INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E SUA APLICAÇÃO NO TRATAMENTO DE ÁGUA E TRATAMENTO DE EFLUENTES: UMA REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E SUA APLICAÇÃO NO 
TRATAMENTO DE ÁGUA E TRATAMENTO DE EFLUENTES: 
UMA REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 
Bárbara Teixeira Ferreira, Teixeira.barbara@unifebe.edu.br1 
Douglas Klann, douglas.klann@unifebe.edu.br1 
Mateus Felipe, mateus.sales@unifebe.edu.br br1 
Willian Lange, willian.lange@unifebe.edu.br1 
 
1UNIFEBE – Centro Universitário de Brusque, Rua Dorval Luz, 123 – Santa Terezinha – CEP: 
88352-400 – Brusque/SC – Cx. Postal: 1501 
 
 
Resumo: A água potável protege e salva vidas, mas nem todos as pessoas tem acesso a esta 
segurança. A contaminação de águas naturais tem sido um dos grandes problemas da 
sociedade moderna, e a crescente demanda populacional requer soluções mais rápidas e 
eficientes para proporcionar a população o acesso á água potável e uma eficiente rede de 
saneamento. Tendo em vista o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento sustentável 
lançados pela Organização das Nações Unidas (ONU), uma agenda de sustentabilidade 
adotada pelos países-membros da ONU para ser cumprida até 2030. O objetivo de número 6 é 
“Assegurar a disponibilidade e gestão sustentável da água e saneamento para todos”. Neste 
objetivo, estão definidas como metas a distribuição de água de forma igualitária para a 
população mundial, e a melhoria da qualidade da água” para tanto se faz necessário os avanços 
tecnologicos para proporcionar o cumprimento deste obejtivo. A Inteligência Artificial tem 
produzido inúmeras ferramentas poderosas e práticas com o objetivo de superar problemas 
difíceis em vários campos, e resolver problemas complexos de aplicações no mundo real. Esta 
pesquisa tem como obejtivo identificar algumas aplicações de IA que podem contribuir para 
avanços tecnológicos relacionados ao tratamento de água e efluentes, através de uma revisão 
bibliográfica que enfatiza a importância deste tema para a sociedade e, algumas formas de como 
a IA pode contribuir para a resolução deste problema real. 
 
Palavras-chave: Inteligência artificial. Tratamento de água. Tratamento de efluentes. 
 
 
1. INTRODUÇÃO 
 
A Inteligência Artificial tem produzido inúmeras ferramentas poderosas e práticas com o objetivo de 
superar problemas difíceis em vários campos, e resolver problemas complexos de aplicações no mundo real. 
tecnologias IA vem sendo amplamente aplicadas nos mais diversos setores, devido a sua facilidade de uso, 
operação de alta velocidade, e precisão aceitável sem a necessidade de entender problemas físicos. 
Na medicina, tecnologias IA são utilizadas para prevenção, diagnóstico e tratamento de doenças (Zhao 
et al apud Rajaee et al., 2019), no setor financeiro, IA é utilizada para prever o fluxo de capital financeiro (Zhao 
et al apud Yang et al., 2019), para a gestão da cadeia de suprimentos a IA auxilia a gestão de riscos a 
mensurar os riscos a desenvolver planos de contingência para se fortalecer contra grandes mudanças na 
cadeia de suprimentos e potencialmente evitar perdas significativas. (Zhao et al apud Baryannis et al.,2019). 
IA tem sido usada em uma variedade de disciplinas de engenharia devido a sua habilidade para resolver 
problemas práticos, tal como o tratamento de esgoto (Zhao et al apud Al Aani et al., 2019; Antwi et al., 2019a; 
Fan et al.,2018), melhoria da qualidade do ambiente hídrico (Zhao et al apud Ahmed et al., 2019; Rajaee et 
al., 2019; Wang et al., 2019), modelagem da qualidade da água do rio (Zhao et al apud Elkiran et al., 2019), 
reciclagem de recursos hídricos (Zhao et al apud Xu et al., 2019), diagnóstico de falha da máquina (Zhao et 
al apud St-Onge et al., 2019). 
 
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 
 
A água é o elemento primordial para a existência de vida na Terra. Ela atuou como o palco do surgimento 
dos primeiros seres vivos no planeta, e mesmo quando a vida chegou à terra firme, a água continuou sendo 
necessária, seja como componente majoritário dos corpos orgânicos e/ou como fonte de nutrientes e minerais. 
Vale registrar também que de toda a superfície terrestre, cerca de 75% é preenchida por água, onde apenas 
1% está disponível para a humanidade [1]. No início da espécie, ela servia apenas para consumo para seu 
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corpo, porém com o avanço da inteligência do ser humano, a água começou a ser usada para a realização 
de suas atividades, entre elas a mais importante: a agricultura. 
Com o surgimento da indústria, da poluição e do aumento do crescimento populacional, o saneamento 
básico começou a ter destaque nas demandas sociais. O acesso à água potável é imprescindível para evitar 
o contato com águas impróprias para consumo humano, que podem vir a gerar graves situações patogênicas. 
Por outro lado, também é de suma importância a coleta de resíduos urbano e industrial, com o objetivo de 
não permitir que esse material entre em contato com fontes de água natural e acabe por poluir esses locais. 
Dessa forma surgiram as ETAs (Estação de Tratamento de Água) e ETEs (Estação de tratamento de 
Esgoto/Efluente). A primeira tem por objetivo tratar a água e deixá-la própria para o consumo da população. 
Já a segunda tem como objetivo o tratamento dos resíduos da população (esgoto, efluentes industriais etc.). 
Com a instalação dessas estações, viu-se uma grande evolução no controle das águas mundiais. Em diversos 
países a grande maioria das pessoas é atendida por esses sistemas. 
Uma análise bibliométrica e revisão sistemática realizada por Zhao et al., 2020; analisou quatro aspectos 
de aplicações de Tecnologias de IA para o tratamento de água e esgoto: tecnológico, econômico, gestão e 
reutilização de águas residuais. Neste estudo foi analisado quais os modelos de tecnologia de IA obtinham 
melhores resultados para as aplicações as quais os mesmo se propunham, modelos de algoritmos de Rede 
neural artificial e, Lógica Fuzzy são os mais amplamente usados métodos em modelos únicos, e os algoritmos 
Neural-Fuzzy e, Rede neural artificial-Algoritmo genético são frequentemente usados em modelos híbridos. 
O quadro 1 apresenta os principais pontos analisados identificados 
 
Quadro 1. Análise de correlação dos algoritmos aplicados para otimização dos processos de tratamento de água e 
esgoto. Valores obtidos através de análise bibliométrica e revisão sistemática. 
Algoritmo aplicado Objetivo Acuracidade (ρ) 
ANN, FL, ANFIS, ABM e ANN-
GA 
prever e otimizar a remoção de poluentes 
convencionais 
0.63-0.99 
ANN, ANN-GA, e ANN-PSO 
prever e otimizar a remoção de metais pesados 
0.948-1.00 
ANN 
remoção poluentes orgânicos e poluentes mistos 
0.99 
ANN e ANN-GA 
controlar a incrustação da membrana no tratamento 
físico de água e tratamento de efluentes 0.99 
ANN, NF, ANFIS, RL, e MOOC 
eficiência de processamento aprimorada e custos 
reduzidos 
controlando o fluxo diário, fluxo afluente, sistemas de 
monitoramento e automação da estação de tratamento 
0.90-0.99 
Fonte: Adaptado de Zhao et al, 2020. 
 
Este estudo demonstrou ainda que ao controlar a aeração, a tecnologia de IA pode reduzir o consumo de 
energia da estação de tratamento em uma média de 15%. A aplicações de algoritmos como DM, ANN, RL, 
ANFIS, NF, FL e ES podem inclusive reduzir os custos operacionais em até 30%, reduzindo o consumo de 
energia, químicos(matéria prima) e utilização de mão de obra. 
 
2.1. Brasil 
 
No Brasil, a situação dos serviços de distribuição de água ainda não é favorável. Em 2018, de acordo com 
o SNIS [2], 101 milhões de brasileiros não possuíam acesso a coleta de esgoto, e cerca de 39,1 milhões não 
tinham acesso a água potável. A situação se torna ainda mais precária em ocasiões como por exemplo a do 
ano de 2015 em São Paulo, onde ocorreu uma grande estiagem que deixou milhares de pessoas sem acesso 
a água pois o sistema de distribuição não conseguiu atender a demanda. 
Nesse ponto é que entra um problema muito importante e que não possui a devida atenção: o desperdício 
de água dos sistemas de distribuição. Esses sistemas são grandiosas obras de engenharia, que possuem 
tubulações quilométricas para alcançarmilhões de pessoas por diversas cidades. Como qualquer obra, o 
desgaste com o passar do tempo acaba gerando problemas que necessitam de reparo. No caso desses 
sistemas, ocorrem o surgimento de vazamentos, gerando a chamada “água não faturada”. A água não 
faturada é toda quantidade de água que sai da ETA, mas acaba se perdendo em vazamentos na tubulação 
devido a problemas de má qualidade do material, desgaste, variação de pressão, tráfego de veículos etc. 
Em 2015, cerca de 6,53 bilhões de m³ de água tratada foi perdida [4]. É possível conhecer esse número 
relacionando a quantidade que sai da ETA, com a quantidade faturada pelas unidades consumidoras mais a 
quantidade usada pela própria ETA. A diferença é a água não faturada. Em porcentagem, de acordo com 
dados de 2018 do SNIS, as empresas públicas apresentaram uma perda de água na casa de 39%. Já as 
 
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empresas privadas o número é ainda pior: 48,7%. A água tratada que já é pouca, torna-se ainda mais escassa. 
E quem tem o papel de garantir o bom gerenciamento desse bem, acaba contribuindo com o desperdício. 
Felizmente já existem iniciativas trabalhando para amenizar ao máximo esse problema. Diversos 
pesquisadores e empresas estão estudando formas de encontrar com mais agilidade esses vazamentos, e 
assim poder coordenar as equipes de manutenção para consertar as avarias responsáveis pelo desperdício. 
Em 2016, a Fapesp (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo) e a Sabesp (Companhia de 
Saneamento Básico do Estado de São Paulo) destinaram recursos a pesquisas sobre saneamento. Uma 
delas resultou na criação de um sistema baseado em inteligência artificial, onde por meio de microfones, a 
tecnologia identificará a presença de vazamentos e em seguida, irá efetuar o chamado para a equipe de 
manutenção se deslocar até o local indicado. 
Outra iniciativa e dessa vez de três engenheiros de Goiás, é o desenvolvimento de um robô capaz de 
adentrar as tubulações e verificar sua situação, identificando a presença de avarias caso existam [6]. 
Um outro caso é a empresa SmartAcqua, que através da computação na nuvem, inteligência artificial, big 
data e geolocalização, consegue atuar na redução das perdas de água. O sistema cruza informações 
operacionais e comerciais, analisando o consumo de cada consumidor, levando em conta a sua localização 
[7]. Dessa forma, a ferramenta consegue gerar gráficos e mapas de calor de onde estão localizadas as 
maiores perdas de água, direcionando a equipe estratégica em elaborar ações com o objetivo de reduzir o 
desperdício [8]. 
No ano de 2011, Antônio Sérgio Spolaor, mestre em engenharia civil, implantou um sistema inteligente na 
SABESP da cidade de Santa Rosa de Viterbo – SP, pois a cidade sofria com desabastecimento de água, pelo 
fato da agua ser distribuída por um sistema de gravidade. "O sistema apresentava problemas de distribuição 
de água, não conseguindo suprir a demanda em todos os períodos do dia. 
Com a válvula de entrada do reservatório da Zona Média aberta, a água fornecida pela Estação de 
Tratamento que deveria atender o reservatório da Zona Alta, escoava diretamente para o reservatório da Zona 
Média, uma vez que em determinados horários o consumo era muito elevado e o reservatório da Zona Média 
não elevava o nível, resultando assim no desabastecimento do reservatório da Zona Alta." 
A solução implantada por ele foi então substituir essas válvulas por válvulas motorizadas controladas por 
um sistema CLP (Controlador Lógico Programável), sendo possível fazer manobras de abertura e fechamento 
destas válvulas quando necessário. O comando da válvula foi definido com base no nível do reservatório da 
zona alta, transmitido (via rádio-modem) para a estação remota de controle da válvula, Através do algoritmo 
implantado nesse CLP, também é transmitido o nível dos reservatórios e alerta de seus níveis extremos. 
Um algoritmo de operação então é implantado em um sistema "SCADA" (Supervisory Control and Data 
Acquisition – Controle Supervisório e Aquisição de Dados.) para o controle das válvulas, onde ele capta as 
informações do nível dos reservatórios, atribui-se um coeficiente proporcional entre as alturas dos mesmos e 
assim controla o nível do reservatório da zona média em função do reservatório da zona alta automaticamente 
(SPOLAOR, 2011). 
 
2.2. Exterior 
 
No exterior também existem iniciativas do tipo. Na universidade de Stanford por exemplo, pesquisadores 
estão usando Machine Learning para identificar reservatórios e barragens com nível baixo de água. Essas 
estruturam são fornecedoras de água potável e energia, porém devem ser bem administradas, pois podem 
causar diversos problemas ambientais caso não sejam bem cuidadas [9]. 
 
3. CONCLUSÕES 
 
Realizada a revisão bibliográfica, percebe-se que o saneamento brasileiro precisa de atenção, 
principalmente no que se refere à distribuição de água tratada. A quantidade distribuída que já não é 
suficiente, se torna ainda mais escassa com os desperdícios. Dessa forma, os pesquisadores viram nas 
tecnologias de inteligência artificial a possibilidade de resolver esse problema de maneira eficiente, obtendo 
bons resultados e ajudando os sistemas de distribuição de água a alcançar mais pessoas com menos 
desperdícios. 
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4. LISTA DE SIGLAS 
 
ABM - Agent-based model 
ANFIS - Adaptive neuro-fuzzy inference system 
ANN - Artificial neural network 
ANN-GA - Artificial neural network-Genetic algorithm 
ANN-PSO - Artificial neural network-Particle swarm optimization 
DM - Data mining 
ES -Expert system 
FL - Fuzzy logic 
MOOC - Multi-objective optimal control 
NF - Neural-fuzzy 
RL - Reinforcement learning 
 
 
5. REFERÊNCIAS 
 
[1] WERDINE, Demarcus. PERDAS DE ÁGUA EM SISTEMAS DE ABASTECIMENTO. amanda , Itajubá, v. 
1, n. 1, p. 1-128, dez./2002. Disponível em: https://saturno.unifei.edu.br/bim/0031253.pdf. Acesso em: 14 
set. 2020. 
[2] SENADO NOTÍCIAS. Senado aprova novo marco legal do saneamento básico Fonte: Agência 
Senado. Disponível em: https://www12.senado.leg.br/noticias/materias/2020/06/24/senado-aprova-novo-
marco-legal-do-saneamento-basico. Acesso em: 16 set. 2020. 
[3] PORTAL TRATAMENTO DE ÁGUA. Inteligência Artificial, Internet das Coisas e Big Data já 
conseguem evitar o desperdício de água. Disponível em: 
https://www.tratamentodeagua.com.br/inteligencia-artificial-internet-das-coisas-e-big-data-ja-conseguem-
evitar-o-desperdicio-de-
agua/#:~:text=A%20incorpora%C3%A7%C3%A3o%20de%20novas%20tecnologias,e%20processados
%20em%20tempo%20real.. Acesso em: 16 set. 2020. 
[5] PORTAL SANEAMENTO BÁSICO. A tecnologia artificial aplicada ao saneamento. Disponível em: 
https://www.saneamentobasico.com.br/tecnologia-artificial-saneamento/. Acesso em: 16 set. 2020. 
[6] EOS CONSULTORES. SISTEMAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADOS AO SANEAMENTO. 
Disponível em: https://www.eosconsultores.com.br/sistemas-de-inteligencia-artificial/. Acesso em: 16 set. 
2020. 
[7] SMARTACQUA. Solução. Disponível em: https://smartacqua.com/pt/produtos/. Acesso em: 16 set. 2020. 
[8] MICROSOFT NEWS CENTER BRASIL. Veja como a inteligência artificial está ajudando a garantir 
água para o seu futuro. Disponível em: https://news.microsoft.com/pt-br/features/veja-como-a-ia-esta-
ajudando-a-garantir-agua-para-o-seu-futuro/. Acesso em: 16 set. 2020. 
SPOLAOR, Antônio Sérgio Automação nos sistemas de abastecimento de água. Caso do controle da 
reservação de distribuição. / Antônio Sérgio Spolaor. --Campinas,SP: [s.n.], 29/0, 2011. 
ZHAO, Lin; DAI, Tianjiao; QIAO, Zhi; SUN, Peizhe; HAO, Jianye; YANG, Yongkui. Application of artificial 
intelligence to wastewater treatment: A bibliometric analysis and systematic review of technology, 
economy, management, and wastewater reuse. Journal of Process Safety and Environmental Protection 
- Elsevier; Volume 133, January2020, Pages 169-182. 
 
 
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ITS APPLICATION IN WATER 
TREATMENT AND TREATMENT OF EFFLUENTS: A BIBLIOGRAPHIC 
REVIEW 
Bárbara Teixeira Ferreira, Teixeira.barbara@unifebe.edu.br1 
Douglas Klann, douglas.klann@unifebe.edu.br 
Mateus Felipe, mateus.sales@unifebe.edu.br br1 
Willian Lange, willian.lange@unifebe.edu.br1 
 
1UNIFEBE – Centro Universitário de Brusque, Rua Dorval Luz, 123 – Santa Terezinha – CEP: 88352-400 – 
Brusque/SC – Postal code: 1501 
 
 
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Abstract: Safe water protects and saves lives, but not everyone has access to this security. The 
contamination of natural waters has been one of the major problems of modern society, and the growing 
population demand requires faster and more efficient solutions to provide the population to get access to 
potable water and an efficient sanitation. In view of achieve the Sustainable Development Goals proposed by 
the United Nations (UN), a sustainability agenda adopted by UN member countries to be achieve by 2030. 
Goal number 6 is “To ensure availability and sustainable management water and sanitation for all”. In this 
objective, goals are defined as the equal distribution of water to the world population, and the improvement of 
water quality” for this reason, technological advances are necessary to provide the fulfillment of this objective. 
Artificial Intelligence has provided numerous powerful and practical tools with the aim of overcoming difficult 
problems in various fields, and solving complex application problems in the real world. This research aims to 
identify some applications of AI that can contribute to technological advances related to the treatment of water 
and effluents, through a bibliographic review that emphasizes the importance of this theme for society and, 
some ways of how AI can contribute to the solving this real problem. 
Keywords: Artificial Intelligence. Water treatment. Wastewater treatment.