Miguel Marques*, Pedro Leite, Marco Costa, Alberto Roque, Daniel Sampaio, Vítor Vinagre
RESUMO
A avaliação de afluências indevidas em redes de drenagem de águas residuais envolve habitualmente a implementação de pontos fixos e/ou temporários de medição de caudal, com o objetivo de definir zonas de intervenção prioritárias. No caso de redes de menor dimensão, tipicamente, o custo de implementação de um plano de monitorização detalhado poderá não ser economicamente justificável, especialmente numa fase inicial. O presente artigo apresenta uma metodologia baseada exclusivamente na informação disponível para estimar os padrões de afluências domésticas e indevidas em bacias da rede de drenagem da Murtosa. É realizado o cruzamento dos registos de consumo de água potável, com o cadastro da rede de saneamento e com os dados de funcionamento de quatro estações elevatórias. A informação é agregada através do desenvolvimento de um modelo hidráulico em regime permanente, desenvolvido em linguagem de programação Python. Adicionalmente, foi possível realizar a simulação hidráulica do funcionamento da rede, com vista a avaliar os caudais máximos transportados e a capacidade disponível. Os resultados permitiram identificar condicionantes de natureza hidráulica e apoiar a priorização de ações futuras para controlo e redução das afluências indevidas.
Palavras-Chave: Sistemas de águas residuais, afluências indevidas, modelação hidráulica, Python
INFLOW AND INFILTRATION (I&I) ASSESSMENT USING TIME SERIES AND HYDRAULIC SIMULATION
ABSTRACT
The assessment of infiltration and inflows (I/I) in a sanitary sewer network typically requires the installation of flow measurement equipment to identify critical areas and prioritize corrective actions. For smaller networks, the financial outlay required to implement a comprehensive monitoring plan may not be economically viable, particularly at the outset. This paper presents a methodology based exclusively on available operational data to estimate the inflow and infiltration patterns in the subcatchments of Murtosa’s network. The dataset includes drinking water consumption records, cross-referenced with the sewerage network data and the operational data from four pumping stations. The information was combined using a steady-flow hydraulic model developed in Python. Furthermore, a hydraulic simulation of the network’s operation was carried out to estimate peak flows and evaluate the system capacity. The results enable the identification of critical hydraulic points and guided recommendations for inflow/infiltration control and reduction plans.
Keywords: Sewage drainage network, infiltration and inflow (I&I), hydraulic modelling, Python
