Resumo A ineficiência dos procedimentos operacionais das companhias de saneamento ameaça o abastecimento futuro da população. Assim, o aumento da eficiência hidroenergética mostra-se essencial para atender a demanda. As técnicas de otimização são ferramentas importantes na análise de problema complexos, que é caso das redes de distribuição de água para abastecimento, destacando-se os algoritmos genéticos, consagrados pela literatura. Neste sentido propõe-se aqui um modelo de otimização de operação de rede de distribuição de água utilizando algoritmos genéticos. O diferencial da pesquisa e metodologia baseada na análise dos resultados com o uso de ferramentas de estatística e planejamento de experimentos. A técnica foi aplicada a uma rede teórica desenvolvida para o estudo. Simulações preliminares foram feitas com o uso do Epanet representando as principais causas da ineficiência hidroenergética nas companhias de saneamento brasileiras. Para a aplicação do modelo foram alterados parâmetros tais como: níveis reservatórios, diâmetro das tubulações, pressões de bombeamento e fechamento de válvulas cujos valores foram estabelecidos através de técnicas de planejamento de experimentos. Obteve-se a equação da superfície de resposta, otimizada, que resultou nos valores dos parâmetros hidráulicos estabelecidos. Então, aplicou-se os então os parâmetros obtidos no algoritmo de otimização computacional, resultando em perdas de 26,61%, melhoria de 16,19 p.p. em relação a rede sem otimização, estabelecendo uma estratégia operacional envolvendo três bombas e uma válvula redutora de pressão. Conclui-se que a associação de técnicas de otimização a planejamento de experimentos constitui uma promissora técnica para tratar da complexidade de otimização de rede de distribuição de água.

Abstract Inefficiency of sanitation companies’ operation procedures threatens the population’s future supplies. Thus, it is essential to increase water and energy efficiency in order to meet future demand. Optimization techniques are important tools for the analysis of complex problems, as in distribution networks for supply. Currently, genetic algorithms are recognized by their application in literature. In this regard, an optimization model of water distribution network is proposed, using genetic algorithms. The difference in this research is a methodology based on in-depth analysis of results, using statistics and the design of experimental tools and software. The proposed technique was applied to a theoretical network developed for the study. Preliminary simulations were accomplished using EPANET, representing the main causes of water and energy inefficiency in Brazilian sanitation companies. Some parameters were changed in applying this model, such as reservoir level, pipe diameter, pumping pressures, and valve-closing percentage. These values were established by the design of experimental techniques. As output, we obtained the equation of response surface, optimized, which resulted in values of established hydraulic parameters. From these data, the obtained parameters in computational optimization algorithms were applied, resulting in losses of 26.61%, improvement of 16.19 p.p. with regard to the network without optimization, establishing an operational strategy involving three pumps and a pressure-reducing valve. We conclude that the association of optimization and the planning of experimental techniques constitutes an encouraging method to deal with the complexity of water-distribution network optimization.

Resumo Objetivo: O objetivo desta pesquisa é analisar a viabilidade de desenvolvimento de um campo real de petróleo localizado no continente africano, em que o contrato de partilha de produção é adotado por meio da aplicação da teoria de opções reais. Metodologia: A pesquisa foi desenvolvida de acordo com os preceitos da modelagem e simulação, na qual foi elaborado um esquema composto por três fases, com o intuito de facilitar a análise de viabilidade do projeto. Resultados: Primeiro, pelo método tradicional sugere-se ao tomador de decisão não investir no desenvolvimento do campo. Ao incorporar as incertezas na tomada de decisão, entretanto, outros resultados foram obtidos. Atestou-se que, apesar de reduzida, existe uma probabilidade de o projeto ser viável. Em seguida, por meio da utilização do modelo binomial para representar o processo de difusão do preço do barril do petróleo, o valor do ativo, considerando a flexibilidade de adiar o desenvolvimento do campo, é calculado. Contribuições: Os resultados apontam que, caso o gestor tenha o direito de investir no futuro e esperar por melhores condições do preço do petróleo, ter a opção de adiar o desenvolvimento do campo de petróleo gera valor a seu ativo. O método proposto é uma contribuição que fornece subsídios para melhoria dos processos de tomada de decisão para avaliar os investimentos.

Abstract Purpose: The aim of this research is to analyze the feasibility of developing a real oil field in Africa under a production sharing agreement, through the application of the real options theory. Design/methodology/approach: The research was conducted according to the principles of modeling and simulation, based on a structure that consists of three phases, in order to facilitate project feasibility analysis. Findings: Initially, according to the traditional method, we suggest that the decision-maker does not invest in the development of the field. However, by incorporating uncertainty into the decision-making process, other results were obtained. Although reduced, we attested that there is a likelihood of feasibility. Next, by using the binomial model to represent the process of oil barrel price diffusion, the asset value is calculated considering the flexibility of delaying the development of the field. Originality/value: The results show that, if a manager has the right to invest in the future and wait for better oil prices, postponing the development of an oil field adds value to his assets. The proposed method is a contribution that offers subsidies to improve decision-making processes to evaluate investments.