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Ano de entrega do projeto
2022
Cliente
Foz do Chapecó Energia S.A. e Energética Barra Grande S.A. (BAESA)
Setor Prioritário
Energia
O projeto envolve não só o desenvolvimento do sistema como também a coleta de dados e todas as etapas necessárias para ajuste e validação de modelos específicos para o reservatório de Foz do Chapecó. Com relação à customização de modelos para o reservatório, um dos principais desafios é a obtenção dos dados in situ necessários para o ajuste e validação dos modelos, que devem ser concomitante com as passagens de satélites e seguir todo um protocolo de aquisição visando a qualidade dos dados. Com relação ao desenvolvimento do sistema, o principal desafio está relacionado à diversidade de tecnologias que estão sendo empregadas no projeto como armazenamento e processamento na nuvem, processamento de imagens de satélites, integração de dados de diferentes formatos, e desenvolvimento de interface web para visualização e consulta de dados.
O sistema foi desenvolvido em linguagem Python utilizando diferentes serviços de computação e armazenamento em nuvem oferecidos pela Amazon Web Services (AWS). Para o seu desenvolvimento foram considerados os seguintes requisitos técnicos: (1) capacidade de monitoramento operacional, (2) processamento automatizado, (3) customizável, (4) escalável e (5) uso amigável e diferentes níveis de acesso. Para a aplicação piloto no reservatório de Foz do Chapecó, os modelos para estimativa de parâmetros de qualidade da água foram ajustados e validados com base em dados coletados em campo, no próprio reservatório.
O resultado principal do projeto é um sistema para o monitoramento remoto de qualidade da água em reservatórios hidrelétricos, baseado em imagens multiespectrais coletadas por satélites e técnicas de armazenamento e computação na nuvem. O sistema pode ser customizado para o monitoramento de diversos parâmetros que são exigidos pelas normas brasileiras (p.ex., resolução CONAMA 37/2005 e resolução conjunta ANEEL/ANA 03/2010). Adicionalmente o sistema suporta a inserção de dados obtidos in situ para complementar o monitoramento remoto, além de permitir o calculo de indicadores e emissão de alertas.