Enquadramento
A Águas do Tejo Atlântico tem por missão gerir de forma eficiente e sustentável o sistema multimunicipal de saneamento de águas residuais da Grande Lisboa e Oeste.
A eficiência do processo de tratamento de águas residuais está muito relacionada com a capacidade de analisar os dados produzidos e assim tomar decisões informadas e antecipar potenciais problemas.
Um dos principais dados associados ao processo é o caudal de tratamento diário.
Os dados provenientes de sensorização podem apresentar valores anómalos, obrigando ao seu tratamento, correção e validação.
As metodologias de correção e tratamento de dados nem sempre são uniformes, dificultando a implementação de modelos de tratamento automáticos para se conseguir obter facilmente um volume diário de caudal tratado com uma elevada fiabilidade.
Objetivos, resultados esperados e metodologia
Objetivos
- Estruturar e desenvolver uma metodologia para o tratamento automático de dados de processo relacionado com águas residuais.
- Aplicar a metodologia proposta para desenvolver um modelo matemático estatístico para o tratamento de dados de caudal diário, com outras variáveis existentes no processo.
- Criar um algoritmo em Python, tendo por base o modelo de tratamento de dados desenvolvido, para a posterior automatização do tratamento de dados.
Métodos
A metodologia proposta e o desenvolvimento do modelo, deve ter por base a aplicação de métodos matemáticos e estatísticos para a formulação dos outputs do modelo, bem como a relação com diversa variáveis e granulometrias diferentes, nomeadamente, energia instantânea e diária, precipitação, caudais instantâneos, entre outros, por forma a melhorar o output do modelo de tratamento.
Resultados esperados
- Uma metodologia para o desenvolvimento de modelos de tratamento e correção de dados associado aos dados do processo de tratamento de águas residuais.
- Aplicando a metodologia proposta, obter um modelo matemático robusto para o tratamento de dados de caudal, dando assim suporte às equipas de operação na aferição do caudal diário, aumentando a fiabilidade dos dados.
- Ter um algoritmo matemático que diariamente possa ser aplicado assegurando o tratamento e correção automático de dados de caudal.
Tarefas
T1. Avaliação do estado de arte relativo a metodologias matemáticas para tratamento de dados de caudal (1 mês)
T2. Desenvolvimento da metodologia para o desenvolvimento de modelos para o tratamento de dados de processo de águas residuais (1 mês)
T3. Aplicação da metodologia para o desenvolvimento de um modelo matenmático para o tratamento e correção de dados de caudal (3 mês)
T4. Validação da metodologia e modelo desenvolvido (1 mês)
T5. Desenvolvimento do algoritmo matemático para o
tratamento automárico de dados de caudal (1 mês)
Área de formação do estudante
Matemática Aplicada, Estatística, Data Science
Competências a adquirir
Pensamento estratégico e inovador: capacidade de desenvolver e implementar estratégias eficazes e cultivar uma mentalidade criativa e inovadora para identificar oportunidades de melhoria e desenvolver soluções novas e eficazes para o tratamento de dados e gestão de informação.
Análise crítica: desenvolver competências para avaliar criticamente o funcionamento do sistema, identificando as lacunas e pontos estratégicos e de melhoria, bem como avaliar informações, dados e evidências de maneira objetiva e questionar premissas subjacentes para atingir conclusões fundamentadas.
Pesquisa e recolha de dados: dominar técnicas de pesquisa, incluindo revisão bibliográfica, recolha e análise de dados qualitativos e quantitativos relevantes para o estudo.
Conhecimento teórico: adquirir uma compreensão sólida dos princípios e conceitos fundamentais relacionados com o tratamento de dados e gestão de informação.
Resolução de problemas: aprender a identificar e definir claramente os problemas, analisar as suas causas subjacentes e desenvolver soluções eficazes e sustentáveis para resolvê-los por meio de abordagens criativas e baseadas em evidências.
Adaptabilidade e aprendizagem contínua: estar aberto a novas ideias, perspetivas e abordagens, e estar disposto a continuar a aprender e a desenvolver-se profissionalmente após a conclusão do programa.
Ética e responsabilidade social: compreender e aplicar princípios éticos na pesquisa e prática profissional, demonstrando compromisso com o bem-estar dos trabalhadores.
Local de trabalho
Sede da Águas do Tejo Atlântico – FA de Alcântara
Critérios de seleção
Classificação obtida nas disciplinas de “Análise matemática” e de “Estatística” (ou equivalentes) igual ou superior a 13 valores, sendo que existe alguma flexibilidade.
Conhecimentos intermédios em Python.
Observações
Os resultados obtidos do trabalho poderão ser passiveis para publicações em conferências nacionais e internacionais.
Os resultados obtidos terão de ser sempre anonimizados tanto para a elaboração do documento final como para qualquer publicação que seja feita.