Controle de Vazões de Empreendimentos e Capacidade das ETEs utilizando o ArcGIS

BRK - Goiás

Saneamento

Como o ArcGIS pode otimizar a gestão da capacidade das ETEs

A BRK Goiás atua na universalização dos serviços de esgotamento sanitário em quatro cidades e utiliza o ArcGIS Online e o ArcGIS Enterprise desde 2016 como ferramenta eficaz para controle de dados.

Todo o cadastro da empresa, incluindo clientes, redes, projetos e estações, está integrado ao banco de dados do ArcGIS, garantindo maior eficiência na gestão das informações.

1. A importância do controle de vazões em empreendimentos de saneamento

1.1. O desafio enfrentado na gestão das AVTOs

Na unidade de Goiás, a equipe é responsável pelas AVTOs (Análises de Viabilidade Técnica Operacional), fornecidas pela SANEAGO.

O processo anterior, realizado manualmente com documentos em Word e arquivos KMZ, apresentava baixa agilidade e eficiência, sem controle centralizado e sem visualização espacial dos empreendimentos, o que dificultava a gestão estratégica.

Para suprir a necessidade de informações sobre empreendimentos que solicitam interligação ao sistema, foi criada uma solução que integra esses dados ao banco de dados do ArcGIS.

Essa abordagem permite fornecer respostas mais precisas e aprimorar o registro de informações nas estações de tratamento.

2. Descrição das melhorias e ações incorporadas

2.1. Automação do processo com ArcGIS Survey123 e Python

A solução abrange a criação de formulários no ArcGIS Survey123, scripts em Python e a disponibilização de dados em ArcGIS Dashboards e Power BI.

Com a adoção da tecnologia Esri, foi desenvolvida uma solução utilizando o ArcGIS Survey123, que automatizou os processos manuais, tornando o fluxo de trabalho mais ágil e eficiente.

O formulário é alimentado com as informações disponíveis no sistema da SANEAGO e reúne dados como:

  • Endereço e localização geográfica
  • Tipo de empreendimento e vazão
  • Contato e diâmetro de interligação

Isso otimiza o acesso às informações para análises e decisões mais assertivas.

2.2. Registro e análise de dados técnicos no ArcGIS

Os analistas utilizam o formulário para registrar dados técnicos essenciais, como:

  • Estações de tratamento
  • Pontos de interligação
  • Tipo e diâmetro de redes

A interface intuitiva facilita o preenchimento rápido e eficiente.

Além disso, a aplicação realiza cálculos automáticos, como distâncias e coleta de coordenadas, aumentando a confiabilidade e precisão dos dados.

Dados do PV de Interligação Formulário digital com informações sobre o ponto de interligação de rede de esgoto, incluindo latitude, longitude, coordenadas UTM, tipo de poço, material, profundidade e diâmetro da rede. O mapa ao lado mostra a localização geográfica do PV de interligação.

Figura 01 – Formulário desenvolvido e preenchido

2.3. Relatório personalizado e disparo automático para análise eficiente

A integração do ArcGIS Survey123 com o Power Automate permitiu a automatização do envio de relatórios por e-mail, garantindo uma comunicação padronizada e eficiente entre os analistas e os setores responsáveis pela resposta.

Após o preenchimento do formulário, os relatórios podem ser configurados de forma personalizada na página de resultados do Survey123, adaptando-se às respostas fornecidas.

Essa flexibilidade torna o processo mais dinâmico, enriquecendo as informações e garantindo relatórios mais detalhados e precisos para a tomada de decisão.

Figura 02 – Configuração do disparo do e-mail via Power Automate

2.4. Criação do banco de dados com as informações dos empreendimentos

A partir dos dados coletados, também foram incorporadas informações sobre o andamento de cada empreendimento, incluindo as etapas necessárias até o recebimento efetivo e incremento no sistema.

Para isso, dentro do mesmo banco de dados criado para as AVTOs, foram adicionadas as seguintes informações essenciais:

  • Data de emissão da AVTO
  • Data de validade da AVTO
  • Data de aprovação do projeto
  • Data de validade do projeto
  • Data de início da obra
  • Data final da obra
  • Data de recebimento do efluente

Essas informações são utilizadas nos scripts automatizados, que serão descritos a seguir.

Na Figura 03, é possível visualizar essas informações organizadas no banco de dados.

Tabela de Estrutura de Dados GIS Lista de campos e atributos utilizados no banco de dados GIS da BRK, incluindo informações como número de AVTO, status do empreendimento, tipo de vazão e categoria da construção.

Figura 03 – Estrutura do banco de dados

3. Automatizações desenvolvidas para processamento e análise de dados

Para otimizar o fluxo de trabalho, foi desenvolvido um script em Python que coleta os dados preenchidos no ArcGIS Survey123, armazenados em uma camada hospedada.

Utilizando uma API específica, o script extrai apenas os dados necessários, garantindo eficiência e precisão no processamento.

Após a coleta, o script realiza tratamentos e cálculos, integrando as informações com as camadas do Cadastro Técnico.

Os dados processados são enviados para uma camada geoespacial, enriquecendo as análises e facilitando a visualização, promovendo uma gestão mais eficiente e estratégica.

 

3.1. Scripts desenvolvidos para otimização da gestão de vazões

Para este projeto, foram desenvolvidos três scripts específicos, sendo o primeiro focado na atualização e cálculo das vazões de empreendimentos dentro de uma camada específica do banco de dados.

Esse script considera os seguintes parâmetros:

  • Script Vazão Projeto (l/s): Calculada com base na soma de:
  • Vazão Operacional (l/s)
  • Vazão Empreendimento (l/s)
  • Vazão Potencial (l/s)

Esse cálculo permite determinar a capacidade de cada Estação de Tratamento de Esgoto (ETE), facilitando a alocação dos recursos hídricos e a tomada de decisão.

A Figura 04 apresenta um resumo do funcionamento do script.

Código Python para Processamento de Dados GISTrecho de código em Python utilizado para processamento de dados GIS na BRK, incluindo funções de coleta e análise de informações de Estações de Tratamento de Esgoto (ETE).
Figura 04 – Script criado

3.2. Script de estimativa de datas e distribuição de vazões no tempo

O segundo script do projeto tem como objetivo estimar as datas de entrada de cada etapa, utilizando um parâmetro de crescimento para gerar previsões precisas.

As principais datas calculadas incluem:

  • Aprovação do Projeto (Documento Interno)
  • Data de recebimento da obra
  • Data de recebimento do efluente

Após a estimativa dessas datas, os valores de ligações e vazões são distribuídos ao longo do tempo, considerando como ponto de partida a data final de recebimento do efluente.

Esse processo é aplicado a todas as AVTOs emitidas pela SANEAGO, com atualizações mensais das datas de emissão e validade, garantindo que as informações estejam sempre atualizadas.

 

3.3. Consolidação dos dados e ajuste automático das previsões

O script gera uma tabela consolidada, reunindo todas as AVTOs com suas respectivas datas estimadas, proporcionando uma visão clara e atualizada para acompanhamento e gestão.

Quando a data já está registrada no banco de dados, o script realiza a distribuição com base na entrada existente, estimando novas datas apenas quando necessário, garantindo precisão e integridade nos dados.

Parâmetros considerados no cálculo:

  • 80% de atendimento do empreendimento
  • Categoria social do imóvel e entrega da construção, ajustando o tempo de distribuição conforme a natureza do empreendimento

A tabela criada no banco de dados organiza essas informações, conforme ilustrado na Figura 06.

Tabela de Incremento de Vazão por AnoPlanilha detalhada apresentando o incremento de vazão previsto para os anos de 2024 a 2028, com colunas indicando os valores de cada período.
Figura 06 – Tabela criado através de script

3.4. Script de resumo anual de incremento por ETE

O terceiro script do projeto gera um resumo anual do incremento por Estação de Tratamento de Efluentes (ETE), utilizando os resultados do script anterior para consolidar as informações.

Esse resumo inclui dados essenciais, como:

  • Vazão operacional de cada ETE
  • Capacidade de incremento anual por unidade

Essas informações permitem uma análise mais precisa da evolução da capacidade das estações, auxiliando no planejamento estratégico e na tomada de decisões para expansão e otimização da infraestrutura.

A Figura 07 ilustra a organização desses dados no banco de dados.

Tabela de Vazão e Capacidade das ETEsPlanilha com dados de vazão operacional, vazão projetada, capacidade de incremento e distribuição de demanda ao longo dos anos para as Estações de Tratamento de Esgoto (ETE).
Figura 7 – Tabela criado através de script

 

4. Criação dos Dashboards de Acompanhamento

Após a publicação dos dados, as informações agora podem ser acessadas e visualizadas por meio de um Dashboard no Portal ArcGIS e no Power BI, proporcionando uma interface intuitiva para análise e monitoramento.

 

4.1. Visualização dinâmica dos dados no ArcGIS Dashboards

Para cada script desenvolvido, é gerada uma tabela correspondente, permitindo a integração eficiente dos dados processados.

Além disso, os dados coletados pelo ArcGIS Survey123 foram integrados a um painel interativo no ArcGIS Dashboards, possibilitando:

  • Consulta individual dos empreendimentos e suas AVTOs
  • Análise detalhada da vazão e capacidade das ETEs
  • Monitoramento contínuo das etapas do processo

Na Figura 08, é apresentada a tela do Dashboard de acompanhamento das informações, ilustrando a visualização otimizada dos dados e sua estrutura de análise.

Dashboard AVTO Goiás - BRK Painel de análise da BRK com mapa interativo de empreendimentos, status de AVTOs emitidas e gráficos de incremento de vazão por estação de tratamento (ETE).

Figura 8 – Painel em ArcGIS Dahsboards de acompanhamento

4.2. Criação do BI para acompanhamento

Como o Power BI é uma ferramenta amplamente utilizada na unidade, foram desenvolvidas visualizações personalizadas dentro da plataforma para facilitar o acompanhamento e a análise dos dados.

Os dados são consumidos diretamente do serviço do servidor do GIS, garantindo integração em tempo real com as informações geradas no ArcGIS Survey123 e Dashboards.

Além disso, a atualização dos dados no Power BI ocorre automaticamente quatro vezes ao dia, garantindo que as informações estejam sempre atualizadas para suporte à tomada de decisão.

Resumo das AVTO’s - BRK Relatório de AVTOs emitidas pela BRK, apresentando dados como status, número de lotes, área comercial, leitos hospitalares e número de alunos, além de gráficos sobre status das AVTOs e quantidade emitida por ano.

Resumo de Projetos - BRK Painel analítico da BRK mostrando dados de projetos aprovados e em análise, com gráficos sobre status dos projetos, necessidade de projeto e evolução dos projetos aprovados ao longo dos anos.

Distribuição de Tempo - BRKDashboard da BRK com gráficos e tabelas apresentando a distribuição de empreendimentos ao longo do tempo, número de ligações por ano e vazão estimada por ano, considerando 80% de adensamento.
Figura 9 – Painéis do Power BI

5. Conclusão

A implementação das soluções integradas ao ArcGIS permitiu transformar o processo de análise de viabilidade técnica e operacional na unidade de Goiás, trazendo melhorias significativas para a gestão estratégica dos empreendimentos.

A automação dos fluxos de trabalho e a integração dos dados em um único ambiente geoespacial resultaram em ganhos expressivos, como:

  • Redução do tempo de análise em 50%
  • Aumento da precisão das informações
  • Melhoria na eficiência geral do processo

Além disso, a centralização e visualização das informações em dashboards e relatórios personalizados tornaram a tomada de decisão mais ágil e baseada em dados confiáveis.

Essa evolução demonstra o impacto positivo da tecnologia geoespacial na gestão de sistemas de saneamento, contribuindo diretamente para a melhoria dos serviços prestados pela BRK Goiás e otimizando a operação das Estações de Tratamento de Efluentes (ETEs).

Autores

  1. Andréia Kerber Sampaio – Coordenadora na BRK Ambiental, Especialista em Geotecnologia e Gestão de SAA e SES
  2. Edgar Gallucci Eleutério dos Santos – GIS Specialist / Data Analyst
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