem sendo amplamente empregada, agregando o conhecimento de especialistas a análise estatística de dados pretéritos da água bruta e da unidade de tratamento. Tal aplicação objetivou gerar ferramentas para apoiar os gestores na tomada de decisão quanto às ações preventivas e corretivas relacionadas ao processo de tratamento da água.
A partir dos resultados obtidos pode-se concluir que:
i) O IQABF apresentou elevada correlação (ρ = 0,94) com o IQAB desenvolvido por Souza e Libânio (2009). O IQABF, por se apresentar mais restritivo do que o IQAB, pode levar aos gestores a antecipar a tomada de decisão quanto à preservação dos mananciais, condição ideal para otimização das estações de tratamento de água.
ii) A limitação mais proeminente à aplicação em escala real do IQABF prende-se as variáveis clorofila-a, E.coli, e cianobactérias, não rotineiramente monitoradas em diversos mananciais, como o número de dados considerados viáveis para os mananciais 8 e 9 confirma.
iii)O IQETAF apresentou uma fraca correlação (ρ = 0,26) com o IQETA desenvolvido por Libânio e Lopes (2009), fato provavelmente associado, além da inserção da dosagem de coagulante, à presença das estações com maiores divergências no banco de dados utilizados na validação do índice.
iv) Foi possível observar a influência da operação na resposta do IQETAF por meio de uma análise parcial dos dados, na qual se constatou diferença na hierarquização das
IQETAF (associação do IETAF às etapas de desinfecção e operação). Esta condição não foi observada no IQETA desenvolvido por Libânio e Lopes (2009).
v) Utilizando o diagrama de capacidade das estações proposto por AWWA (2001), é possível concluir que o IQETAF representa melhor as estações amostradas do que o IQETA. Algumas lacunas nos dois índices ainda precisam ser melhor estudadas, como a fragilidade hidráulica na floculação da ETA 2 e na filtração na ETA 6 não contemplada por ambos.
vi) A análise integrada por parte dos gestores do IQABF e do IQETAF permitirá o direcionamento de ações emergenciais para otimização do sistema como um todo. Com base nessa análise é possível inferir que a captação em mananciais preservados deveria ser a meta de toda concessionária, já que com estes mananciais os níveis mais restritivos de turbidez (TAT < 0,1 uT) são alcançados em aproximadamente 30% do tempo e níveis internacionais (TAT < 0,3 uT) em mais de 80% do tempo. O mesmo não pode ser verificado para os demais sistemas, mesmo aqueles com elevado desempenho da estação de tratamento.
vii) Para o Modelo de Previsão de Desempenho 1 foram observados nas estações amostradas diferença significativa entre a turbidez de água tratada estimada e observada, e baixo coeficiente de correlação entre essas variáveis (-0,52 < ρ < 0,50). O sistema 6 apresentou o melhor resultado com desvio médio absoluto de 0,10 uT e coeficiente de correlação de Spearman (ρ) de 0,24)
viii) Para o Modelo de Previsão de Desempenho 2 observou-se diferença significativa entre a turbidez de água tratada estimada e observada, e coeficiente de correlação entre as variáveis (-0,23 < ρ < 0,45). O sistema 6 apresenta o melhor resultado com desvio médio absoluto de 0,09 uT e coeficiente de correlação de Spearman (ρ) de 0,45. É possível afirmar que o modelo MPD2 tem melhor capacidade de predizer a turbidez efluente mediana quando comparado ao MPD!, entretanto não é capaz de modelar os valores extremos.
ix) Adicionalmente, o Modelo de Previsão de Desempenho 2 mostrou-se viável na estimativa da turbidez da água decantada, com coeficiente de correlação variando entre 0,24 < ρ < 0,78, ainda que apresente limitações para valores extremos.
Os resultados não esgotam a discussão mas fomentam e abrem espaço para sua aplicação em escala mais abrangente, buscando o seu aprimoramento ou mesmo desenvolvimento de novas pesquisas com outras ferramentas de apoio para desenvolvimento de índices e modelos de desempenho. Desta forma, com base nas conclusões e discussões apresentadas possíveis desdobramentos para trabalhos futuros podem contemplar:
i) Consolidação do IQABF com aplicação em mananciais com maior presença de matéria orgânica;
ii) Consolidação do IQETAF com aplicação em um banco de dados mais abrangente para estações de grande porte com melhor ajuste das funções, regras ou mesmo variáveis de interesse;
iii)Desenvolvimento de modelo de previsão de desempenho para estações de médio e pequeno porte, com variáveis de interesse compatíveis com as condições de vazões e operação desses sistemas. Um dos maiores desafios será a definição de variáveis de interesse devido à fragilidade no monitoramento nesses sistema;
iv) Consolidação da análise integrada dos índices IQABF e IQETAF com estações que apresentem baixo IQETAF e elevado IQABF, condição não encontrada no banco de dados utilizado neste estudo.
v) Realização de modelos com menor número de grupos intermediários na determinação dos índices e da turbidez da água tratada, verificando se a resposta do modelo tende a apresentar um melhor ajuste;
i) Utilização na análise de desempenho de outra variável balizadora com maior amplitude de resposta e que seja rotineiramente monitorada nas estações.
É importante a utilização de índices e modelos de desempenho para otimização dos sistemas de abastecimento de água e mediante esta premissa o trabalho foi desenvolvido com um foco inédito na generalização da forma de análise e não na individualização de sua avaliação com base em uma única estação. Entretanto, são inúmeros os processos e variáveis envolvidas na atividade de potabilização da água, tornando essa uma tarefa árdua e até certo ponto frustrante, comparada a outros projetos com uma proposta mais restritiva.
Associada a esta questão foi utilizada a Lógica Fuzzy, ferramenta mais moderna que vem sendo amplamente empregada, agregando o conhecimento de especialistas a análise estatística de dados pretéritos da água bruta e da unidade de tratamento. Tal aplicação objetivou gerar ferramentas para apoiar os gestores na tomada de decisão quanto às ações preventivas e corretivas relacionadas ao processo de tratamento da água.
A partir dos resultados obtidos pode-se concluir que:
• O IQABF apresentou elevada correlação ( = 0,94) com o IQAB desenvolvido por Souza e Libânio (2009). O IQABF, por se apresentar mais restritivo do que o IQAB, pode levar aos gestores a antecipar a tomada de decisão quanto à preservação dos mananciais, condição ideal para otimização das estações de tratamento de água.
• A limitação mais proeminente à aplicação em escala real do IQABF prende-se as variáveis clorofila-a, E.coli, e cianobactérias, não rotineiramente monitoradas em diversos mananciais, como o número de dados considerados viáveis para os mananciais 8 e 9 confirma.
• O IQETAF apresentou uma fraca correlação ( = 0,26) com o IQETA desenvolvido por Libânio e Lopes (2009), fato provavelmente associado, além da inserção da dosagem de coagulante, à presença das estações com maiores divergências no banco de dados utilizados na validação do índice.
• Foi possível observar a influência da operação na resposta do IQETAF por meio de uma análise parcial dos dados, na qual se constatou diferença na hierarquização das estações, quando analisado o IETAF (índice que engloba a clarificação e filtração) e o IQETAF (associação do IETAF às etapas de desinfecção e operação). Esta condição não foi observada no IQETA desenvolvido por Libânio e Lopes (2009).
• Utilizando o diagrama de capacidade das estações proposto por AWWA (2001), é possível concluir que o IQETAF representa melhor as estações amostradas do que o IQETA. Algumas lacunas nos dois índices ainda precisam ser melhor estudadas, como a fragilidade hidráulica na floculação da ETA 2 e na filtração na ETA 6 não contemplada por ambos.
• A análise integrada por parte dos gestores do IQABF e do IQETAF permitirá o direcionamento de ações emergenciais para otimização do sistema como um todo. Com base nessa análise é possível inferir que a captação em mananciais preservados deveria ser a meta de toda concessionária, já que com estes mananciais os níveis mais restritivos de turbidez (TAT < 0,1 uT) são alcançados em aproximadamente 30% do tempo e níveis internacionais (TAT < 0,3 uT) em mais de 80% do tempo. O mesmo não pode ser verificado para os demais sistemas, mesmo aqueles com elevado desempenho da estação de tratamento.
• Para o Modelo de Previsão de Desempenho 1 foram observados nas estações amostradas diferença significativa entre a turbidez de água tratada estimada e observada, e baixo coeficiente de correlação entre essas variáveis (-0,52 < < 0,50). O sistema 6 apresenta o melhor resultado com desvio médio absoluto de 0,10 uT e coeficiente de correlação de Spearman () de 0,24)
viii) Para o Modelo de Previsão de Desempenho 2 observou-se diferença significativa entre a turbidez de água tratada estimada e observada, e coeficiente de correlação entre as variáveis (-0,23 < < 0,45). O sistema 6 apresenta o melhor resultado com desvio médio absoluto de 0,09 uT e coeficiente de correlação de Spearman () de 0,45. É possível afirmar que o modelo MPD2 tem melhor capacidade de predizer a turbidez efluente mediana quando comparado ao MPD1, entretanto não é capaz de modelar os valores extremos.
ix) Adicionalmente, o Modelo de Previsão de Desempenho 2 mostrou-se viável na estimativa da turbidez da água decantada, com coeficiente de correlação variando entre 0,24 < < 0,78, ainda que apresente limitações para valores extremos.
pesquisas com outras ferramentas de apoio para desenvolvimento de índices e modelos de desempenho. Desta forma, com base nas conclusões e discussões apresentadas possíveis desdobramentos para trabalhos futuros podem contemplar:
• Consolidação do IQABF com aplicação em mananciais com maior presença de matéria orgânica;
• Consolidação do IQETAF com aplicação em um banco de dados mais abrangente para estações de grande porte com melhor ajuste das funções, regras ou mesmo variáveis de interesse;
• Desenvolvimento de modelo de previsão de desempenho para estações de médio e pequeno porte, com variáveis de interesse compatíveis com as condições de vazões e operação desses sistemas. Um dos maiores desafios será a definição de variáveis de interesse devido à fragilidade no monitoramento nesses sistema;
• Consolidação da análise integrada dos índices IQABF e IQETAF com estações que apresentem baixo IQETAF e elevado IQABF, condição não encontrada no banco de dados utilizado neste estudo;
• Realização de modelos com menor número de grupos intermediários na determinação dos índices e da turbidez da água tratada, verificando se a resposta do modelo tende a apresentar um melhor ajuste;
• Utilização na análise de desempenho de outra variável balizadora com maior amplitude de resposta e que seja rotineiramente monitorada nas estações.