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André Luis Céspedes da Silva; Ernane José Xavier Costa

DOI: 10.22167/2675-6528-202604619

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

Um sistema embarcado de baixo custo para monitoramento de processos de saneamento foi desenvolvido, visando aprimorar a coleta de dados hidrológicos e a automação de processos, desde a captação de água até o tratamento de efluentes. O objetivo foi desenvolver uma rede de sistemas embarcados sem fio, integrada a um sistema supervisório de Apoio à Decisão (SAD), para monitorar parâmetros essenciais à gestão dos serviços de saneamento. A arquitetura utilizou microcontroladores ESP32 para coleta de dados e o protocolo MQTT para comunicação de baixa latência. O servidor foi implementado em Python com Django e MySQL. Adotou-se Edge Computing com brokers locais em Raspberry Pi para descentralizar o processamento e garantir resiliência. O hardware foi confeccionado por fresagem de precisão e integrou módulos GSM/GPRS para conectividade remota. Durante o ensaio de calibração, obteve-se um coeficiente de determinação R² de 0,9984, comprovando a exatidão estatística do sistema. Vinte unidades do protótipo foram instaladas em ambiente industrial real no município de Pirassununga-SP, validando a viabilidade técnica da telemetria de baixo custo. A solução demonstrou ser tecnicamente viável e estatisticamente confiável, superando falhas de comunicação em infraestruturas legadas e oferecendo um avanço estratégico para a gestão hídrica.

Palavras-chave: Automação industrial; IoT; Setor de saneamento; Telemetria; Tratamento de água.

1. Introdução

Os recursos hídricos exercem uma influência significativa no desenvolvimento econômico, ambiental e social do Brasil, sendo cruciais para as atividades diárias, o saneamento e a sustentação da vida (Lunegova et al., 2022). Contudo, o país enfrenta desafios persistentes na gestão desses recursos, necessitando combater crises hídricas e garantir a qualidade e disponibilidade da água para consumo humano, atividades econômicas e produção agrícola. Nesse cenário, a implementação de sistemas eficazes de monitoramento da distribuição de água é fundamental para uma gestão hídrica adequada.

A situação do saneamento básico no Brasil revela disparidades notáveis. Segundo o Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS, 2022), enquanto 84,9% da população tem acesso à rede de água tratada, apenas 56,0% dispõem de coleta de esgoto. A deficiência na coleta de efluentes impacta diretamente a qualidade dos recursos hídricos, contribuindo para a contaminação de corpos d’água e o aumento de doenças infecciosas gastrointestinais e parasitárias de veiculação hídrica, como giardíase e febre tifoide. Adicionalmente, a irrigação agrícola com água de baixa qualidade representa um risco à saúde dos trabalhadores rurais e dos consumidores (Lazzaretti, 2012).

O Marco Regulatório do Saneamento, estabelecido pela Lei n.º 11.445/2007, visa endereçar essas questões, definindo diretrizes nacionais para o setor. A legislação promove o acesso transparente a informações sobre a qualidade da água e o esgotamento sanitário, buscando um serviço de saneamento eficiente e seguro (Brasil, 2020). Apesar disso, a distribuição de água tratada no Brasil ainda enfrenta desafios consideráveis, com perdas médias de 40% devido a vazamentos, fraudes, infraestrutura deficiente e práticas ineficientes de distribuição e armazenamento (Quilici, 2024).

A gestão de recursos hídricos é ainda mais complexa pela falta de monitoramento abrangente. O SNIS (2022) aponta que apenas 33,2% dos municípios brasileiros monitoram dados hidrológicos, essenciais para prever eventos como inundações e secas. No município de Pirassununga-SP, os sistemas de telemetria dos níveis dos reservatórios estão obsoletos, apresentando falhas de comunicação e ausência de suporte técnico. Essa situação compromete a eficiência do serviço, gera custos adicionais e pode afetar o abastecimento da população.

Nesse contexto, a automação industrial, impulsionada pela Indústria 4.0, oferece um caminho para a modernização do setor de saneamento. Os princípios da Indústria 4.0, como interoperabilidade, consistência, transparência da informação e descentralização das decisões, são fundamentais para superar a dependência exclusiva da mão de obra humana (Kagermann et al., 2013). A interoperabilidade, em particular, permite a integração de dispositivos e sistemas heterogêneos, otimizando o fluxo de dados e resultando em maior eficiência operacional e redução de erros (Oliveira e Santos, 2022).

A aplicação de sensores inteligentes em sistemas automatizados para monitorar a qualidade da água permite a coleta e análise de parâmetros críticos, como pH, turbidez, condutividade e presença de contaminantes. A obtenção de dados em tempo real possibilita ajustes rápidos e precisos nos processos de tratamento, otimizando o uso de insumos e minimizando desperdícios. Uma inovação relevante é o uso de modelos de computação distribuída, como o Edge Computing, que descentraliza o processamento de dados. Isso permite que informações críticas sejam processadas em dispositivos próximos ao local de coleta, reduzindo o tempo de resposta e aumentando a resiliência operacional, mesmo em condições de conectividade limitada (Lu Y., 2021).

Diante da necessidade de aprimorar a coleta de dados hidrológicos e a automação dos processos de saneamento, desde a captação de água até o tratamento de efluentes, e considerando as deficiências dos sistemas existentes, torna-se fundamental o desenvolvimento de soluções tecnológicas de baixo custo. A presente pesquisa justifica-se pela urgência em prover um sistema de monitoramento que garanta o controle de processos em tempo real, a aquisição e o armazenamento de dados para futuros processamentos com inteligência artificial, superando as limitações de infraestruturas legadas. Portanto, o objetivo deste trabalho é desenvolver uma rede de sistemas embarcados sem fio, em conjunto com um sistema supervisório, a fim de monitorar parâmetros essenciais à gestão dos serviços de saneamento.

2. Material e Métodos

A pesquisa adotou uma abordagem experimental, focada no desenvolvimento e teste de protótipos de sistemas embarcados de baixo custo para monitoramento de processos de saneamento. O objetivo foi coletar dados para avaliar o desempenho e a viabilidade de soluções de hardware e software, visando o controle de processos em tempo real e a aquisição de dados para futuros processamentos com inteligência artificial.

O processo metodológico iniciou-se com o levantamento de requisitos funcionais e não funcionais, fundamentado na análise de sistemas legados e no conhecimento de colaboradores, conforme Wazlawick (2007). A lógica de funcionamento do software e as interações entre usuários foram modeladas por meio de Diagramas de Casos de Uso da Linguagem de Modelagem Unificada (UML), detalhando fluxos operacionais como monitoramento de variáveis, consulta histórica e gerenciamento de alertas.

Para a persistência e integridade dos dados, utilizou-se o Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) MySQL, implementado em um servidor remoto com Windows Server 2016. A arquitetura de dados foi projetada seguindo o modelo de Entidade-Relacionamento (MER), normalizando os dados coletados. O sistema supervisório desenvolvido é um Sistema de Apoio à Decisão (SAD), implementado como plataforma web em Python com o framework Django (Laudon, 2023).

A comunicação dos sensores foi realizada via protocolo MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), utilizando o modelo publish/subscribe. Uma estratégia de Edge Computing foi implementada com Brokers MQTT independentes em placas Raspberry Pi 3, descentralizando a inteligência de rede e aumentando a resiliência operacional. O desenvolvimento do software seguiu um ciclo de vida iterativo e incremental.

O firmware, em C++ com Arduino IDE, foi responsável por amostrar sinais analógicos de 4 a 20 mA de sensores industriais, realizando conversão analógico-digital (ADC) e normalização matemática, e encapsulando dados via TCP/IP no protocolo MQTT. O hardware do protótipo empregou a placa microcontrolada ESP32 Wroom e o módulo conversor XY-ITOV. Para conectividade remota, utilizou-se o módulo GSM/GPRS SIM900L, que envia dados via requisições HTTP em pacotes JSON.

O esquemático do circuito eletrônico foi elaborado no software Proteus 9 Professional, e a confecção da placa de circuito impresso (PCI) ocorreu por fresagem de alta precisão com a prototipadora LPKF ProtoMat E33. Um ensaio de calibração foi conduzido em bancada de laboratório, utilizando um gerador de sinais de corrente de 4 a 20 mA e um multímetro de precisão. O experimento aplicou estímulos de corrente aleatórios, registrando os valores brutos lidos pelo ADC do ESP32.

A função de calibração foi determinada por Regressão Linear Mínimo Quadrada e implementada no firmware. A validade estatística do ensaio foi confirmada por análise de variância, indicando alta aderência dos dados experimentais à reta calculada, assegurando a precisão da correspondência entre a tensão processada e a corrente do sensor. Os protótipos foram testados em laboratório por 120 horas e, posteriormente, 20 unidades foram instaladas em painéis de telemetria no município de Pirassununga-SP.

Para a validação da precisão do monitoramento, realizou-se um ensaio comparativo entre a corrente de saída do sensor, a altura processada pelo sistema e a altura real esperada, buscando comprovar a linearidade dos dados. A análise estatística verificou a precisão do monitoramento em reservatórios de grande porte. A validação em ambiente real incluiu a operação contínua do sistema, gerando um banco de dados históricos, e o confronto entre leituras digitais via MQTT e medições manuais de referência confirmou a estabilidade da calibração. A confiabilidade da transmissão de dados foi avaliada por um estudo de 300 dias sobre a intensidade do sinal GSM/GPRS e a disponibilidade do sistema em um reservatório com recursos de comunicação limitados. A arquitetura de Edge Computing demonstrou ser eficaz durante interrupções, garantindo a normalização do fluxo de dados sem perda de informações críticas.

3. Resultados e Discussão

O desenvolvimento do sistema de monitoramento de baixo custo para processos de saneamento resultou em uma solução integrada de hardware e software, projetada para otimizar a coleta de dados hidrológicos e a automação, desde a captação de água até o tratamento de efluentes. Os achados demonstram a viabilidade técnica e a confiabilidade estatística da arquitetura proposta, que visa superar as limitações de infraestruturas legadas e fornecer dados em tempo real para a tomada de decisão. A pesquisa validou a capacidade do sistema de operar em ambiente industrial, garantindo a precisão e a resiliência necessárias para a gestão hídrica eficiente.

A arquitetura do sistema foi concebida para atender aos requisitos funcionais de visualização em tempo real dos níveis dos reservatórios e das variáveis de processo, como pH, turbidez e cloro. Requisitos essenciais, como a visualização do nível dos reservatórios (RF01) e dos processos de tratamento (RF02), foram implementados para exibir porcentagens, intensidade do sinal de comunicação e a hora da última atualização. Adicionalmente, o sistema foi projetado para gerenciar alarmes (RF05), disparando notificações visuais e sonoras quando o nível de um reservatório caísse abaixo de 40%, um limiar crítico para a operação.

Os requisitos não funcionais, que definem a qualidade e as restrições operacionais, foram igualmente abordados. A disponibilidade (NF01) foi considerada essencial, exigindo que o sistema operasse de forma ininterrupta. O tempo de resposta (NF02) foi classificado como importante, com o atraso entre a leitura do sensor e a exibição no dashboard não excedendo 30 segundos, crucial para intervenções rápidas. A segurança de acesso (NF03) foi garantida com criptografia SSL/TLS, e a escalabilidade (NF04) permitiu a integração de novos sensores sem reestruturação do código-fonte, conforme a lógica de sistemas de informação gerenciais (Laudon, 2023).

A interface do sistema foi desenvolvida com foco na usabilidade e responsividade (NF05), permitindo que o operador acessasse rapidamente informações críticas de saneamento em dispositivos móveis e desktops. A tela de monitoramento de reservatórios exibe os níveis em porcentagem e as variáveis de processo, utilizando elementos visuais intuitivos para indicar o status da comunicação. Quando o nível de um reservatório atinge o limiar crítico de 40%, a interface sinaliza automaticamente com a cor vermelha e aciona um alerta sonoro, facilitando a percepção imediata de anomalias pelo operador.

Para a análise histórica, a interface permite ao operador acompanhar as variações de nível do reservatório ao longo de janelas temporais específicas, facilitando a identificação de padrões de consumo ou anomalias no abastecimento. Seletores de data e hora de início e fim possibilitam consultas precisas em períodos de pico ou eventos críticos, assegurando que o volume de dados carregado no gráfico seja relevante para a análise. Essa funcionalidade é crucial para a tomada de decisões baseadas em informações precisas e em tempo real, um dos princípios da Indústria 4.0 (Kagermann et al., 2013).

O sistema integra uma funcionalidade de exportação de dados, convertendo os resultados filtrados em arquivos de formato estruturado “.csv”. Este recurso permite que a massa de dados coletada pela rede de sensores seja consumida por softwares de Business Intelligence ou sirva como dataset de alta fidelidade para o treinamento de algoritmos de Aprendizado de Máquina. A aplicação de modelos de Inteligência Artificial poderá auxiliar na predição de demanda e no cálculo de balanço hídrico, contribuindo para a identificação precoce de falhas que poderiam causar o desabastecimento da população, transformando dados brutos em inteligência operacional estratégica.

A interface de Parâmetros de Tratamento representa o núcleo operacional do Sistema de Apoio à Decisão (SAD), permitindo o monitoramento centralizado de variáveis físico-químicas e hidráulicas essenciais para a garantia da qualidade da água tratada. O sistema utiliza um código de cores para diferenciar sensores ativos de parâmetros inativos ou em falha, facilitando o diagnóstico rápido. O indicador “ESTAÇÃO ATIVA”, acompanhado do timestamp atualizado, confirma a integridade da comunicação via protocolo MQTT, com todos os dados lidos pelo hardware convertidos pelo firmware e apresentados em suas respectivas unidades de medida, eliminando a necessidade de cálculos manuais pela equipe de operação.

O projeto de hardware utilizou a placa microcontrolada ESP32 Wroom, selecionada por sua arquitetura de núcleo duplo, alta capacidade de processamento e baixo consumo energético. A conectividade nativa Bluetooth e Wi-Fi do ESP32 permite aferições locais e verificação de parâmetros. Para a conversão de sinais de sensores industriais, que operam em malha de corrente de 4 a 20 mA, empregou-se o módulo conversor XY-ITOV, adaptando o sinal para a escala de tensão compatível com os conversores analógico-digitais (ADC) do ESP32.

Para garantir a conectividade em locais remotos sem infraestrutura de rede local, utilizou-se o módulo de comunicação GSM/GPRS SIM900L. Este módulo emprega tecnologia de telemetria M2M (Machine to Machine) com chips multioperadora, assegurando redundância de sinal, prioridade de tráfego na rede celular e menor consumo de dados. A comunicação com o servidor remoto ocorre via requisições HTTP, encapsulando os dados lidos em pacotes JSON para persistência no banco de dados, uma abordagem que contribui para a interoperabilidade do sistema (Oliveira e Santos, 2022).

O esquemático do circuito eletrônico foi desenvolvido utilizando o software Proteus 9 Professional. A confecção da placa de circuito impresso (PCI) em fibra de vidro foi realizada por fresagem de alta precisão com a prototipadora LPKF ProtoMat E33. Este processo garantiu a confiabilidade das trilhas e a robustez física necessária para o ambiente das estações de tratamento, minimizando o risco de curtos-circuitos. A montagem priorizou a organização estratégica dos componentes, separando as trilhas de potência dos sinais analógicos de 4 a 20 mA e planejando a dissipação térmica do ESP32 e do módulo GSM SIM900L.

O firmware, desenvolvido em linguagem C++ com Arduino IDE, é responsável pela lógica de controle de baixo nível do hardware de campo. Ele realiza a amostragem de sinais analógicos de sensores e equipamentos industriais que operam com saída de 4 a 20 mA. Para garantir a precisão das leituras, o firmware executa rotinas de conversão analógico-digital (ADC) e normalização matemática, transformando a grandeza elétrica recebida em unidades de engenharia. O protocolo TCP/IP é utilizado para encapsular os dados no protocolo MQTT, permitindo que o dispositivo de campo atue como um cliente publicador de forma assíncrona.

Um ensaio de calibração em bancada de laboratório foi realizado para garantir a confiabilidade do sistema. Utilizou-se um gerador de sinais de corrente de 4 a 20 mA para simular as variáveis de processo e um multímetro de precisão para conferir os valores elétricos convertidos. O experimento consistiu na aplicação de estímulos de corrente interpolados aleatoriamente, registrando os valores brutos lidos pelo conversor analógico-digital (ADC) do ESP32. O método da Regressão Linear Mínimo Quadrada foi aplicado para determinar a equação da reta de calibração.

Os resultados do ensaio de calibração demonstraram uma correlação extremamente alta entre a corrente de entrada e a tensão de saída. Após o processamento dos dados, obteve-se a função de calibração `f(x)=7,48932227041936x+1,58561161285119`, onde `f(x)` representa o valor de tensão corrigido após calibração e `x` é a tensão (V) mapeada pelo ADC. A validade estatística foi confirmada por um coeficiente de determinação R² de 0,9984 e um p-valor inferior a 0,0001, indicando uma excelente aderência dos dados experimentais à reta calculada e garantindo a precisão necessária para o monitoramento.

Após a validação laboratorial, os protótipos foram instalados em ambientes operacionais reais. Vinte unidades do protótipo foram implementadas em painéis de telemetria de processo. Para garantir a integridade do hardware em ambiente industrial, o sistema foi acondicionado em painéis metálicos de comando, utilizando componentes de proteção elétrica, como disjuntores e fontes chaveadas industriais, que asseguram a estabilidade da alimentação para o ESP32 e o módulo GSM. A antena do módulo SIM900L foi posicionada externamente para otimizar a recepção de sinal GPRS, permitindo telemetria ininterrupta.

A validação em ambiente real envolveu testes baseados em métricas quantitativas, focando na confiabilidade e desempenho. Um ensaio comparativo entre a corrente de saída do sensor, a altura processada pelo sistema e a altura real esperada comprovou a linearidade dos dados. A análise estatística revelou um erro médio absoluto de aproximadamente 0,10 metro, o que representa uma precisão elevada para o monitoramento de reservatórios de grande porte, onde variações dessa magnitude são consideradas desprezíveis para o controle operacional. Observou-se um aumento expressivo no erro relativo no limite inferior da escala (4 mA), fenômeno comum em sensores de nível.

A correlação linear entre a altura ideal e a altura lida durante o ensaio de calibração em campo apresentou um coeficiente de determinação de 99%, com erros residuais que não comprometem a tomada de decisão no Sistema de Apoio à Decisão (SAD). O sistema operou continuamente, gerando um robusto banco de dados históricos. O confronto entre as leituras digitais transmitidas via MQTT e as medições manuais de referência confirmou a estabilidade da calibração ao longo do tempo, sem detecção de deriva significativa nos sensores, o que valida a hipótese de que sistemas embarcados de baixo custo são eficazes.

A escolha do MySQL como Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) mostrou-se robusta para a fase de validação com 20 unidades operacionais, garantindo a persistência e integridade das coletas em conformidade com as propriedades ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade). Contudo, futuras iterações do projeto podem considerar a migração ou integração com bancos de dados de séries temporais para otimizar a performance de consultas analíticas e a geração de gráficos históricos de longa duração, especialmente para grandes volumes de dados.

Um estudo de 300 dias sobre a intensidade do sinal GSM/GPRS e a disponibilidade do sistema em um reservatório remoto revelou que a intensidade média do sinal (CSQ) pelo módulo SIM900L foi de 12,71, permanecendo no patamar “Regular” com variações predominantes entre 9 e 10. O intervalo mediano entre as amostras recebidas pelo servidor foi de 4,4 minutos, atendendo plenamente aos requisitos funcionais de monitoramento de nível de reservatórios de grande porte. A estabilidade do sinal, mesmo não sendo classificada como “Excelente”, demonstrou a eficácia das antenas externas em mitigar o jitter na recepção dos pacotes.

A arquitetura de Edge Computing implementada mostrou-se vital durante quedas momentâneas de comunicação. A lógica de retransmissão e a persistência temporária no broker local garantiram que o fluxo de dados fosse normalizado sem a perda definitiva de informações críticas para o histórico do SAD. A experiência de campo confirmou que o Edge Computing não apenas reduz a latência, mas também atua como uma camada de proteção contra interrupções na rede GPRS, permitindo que os dados sejam processados localmente antes da transmissão (Lu Y., 2021).

Em síntese, os resultados obtidos demonstram que o sistema de monitoramento de baixo custo desenvolvido é tecnicamente viável e estatisticamente confiável, respondendo ao objetivo de aprimorar a gestão dos serviços de saneamento. A precisão da calibração, a robustez da arquitetura de rede com Edge Computing e a validação em ambiente industrial real confirmam a capacidade da solução de fornecer dados em tempo real, superando as deficiências de sistemas legados e contribuindo para uma gestão hídrica mais eficiente e resiliente.

4. Conclusão

O estudo buscou desenvolver uma rede de sistemas embarcados sem fio, integrada a um sistema supervisório, para monitorar parâmetros essenciais à gestão dos serviços de saneamento. Verificou-se a viabilidade técnica e a confiabilidade estatística da arquitetura proposta, que empregou microcontroladores ESP32, protocolo MQTT e Edge Computing com brokers locais em Raspberry Pi. A confecção do hardware por fresagem de precisão e a integração de módulos GSM/GPRS permitiram a conectividade em áreas remotas. Durante o ensaio de calibração, obteve-se um coeficiente de determinação R² de 0,9984, indicando alta exatidão. A instalação de vinte unidades do protótipo em ambiente industrial real, no município de Pirassununga-SP, validou a capacidade do sistema de operar continuamente, gerando um robusto banco de dados históricos com um erro médio absoluto de aproximadamente 0,10 metro. A arquitetura de Edge Computing demonstrou ser crucial para a resiliência operacional, mitigando perdas de dados durante interrupções de comunicação.

A principal contribuição deste trabalho reside na oferta de uma solução de telemetria de baixo custo que aprimora a gestão hídrica, superando as deficiências de sistemas legados e fornecendo dados em tempo real para a tomada de decisão estratégica. O sistema já é utilizado pela Administração Pública para identificar perdas e garantir a continuidade do abastecimento. Embora o MySQL tenha se mostrado robusto para a validação, observou-se que futuras iterações podem se beneficiar da migração para bancos de dados de séries temporais para otimizar a performance em grandes volumes de dados. Como perspectiva futura, a base de dados coletada oferece um dataset de alta fidelidade para o desenvolvimento de modelos de Inteligência Artificial, visando a predição de demanda, o cálculo de balanço hídrico e a identificação precoce de falhas em equipamentos, otimizando o uso de insumos e a resiliência do sistema de saneamento.

Referências Bibliográficas

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Engenharia de Software do MBA USP/Esalq

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