Os investigadores de Stanford desenvolvem uma melhor forma de detectar fugas de água subterrâneas
Pode atrasar a irrigação do relvado ou a lavagem do carro o quanto quiser, mas para fazer realmente uma grande mossa na poupança de água precisamos de parar o desperdício de água muito antes que o precioso recurso chegue às nossas torneiras.
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Uma nova forma de detectar fugas em tubos envelhecidos no subsolo poderia poupar dinheiro e milhares de milhões de galões de água. (Crédito de imagem: HiddenCatch / iStock)
Estima-se que 20% a 50% da água é perdida devido a fugas no sistema de abastecimento da América do Norte – uma questão importante na medida em que os serviços públicos se debatem com a forma de sustentar uma população crescente numa era de escassez de água.
“As pessoas falam em reduzir o tempo que se toma banho, mas se pensarmos que cerca de 50% da água que flui através do sistema se perde, é outra magnitude”, disse o autor do estudo Daniel Tartakovsky, professor de engenharia de recursos energéticos na Stanford’s School of Earth, Energy & Environmental Sciences (Stanford Earth).
Num movimento que poderia potencialmente poupar dinheiro e milhares de milhões de litros de água, Tartakovsky, juntamente com Abdulrahman Alawadhi da Universidade da Califórnia, San Diego, propuseram uma nova forma de interpretar de forma rápida e precisa os dados dos sensores de pressão comummente utilizados para detectar fugas.
Além dos serviços públicos de água, Tartakovsky disse que o método também poderia ser aplicado a outras indústrias que utilizam sensores de pressão para a detecção de fugas, tais como nas redes de transmissão de petróleo e gás natural que funcionam debaixo do mar e representam riscos ambientais adicionais.
A investigação foi publicada online no dia 12 de Fevereiro na revista Water Resources Research.
Martelo de água
O novo método visa fugas de água nas redes de transmissão, que são tipicamente encaminhadas para fora do subsolo. As redes de transmissão de água na América do Norte e grande parte da Europa estão equipadas com sensores que medem a pressão para medir o caudal.
Os investigadores construíram uma técnica conhecida como o teste do martelo de água – o padrão da indústria para prever a localização de fugas. O teste envolve o corte repentino do fluxo através de um tubo e a utilização de sensores para recolher dados sobre a forma como a onda de choque resultante, ou “martelo de água”, se propaga. Tartakovsky e Alawadhi propõem uma nova forma de assimilar estes dados num modelo matemático para reduzir a localização de uma fuga.
O método actual de detecção de fugas é computacionalmente dispendioso; para reduzir o custo, os analistas precisam de fazer muitas suposições simplificadoras, de acordo com Tartakovsky.
“Propusemos um método que é suficientemente rápido para que não seja necessário fazer estas suposições, e por isso é mais preciso – poderia fazê-lo em tempo real num portátil”, disse Tartakovsky. “É algo que os serviços públicos podem utilizar com os recursos computacionais existentes e os modelos que já possuem”
Ao melhorar a velocidade e a precisão, o método dos investigadores poupa dinheiro, tanto em termos de tempo e mão-de-obra como de custos de água desperdiçada. Por exemplo, se quisesse encontrar uma fuga num cano de comprimento de campo de futebol, poderia escavar todo o campo até atingir solo molhado, ou poderia usar o novo método para restringir a localização da fuga a uma secção de 10 metros do cano.
“Nas cidades, é mais difícil porque os canos estão debaixo de edifícios e é preciso quebrar o asfalto e coisas do género, por isso quanto mais precisa for a sua previsão do local, melhor”, disse Tartakovsky.
Cidades têm o maior potencial para grandes fugas de água – e quanto mais antigas as áreas urbanas, maiores os problemas, com as suas redes complexas de tubos envelhecidos.
“Para os operadores que usam rotineiramente testes de martelo de água, o custo disto é zero – esta é apenas uma melhor forma de interpretar estes testes”, disse Tartakovsky. “Não estamos a vendê-lo ou patenteá-lo, pelo que as pessoas poderiam simplesmente utilizá-lo e ver se obtêm melhores previsões”
Tartakovsky é também membro da Bio-X.
A investigação foi apoiada pela National Science Foundation e pelo Air Force Office of Scientific Research.
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