As chuvas extremas estão sobrecarregando as redes de esgoto existentes. Em vez de construir imediatamente novos túneis caros, as empresas de abastecimento de água estão aplicando inteligência artificial para conter vazamentos, prever inundações e maximizar a capacidade de suas tubulações subterrâneas já existentes.
As empresas de saneamento enfrentam um problema matemático complexo. As chuvas estão se tornando mais intensas, sobrecarregando regularmente as redes de esgoto construídas para um clima muito mais ameno. Ao mesmo tempo, as operadoras enfrentam rigorosa fiscalização ambiental e orçamentos de capital extremamente limitados. Elas precisam, de alguma forma, extrair mais desempenho de ativos subterrâneos obsoletos.
A inteligência artificial (IA) oferece uma solução prática para essa lacuna de capacidade. Em vez de ser um conceito tecnológico vago, os modelos computacionais agora proporcionam aos operadores a visibilidade necessária para agirem com antecedência e utilizarem cada gota da capacidade existente dos dutos antes de terem que investir bilhões em grandes obras civis.
Fatores que impulsionam o mercado de gestão de esgoto
O ritmo e a forma de adoção da IA variam conforme a região, moldados por desafios locais específicos, que vão desde metas de conformidade rigorosas até ameaças climáticas extremas.
No Reino Unido e na Europa, normas ambientais mais rigorosas e a crescente preocupação com a qualidade dos rios estão impulsionando as empresas de serviços públicos a adotarem uma gestão de drenagem mais integrada. No Reino Unido, revisão de preços de 2024.
A nível europeu, a legislação sobre águas residuais urbanas reforça essa mesma direção, exigindo que os Estados-Membros desenvolvam planos integrados de gestão da drenagem urbana.
Na América do Norte, onde o setor de serviços públicos é mais fragmentado, o investimento digital está frequentemente ligado à fiscalização e às ações de fiscalização do uso da água. Na prática, isso geralmente significa fundamentar argumentos em torno da redução da infiltração e do fluxo de entrada (I&I), do adiamento da expansão das estações de tratamento e da redução dos custos de manutenção emergencial.
Na região da Ásia-Pacífico, a adaptação climática e a resiliência a inundações são frequentemente questões centrais. A Watercare está a implementar 5000 sensores na sua rede de águas residuais em Auckland, como parte de um programa de redes inteligentes no valor de 12 milhões de dólares neozelandeses.
Progresso na implementação do nosso programa de modelagem de inundações A expectativa é de que 70 projetos de modelagem sejam concluídos antes de 2026, com previsões climáticas estendidas até 2100. Em Singapura,
Previsão e monitoramento de inundações Combina o monitoramento em tempo real com a previsão de precipitação baseada em radar para melhorar as decisões operacionais de curto prazo.
Como funcionam os sistemas de esgoto inteligentes
A gestão inteligente de sistemas de esgoto exige mais do que uma única plataforma de software ou tipo de sensor. Ela depende da fusão de fluxos de dados que, historicamente, os operadores mantinham completamente separados.
O SIG (Sistema de Informação Geográfica) fornece o layout da rede e a localização dos ativos. Os dados de CFTV (Circuito Fechado de TV) adicionam informações sobre a condição estrutural. Sensores de campo contribuem com medições quase em tempo real de profundidade, vazão, nível e status das bombas. Os sistemas SCADA (Sistemas de Análise e Controle de Infraestrutura) adicionam dados operacionais de estações de bombeamento e outros pontos de controle. Informações meteorológicas e previsões de radar fornecem uma visão do que a rede poderá ter que absorver em breve.
A verdadeira vantagem operacional surge quando essas diferentes entradas se fundem em uma visão unificada.
Quando os dados de campo, as entradas do SCADA e as previsões meteorológicas estão em uma plataforma comum, as concessionárias podem usar modelos hidráulicos juntamente com ferramentas de aprendizado de máquina. Isso as ajuda a ir além de simples alarmes acionados por limites fixos.
Torna-se possível identificar anomalias mais cedo, priorizar eventos com mais eficácia e, em configurações mais avançadas, dar suporte ao controle dinâmico da rede.
Nesse sentido, a IA não é simplesmente uma camada digital adicional. Ela está se tornando parte da forma como as concessionárias interpretam a condição dos ativos, compreendem o comportamento hidráulico e determinam quando é necessária intervenção.
Ganhos de Eficiência: Inspeção e Codificação Automatizadas
A inspeção de tubulações representa uma das aplicações mais consolidadas da inteligência artificial em operações de tratamento de águas residuais.
Tradicionalmente, as inspeções por CFTV exigem que operadores treinados revisem manualmente longas horas de filmagens. Esse processo é lento e pode ser inconsistente, especialmente quando a fadiga afeta a identificação ou codificação de defeitos. A visão computacional torna os resultados da inspeção mais rápidos de processar e mais fáceis de padronizar.
Isso já é visível nas implementações de serviços públicos.
Na Greater Western Water, a VAPAR, empresa australiana especializada em inspeção de esgoto, utilizou inteligência artificial para aprimorar o planejamento de investimentos. Os materiais publicados do projeto apontam para um refinamento de aproximadamente A$ 2 milhões na estimativa inicial do programa prioritário. Na United Utilities, uma implementação separada reduziu o tempo de processamento de levantamentos de 10 para dois dias – uma melhoria de 80%.
Uma tendência semelhante pode ser observada na América do Norte.
O resumo do projeto Pacific Northwest da SewerAI abrange 132 levantamentos e 29748 pés lineares de inspeções por CCTV . Os resultados apresentados mostram que a avaliação baseada em IA identificou 32.99% mais problemas do que os levantamentos manuais e deixou de detectar 90.13% menos problemas, mantendo uma margem de erro inferior a 10%.
Essas ferramentas também estão se mostrando úteis em situações de emergência. Transformando dados em ação para acelerar a recuperação do sistema de esgoto após os incêndios florestais no Havaí.
Nesta fase, a proposta de valor é relativamente clara. As empresas de serviços públicos obtêm uma visão mais rápida e consistente da condição dos ativos, proporcionando uma base mais sólida para o planejamento de manutenção e a priorização de investimentos.
Gerenciamento de eventos: Filtragem de alarmes para evitar sobrecargas
Além de avaliar a saúde estrutural, os operadores devem monitorar como suas redes se comportam na prática sob fluxo ativo.
É aí que a IA está sendo aplicada a dados de fluxo, nível e eventos para aprimorar o planejamento de manutenção e reduzir derramamentos evitáveis. Um problema comum em salas de controle é a sobrecarga de alarmes. Os sistemas geram alertas repetidos durante períodos de chuva, mas muitos desses alertas refletem o comportamento hidráulico esperado, em vez de falhas iminentes.
Estudo de Caso: Wessex Water – StormHarvester. Durante um período de testes de três meses, o sistema identificou mais de 60 obstruções iminentes em tempo real. Os resultados publicados também indicam que 4,500 alarmes foram gerados durante o período piloto com a abordagem existente, enquanto a abordagem baseada em IA teria reduzido os alertas da sala de controle em 97%, resultando em apenas 138 alertas.
A mesma abordagem analítica também pode ser usada para identificar perdas ocultas de capacidade. Anglian Water – Combatendo a Infiltração e o Fluxo Intra-ramo na Rede de Esgoto. O resultado relatado foi um investimento de £ 2.4 milhões em intervenções direcionadas, uma redução de 20% no fluxo atribuído à entrada, ao fluxo intra-ramo e à infiltração, e quase 600 horas a menos de operação da estação de bombeamento.
Métodos semelhantes também estão sendo usados para gerenciar riscos de inundação e capacidade. Combinando informações sobre esgoto e águas pluviais para melhor compreender o desempenho e os riscos da rede de esgoto da Northern Ireland Water , cerca de 85% dos locais destacados apresentaram resultados confirmados. De forma mais ampla, a plataforma visa fornecer alertas de inundação com até 48 horas de antecedência.
A South West Water oferece outro exemplo de como essa abordagem está sendo aplicada. A empresa afirma que agora possui cerca de 12,000 sensores inteligentes atuando como monitores de nível de esgoto em toda a região e, separadamente, relata que os incidentes de poluição foram reduzidos pela metade nos oito meses até agosto de 2025, enquanto os transbordamentos de águas pluviais diminuíram em quase 50% no último ano.
A importância prática reside não na previsão como uma capacidade abstrata, mas em direcionar a atenção para os locais e eventos com maior probabilidade de exigir ação, para que as equipes de campo e os operadores possam intervir mais cedo e de forma mais seletiva.
Otimização de Ativos: Extraindo Valor da Infraestrutura Atual
O uso mais avançado de IA na gestão de esgotos e transbordamentos vai além do diagnóstico e da previsão, chegando ao controle em tempo real.
Nesta fase, o objetivo é operar a rede existente de forma mais dinâmica. As concessionárias podem antecipar as chuvas, ajustar bombas e comportas com antecedência e direcionar os fluxos de forma mais inteligente, para que o armazenamento e o transporte disponíveis sejam utilizados de forma mais completa antes da construção de novas infraestruturas.
Um dos exemplos mais conhecidos vem de South Bend, Indiana . Informações publicadas pela Xylem indicam que o programa de esgoto inteligente da cidade eliminou os transbordamentos em períodos de seca, reduziu os volumes de transbordamento de esgoto combinado (CSO) em mais de 80% e ajudou a garantir um plano de controle de longo prazo aprovado pela EPA, que exigiu 60% menos investimento em infraestrutura do que o estimado inicialmente, economizando aproximadamente US$ 400 milhões em despesas de capital.
Um princípio semelhante foi aplicado em Grand Rapids, Michigan , onde o monitoramento e a modelagem digitais ajudaram a demonstrar que o problema de infiltração e entrada de água na cidade poderia ser resolvido por US$ 30 a 50 milhões, em vez da estimativa inicial de US$ 1 bilhão, de acordo com a Xylem.
A plataforma AQUADVANCED Urban Drainage da SUEZ aponta na mesma direção. Ela se apresenta como uma combinação de monitoramento em tempo real, previsão do tempo e modelagem hidráulica para dar suporte ao controle automatizado, maximizando o uso da capacidade de armazenamento, limitando transbordamentos e reduzindo o risco de inundações.
As informações publicadas sobre o projeto também descrevem o sistema em operação em diversas cidades europeias e o AQUADVANCED® Urban Drainage dá suporte às operações do sistema de drenagem de Singapura.
O valor operacional da IA torna-se mais evidente neste ponto. As ferramentas digitais agora fazem mais do que apenas analisar eventos passados ou prever riscos futuros. Nas implementações mais avançadas, elas influenciam diretamente a forma como os operadores gerenciam a rede sob pressão ativa.
Além do transbordamento: uma visão conectada para a drenagem urbana
Apesar de todos os avanços, expandir esses sistemas para toda a área de atendimento de uma concessionária de serviços públicos continua sendo um desafio.
O software preditivo depende fortemente de dados históricos precisos e sensores físicos robustos que possam suportar as condições adversas do subsolo por anos. Além disso, os operadores da sala de controle precisam de tempo e resultados comprovados para construir confiança nas recomendações automatizadas antes de abandonar a supervisão manual tradicional. Apesar desses desafios, os gestores de recursos hídricos estão gradualmente deixando de monitorar tubulações isoladas para gerenciar seus sistemas de esgoto como um sistema único e conectado.
A IA, por si só, não consegue substituir a infraestrutura obsoleta, mas fornece a inteligência operacional necessária para maximizar a capacidade dos sistemas de drenagem já existentes. À medida que eventos climáticos extremos exercem uma pressão sem precedentes sobre o sistema de drenagem urbana, as concessionárias mais resilientes serão aquelas que combinarem engenharia física com software preditivo. Em última análise, dominar essa camada digital proporciona aos operadores a previsão precisa de que precisam para direcionar a água com segurança e proteger suas comunidades antes mesmo que a chuva comece a cair.
À medida que as redes de drenagem urbana enfrentam a dupla pressão da infraestrutura envelhecida e de eventos climáticos extremos, a gestão inteligente de esgoto torna-se essencial para a construção de cidades resilientes. O futuro da drenagem urbana dependerá não da substituição da infraestrutura física por ferramentas digitais, mas da integração das duas — utilizando dados, inteligência preditiva e controle em tempo real para tornar as redes existentes mais eficientes, capazes de responder mais rapidamente e resistir a condições climáticas cada vez mais imprevisíveis.
