description: Para construir um 'gêmeo digital' (um simulador de computador) do seu sistema de água, WaterStrategy usa Pywr ('Python Water Resources').
Pywr é uma biblioteca de software em linguagem Python gratuita e de código aberto que permite criar modelos de simulação de alta qualidade (detalhados e precisos) de sistemas de recursos hídricos.
Os modelos Pywr são executados rapidamente em seu computador ou, no caso de WaterStrategy, na nuvem. Eles podem representar pequenos sistemas de recursos hídricos, como o abastecimento de água de uma cidade, ou sistemas muito grandes, como bacias hidrográficas que abrangem vários países com centenas de usuários de água e ativos de infraestrutura. O Pywr pode simular períodos curtos (como alguns meses) ou períodos mais longos (como 100 anos) em uma variedade de intervalos de tempo (de diários a mensais).
Aqui está um resumo do processo de modelagem do Pywr:
1. Configurar o modelo
Primeiro, é necessário um mapa espacial do sistema hídrico e dados de demanda hidrológica e de água associados. WaterStrategy ajuda você a criar esse mapa de rede de todos os locais ('nós') onde a água está entrando no sistema ('entradas'), onde a água está sendo usada ('demandas de água') e onde a água é gerenciada (locais de infraestrutura). Esses nós formam uma rede conectada por rios, canais ou oleodutos (Pywr os chama de “links” ou “bordas”). Depois de configurar seu mapa de rede, você fornece dados de abastecimento e demanda de água (normalmente como séries temporais).
2. Execute uma simulação
Quando todos os dados são inseridos, incluindo o intervalo de tempo e o horizonte temporal, o modelo está pronto para simular (ou seja, percorrer o tempo e realizar a contabilidade da água em todo o sistema). No início de cada etapa de tempo, o computador começa injetando água em todos os locais de entrada, depois essa água é encaminhada pela rede e alocada para os diferentes locais de demanda de água e infraestrutura. Esse processo de alocação é realizado com uma técnica de computação chamada programação linear. Depois que uma etapa de tempo é concluída, o modelo atualiza os armazenamentos, registra quais locais receberam a quantidade de água e continua com a próxima etapa de tempo até o final do horizonte temporal simulado.
Cada nó de demanda de água recebe uma prioridade para representar a alocação de água no modelo. Cada nó tem uma penalidade associada, e o algoritmo de alocação distribui água por toda a rede para minimizar a penalidade geral. Essa abordagem simples permite simulações rápidas e fáceis de manter, que têm a flexibilidade de representar regras detalhadas e realistas de gerenciamento de água.
3. Revise os resultados
As saídas do modelo incluem quanta água entra em cada local (nó) e quanta é armazenada, consumida ou passa por ela em cada etapa de tempo. Isso permite rastrear como a infraestrutura está sendo usada e se cidades, ecossistemas, áreas de irrigação, usinas de energia etc. estão recebendo água suficiente. Os resultados criam uma imagem detalhada de como o sistema de gerenciamento de água está funcionando e como os benefícios da água são distribuídos.
Inicialmente, os modelos são mal parametrizados e produzem previsões imprecisas (a fase de “entrada de lixo, saída de lixo”). No entanto, com o tempo, à medida que o modelo é aprimorado (“calibrado”), ele pode se tornar um valioso gêmeo digital para ajudar a operar ou planejar um sistema de água. A ferramenta ajuda sua organização a avaliar de forma rápida e econômica os impactos de possíveis mudanças e intervenções futuras na água e a tomar boas decisões.
Boa sorte!