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dc.contributor.authorSantos, M.R.pt_BR
dc.date.accessioned2022-05-03T10:46:28Zpt_BR
dc.date.accessioned2022-05-12T08:45:03Z-
dc.date.available2022-05-03T10:46:28Zpt_BR
dc.date.available2022-05-12T08:45:03Z-
dc.date.issued2021-07pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.lnec.pt/jspui/handle/123456789/1014928-
dc.description.abstractÀ medida que a instabilidade dos padrões climáticos põe em causa a disponibilidade de água potável, a necessidade de gestão eficiente dos recursos hídricos atuais e futuros torna-se mais importante. Infiltracão de água salgada causada pela subida do nível do mar está a provocar o encerramento de furos para consumo exterior, e este abastecimento de água colocará pressão em fornecedores locais. Este estudo analisa dados do consumo de água total de 312 clientes pertencentes a três arruamentos com diferentes proporcões de alojamento de média e alta densidade. Para cada arruamento, obtemos perfis de cliente usando técnicas de clustering. Isto permite à entidade gestora identificar clientes que são bons candidatos à instalação de contadores de água separados para consumo interior e exterior, e um grupo de clientes com indicios de presença de furo. O consumo total de um conjunto de clientes é modelado usando um modelo aditivo generalizado. Tirando partido de pesquisa realizada anteriormente sobre os hábitos de consumo de água no exterior, tentamos desagregar consumo total nas suas componentes interior e exterior. Para além disto, estudamos dados de caudal de águas residuais recolhidos numa estação elevatória. Identificamos uma relação entre o caudal e precipitação que indicia infiltracão indevida de água pluvial na rede de águas residuais.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsrestrictedAccesspt_BR
dc.subjectClustering de séries temporaispt_BR
dc.subjectConsumo de água urbanopt_BR
dc.subjectPrevisão da procurapt_BR
dc.subjectModelos aditivos generalizadospt_BR
dc.subjectÁguas residuaispt_BR
dc.titleMathematical modelling of water demand: time series clustering and GAM modelspt_BR
dc.typeworkingPaperpt_BR
dc.description.sectorDHA/NESpt_BR
dc.contributor.arquivoNAOpt_BR
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