UM SISTEMA PARA DETECÇÃO DE VAZAMENTO DE ÁGUA EM RESIDÊNCIAS BASEADO EM INTERNET DAS COISAS

Abstract

The rational use of water is essential to the development and economic growth of a society. Data from United Nations (UN) indicates that by 2050 will occur a bigger water scarcity due to the increasing demand for it in emerging countries, mainly with the populational growth of these locals (ONU,2018). A conscious consumption by society can softy this effect preserving natural reserves and increasing water security. This premise is used to motivate the development of this work,which proposes the creation of a low-cost computational system that detects water leakages in residences using Internet of Things concepts. The system includes data capture, transmission, processing, and finally displays the information to the user. Empirical assessments of the data transmitting process, as well as a comparison of different processing architectures and leakage detection techniques, are in development to demonstrate proposal viability. Actually, the project presents at first prototype tested in a real environment. An evaluation of a hybrid (edge and fog) processing architecture for the residential leak detection problem is presented. In addition, two known techniques for the problem - Consume Non-Zero (CNZ) and Minimun Night Flow (MNF) are evaluated. The main contributions consist of evaluations of leak detection techniques, consumption analysis using Brazilian statistical data, and a study on the impact of consumption and leakage on the internal pressure of a residence. Finally, a classical machine learning algorithm was implemented to estimate water consumption and demonstrate the feasibility of using this type of algorithm.

O uso racional da água é essencial para o desenvolvimento e crescimento econômico de uma sociedade. Dados da Organização das Nações Unidas (ONU) indicam que até 2050 ocorrerá uma maior escassez de água devido ao aumento da sua procura em países emergentes, principalmente com o aumento populacional destes locais (ONU, 2018). Um consumo consciente por parte da sociedade pode amenizar tal efeito com a preservação das reservas naturais e aumento da segurança hídrica. Esta premissa serve de motivação para o desenvolvimento deste trabalho, que propõe a criação de um sistema computacional de baixo custo que detecte vazamentos de água em residências utilizando conceitos de Internet of Things (IoT). Tal sistema abrange a captação de dados por meio de sensoriamento, transmissão, processamento e, por fim, uma interface com o usuário. Uma avaliação de uma arquitetura de processamento híbrida (borda e névoa) para o problema de detecção de vazamentos em residências é apresentada. Além disso, duas técnicas conhecidas para o problema - Consume Non Zero (CNZ) e Minimun Night Flow (MNF) são avaliadas. As principais contribuições consistem nas avaliações das técnicas de detecção de vazamento, na análise de consumo usando dados estatísticos brasileiros e no estudo sobre o impacto do consumo e vazamento na pressão interna de uma residência. Por fim, um algoritmo clássico de aprendizado de máquina foi implementado para estimar o consumo de água e demonstrar a viabilidade do uso desse tipo de algoritmo.