Stream C1 — Smart Monitoring & Detection — Water Loss 2026
Apresentação técnica sobre detecção de DMA com tecnologia de fibra óptica em concessionária da Bélgica.
Sobre o palestrante
Kah Cheong Lai é o líder técnico do digital twin da PUB — a National Water Agency de Singapura — e apresentou no painel da tarde Stream A NRW a jornada do Water-Wise, plataforma que a utility opera há mais de 10 anos. "Happy to share with you about our journey in developing a digital twin water network", abriu na sessão. Sua fala é uma rara síntese de quem operou cada uma das quatro versões do sistema: começou em 2008 com sensores de threshold simples e chegou em 2026 ao modelo hidráulico de ilha inteira recalibrado em parceria com a SUEZ. Singapura é o caso vivo de digital twin sem DMA físico.
Cidade-estado de 700 km², seis milhões de habitantes, rede de 6.000 km de tubulação avaliada em US$ 7,1 bilhões. Abastecimento por gravidade a partir de service reservoirs em terreno alto via ring main system altamente integrado. "We don't have DMAs by the way." A PUB compensa a ausência de DMAs físicos com sensoriamento denso e modelo hidráulico calibrado.
SingaporePUB"Rome is not built in one day. Our digital twin took 10 years." A jornada começou em 2008 com pressure, flow e water-quality sensors usando simples thresholds. Evoluiu para what-if scenarios, sensores móveis plug-and-play, TRC sensors e o SmartWaterMini deployado em 300.000 unidades. Há dois anos, o tech refresh com a SUEZ recalibrou o modelo hidráulico para ilha inteira.
Water-WiseSUEZ"My name is Ka-Chung again. Happy to share with you about our journey in developing a digital twin water network."
Tese da palestra
"Rome is not built in one day." A PUB levou 17 anos para chegar à versão atual: começou com sensores de threshold em 2008, adicionou what-if, sensores móveis, modelo hidráulico zonal e finalmente modelo hidráulico de ilha inteira. Comprar plataforma sem operações maduras e sensoriamento na rede não entrega digital twin — entrega dashboard.
Roadmap17 anosSingapura prova que rede em ring main interligado pode operar sem DMA físico desde que tenha sensoriamento denso e modelo hidráulico calibrado. O digital twin substitui a função de zonamento físico — permitindo isolar incidentes, prever impacto de manobras e localizar perdas sem segmentar fisicamente a rede.
No DMARing main"With cars we all know what is likely to be the next frontier — autonomous. Can we do the same for hydraulic models?" A visão é AI que lê transientes, simula cenários, propõe sequência de manobras de válvula. Mas o operador decide e executa: "operators will be running the field ops, the actual physical work, while using all this digital twin to help."
Agentic AIOperator"We don't have DMAs by the way; we are looking at the entire water supply network in Singapore."
Dados apresentados
Singapura é peculiar: "highly urbanized, really small city — about 700 kilometres square", seis milhões de habitantes, abastecimento por gravidade a partir de service reservoirs em terreno alto via ring main system altamente integrado. A interconexão entre supply zones permite que água flua de uma para outra na fronteira. Esse sistema, que parece operacionalmente complexo, é exatamente o ambiente onde o digital twin compensa a ausência de DMAs.
"Rome is not built in one day. Our digital twin took 10 years."
Abordagem técnica
Em 2008, a PUB começou instalando sensores de pressão, vazão e qualidade de água com simples thresholds e detecção de transientes. "This is very basic — just a threshold level." Versões seguintes adicionaram what-if scenarios para inversão de fluxo e descoloração. Há dois anos, em parceria com a SUEZ, foi feito um tech refresh com modelo hidráulico recalibrado para ilha inteira.
SensorsCalibrateO modelo hidráulico de ilha inteira substituiu 11 modelos zonais. Ganho operacional: simulação contínua nas fronteiras ("what happens at the boundary"), redução de erro de calibração na fronteira entre zonas e capacidade de simular reverse flow em escala sistêmica. Sobre essa base, opera-se a otimização de manobras e a previsão de impacto.
Whole-islandHydraulicA próxima ambição é AI agentic: o sistema rastreia se é fechamento de válvula, indica quais válvulas em outras feeds devem ser abertas para restaurar suprimento. "Fully advise the operators what to do next on the field." Sem substituir o operador — assistindo a tomada de decisão na operação física da rede.
Agentic AIDecisionCasos / Aplicações
Para ilustrar a próxima fronteira, Kah Cheong mostrou um incidente real: queda súbita de pressão em uma região. "Our operators were scrambling to find out what is the problem — could it be a pipe leak?" O modelo hidráulico permitiria simular cenários e indicar a causa-raiz: "the actual case that happened was a valve failure — a drop valve." Com agentic AI, o sistema indicaria a sequência de manobras antes mesmo do operador chegar.
Drop valveRoot causeThomas Perianu (SUEZ), parceiro técnico, completou expondo o próximo salto na plataforma Aqua Advanced. "Rather than input data and run simulations, we use measurements to minimise the difference between the measured value and the simulated value." Com sensoriamento suficiente, o sistema deriva DMAs virtuais sem segmentação física da rede e identifica outliers que viram "proxy for leakage or abnormal behaviour."
Inverse modellingVirtual DMAsSobre a malha permanente, a PUB roda sensores móveis instalados via air valves: "plug-and-play, not permanently fixed — we can move them along." Combinados com sensores TRC para qualidade, ampliam a granularidade onde o time precisa investigar, sem capex de instalação fixa em cada ponto crítico. Camada extra de visibilidade sob demanda.
Mobile sensorsAir valvesPrograma massivo de medidores inteligentes em 300.000 unidades complementa a malha de sensores de pressão, vazão e qualidade. Ao alimentar o modelo com dados de consumo no nível domiciliar, fecha o ciclo da calibração — viabilizando os DMAs virtuais e a localização de perdas sem segmentar fisicamente a rede.
300kSmartWaterPontos-chave
"Rome is not built in one day." A PUB levou 17 anos para chegar à versão atual: começou com sensores de threshold em 2008, adicionou what-if, sensores móveis, modelo hidráulico zonal e finalmente modelo hidráulico de ilha inteira. Comprar plataforma sem operações maduras e sensoriamento na rede não entrega digital twin — entrega dashboard.
Singapura prova que rede em ring main interligado pode operar sem DMA físico desde que tenha sensoriamento denso e modelo hidráulico calibrado. O digital twin substitui a função de zonamento físico — permitindo isolar incidentes, prever impacto de manobras e localizar perdas sem segmentar fisicamente a rede.
O tech refresh feito com a SUEZ substituiu 11 modelos zonais por um único modelo hidráulico de ilha inteira. Ganho operacional: simulação contínua nas fronteiras ("what happens at the boundary"), redução de erro de calibração na fronteira entre zonas e capacidade de simular reverse flow em escala sistêmica.
Sobre a malha permanente, a PUB roda sensores móveis instalados via air valves: "plug-and-play, not permanently fixed — we can move them along." Combinados com sensores TRC para qualidade, ampliam a granularidade onde o time precisa investigar, sem capex de instalação fixa em cada ponto crítico.
"With cars we all know what is likely to be the next frontier — autonomous. Can we do the same for hydraulic models?" A visão é AI que lê transientes, simula cenários, propõe sequência de manobras de válvula. Mas o operador decide e executa: "operators will be running the field ops, the actual physical work, while using all this digital twin to help."
O salto seguinte mostrado por Thomas Perianu (SUEZ): em vez de simular a partir do input, calibrar a partir da medição — minimizando o gap entre simulado e medido. Com sensoriamento suficiente, geram-se DMAs virtuais e detectam-se outliers como proxy de leakage. É o caminho para Singapura entregar localização de perdas sem segmentação física.
Queda súbita de pressão, time correndo atrás de causa-raiz. "Our operators were scrambling to find out what is the problem — could it be a pipe leak?" O modelo identificou: drop valve. Com agentic AI, a sequência de manobras já viria sugerida — reduzindo MTTR e protegendo abastecimento durante a investigação.
O valor da rede de Singapura justifica o investimento contínuo em sensoriamento, modelo e AI. Para utilities com ativos de magnitude similar — como sistemas metropolitanos brasileiros — a equação é a mesma: o capex de digital twin precisa ser comparado ao opex de manobras manuais, MTTR alto e perdas não localizadas.
Filosofia / Conclusão
Kah Cheong Lai entrega a tese mais sóbria sobre digital twin no setor de saneamento: maturidade técnica é pré-requisito da automação. Antes de agentic AI, modelo de ilha inteira. Antes de modelo de ilha inteira, sensoriamento denso e calibração contínua. Antes de calibração, decisões claras sobre arquitetura — incluindo a escolha de operar sem DMAs físicos. Singapura não pula etapas; constrói cada camada e aproveita 17 anos de aprendizado para chegar onde está. A pressa é o atalho que destrói o digital twin.
A PUB não comprou um digital twin pronto — construiu em camadas: thresholds, what-if, sensores móveis, modelo zonal, modelo de ilha inteira, agentic AI. Cada versão entregou valor operacional antes da próxima. É o oposto da promessa de "transformação digital em 18 meses": é um projeto que sustenta 17 anos de operação contínua e calibração viva.
CamadasMaturidade"Operators will be running the field ops, the actual physical work, while using all this digital twin to help." A AI não substitui — assiste. Para Kah Cheong, o futuro autônomo da rede precisa do operador no laço de decisão. Quem opera a rede física precisa controlar e auditar o que a AI sugere. Sem isso, perde-se a accountability técnica que sustenta a confiabilidade.
OperatorAccountability"Operators will be running the field ops, while using all this digital twin to help."
Para utilities brasileiras a leitura é clara: a discussão sobre digital twin precisa começar pelo sensoriamento, pelo modelo hidráulico calibrado e pela arquitetura de DMAs (físicos ou virtuais). AI vem depois — não antes. Singapura mostra a sequência correta: construa as camadas certas, sustente a operação por uma década, e a fronteira da automação aparece de forma orgânica.
Resumo gerado a partir da transcrição ao vivo via Nobox Translate com inteligência artificial.
Water Loss 2026 — Resumo gerado por IA
Transcrição e tradução ao vivo por Nobox Live Translate
