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Estudos de Caso
Cornell University e @RISK Ajudam a LCRA a Gerenciar Suprimentos de Água

Armazenagem efetiva e distribuição de água é um desafio em muitas regiões, mas na parte Central do Texas, quente e árida, o fornecimento de água afeta cada pessoa, fazenda e negócio. A autoridade fluvial da parte inferior do Colorado (LCRA) gerencia o fornecimento de água para as municipalidades, fazendas e indústrias ao longo das 600 milhas do Rio Texas Colado que inclui a capital do estado, Austin. Em uma parceria única, estudantes de Pesquisa Operacional da Cornell University colaboraram com a LCRA para desenvolver um modelo de fornecimento de água usando o software @RISK da Palisade.

Além de gerenciar o fornecimento de água e o ambiente da bacia inferior do Rio Colorado, a LCRA tem diversos papéis na área Central do Texas: gerar eletricidade, desenvolver utilidades com água e água despejada, fornecer áreas de recreação pública e suportar o desenvolvimento da comunidade e da economia. Por sinal, a LCRA opera seis hidroelétricas e possui cerca de 16.000 acres de terras recreativas, com mais de 40 parques, centros de ciências naturais e áreas de preservação natural.

O Desafio de Gerenciamento da Água
A LCRA gerencia a água disponível para venda para os municípios, indústrias, agricultura e outros usuários através de uma série de permissões ou contratos de “direitos de água”. O fornecimento de água é garantida para um milhão de usuários residenciais da LCRA, mesmo em tempos de seca, através de contratos “firmes” com as municipalidades locais. O fornecimento de água para a agricultura possui menor prioridade, é contratada anualmente no começo do ano e considerada “interruptível”. Ou seja, em momentos de baixo fornecimento ou seca, o uso de água para irrigação agrícola pode ser interrompida. O crescimento rápido da população combinado com o fornecimento limitado tornou o gerenciamento da água vital para o bem estar da região.

Há amplo volume de dados históricos para fatores incertos como fluxo de água, quantidade de chuva e consumo. O @RISK foi capaz de representar estas incertezas usando funções de distribuição de probabilidade. A equipe da Cornell usou as funcionalidades de ajuste de distribuição do @RISK para criar funções de distribuição altamente precisas baseadas nos dados históricos reais para estas incertezas.

A Solução Cornell-@RISK
Os estudantes de Pós Graduação da Cornell University Geeta Bhadauria, Raoul Costa de Beauregard e Andrew Pollock, trabalhando sob a supervisão do Professor Huseyin Topaloglu, desenvolveram um modelo de fornecimento da água usando o @RISK for Excel. De acordo com o Dr. Topaloglu, “O desafio é assegurar que a demanda por água potável e outras necessidades sejam atendidas, mantendo o fornecimento para os usos industrial, agrícola e recreativ.”

Há amplo volume de dados históricos para fatores incertos como fluxo de água, quantidade de chuva e consumo. O @RISK foi capaz de representar estas incertezas usando funções de distribuição de probabilidade. A equipe da Cornell usou as funcionalidades de ajuste de distribuição do @RISK para criar funções de distribuição altamente precisas baseadas nos dados históricos reais para estas incertezas.

Através da Simulação de Monte Carlo, o@RISK prevê a quantidade de água e as probabilidades de que ocorram diferentes valores, informando à LCRA quanta água está disponível para contrato a cada ano. O modelo funciona de forma que quantidades ótimas de água estejam disponíveis para contratos interruptíveis e assegure que água suficiente esteja retida nos reservatórios para atendar a demanda durante os anos de pouca chuva.

O @RISK da Palisade foi o coração do modelo. O @RISK manuseou todas as incertezas, lidou com as variações e gerou resultados claros. De acordo com Mark Jordan, Gerente de Gerenciamento Fluvial na LCRA, “À medida que a demanda no nosso rio cresce, a LCRA está sempre procurando formas mais eficientes de gerenciar o fornecimento da água . Esta pesquisa mostrou o potencial de novos métodos.”

» @RISK
» Lower Colorado River Authority
» Engeharia Industrial e Pesquisa Operacional na Cornell



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