Stream C10 — Smart Water Networks — Water Loss 2026
Bentley Systems apresenta EverGreen — solução AI-powered digital twin para detecção e localização de vazamentos. Modelo "ever calibrated" via Singapore National Research Foundation.
Sobre o palestrante
Zheng Wu é uma das figuras mais experientes em AI aplicada a water utilities — autor de mais de 200 artigos técnicos, vencedor de prêmio ASCE, contribuidor de três livros técnicos. Trabalha na Bentley Systems há mais de 20 anos. Apresentou na Stream C10 a solução EverGreen — digital twin AI-powered para detecção e localização de leaks, com kickoff oficial em 2019 sob financiamento do Singapore National Research Foundation. "It's been a pleasure to talk to you about our work and AI-powered digital twin for detection and localization."
"By some numbers, we are 1.5-1.6 billion annual revenue for software business. We have 6,000 employees, 25 countries — more than 90% of the top engineering firms use our software." Empresa de infraestrutura digital com posição dominante em engineering software.
BentleyTop firms"AI has been around for more than 50 years. We have been doing AI in our software technologies for more than 20 years — sensor placement optimization, pipe replacement, pump operation optimization." Wu posiciona AI como tecnologia madura aplicada — em contraste com hype de generative AI consumer.
20+ yearsApplied"AI tem mais de 50 anos. O que está mudando é a velocidade e o acesso. Para problemas de engenharia, precisamos construir AI específica — não é AI consumer."
Tese da palestra
"For all industries we talk about digital twin — start with monitoring, then build with data treatment model. So you can do real time monitoring. We call it automatic — when data communication, both ways, that's a hyper digital twin." Wu propõe taxonomia: monitoring → data treatment → real time → bidirectional → ever calibrated.
TaxonomyMaturity"Only if you can automatically calibrate every day — that's what we call ever calibrated. The EverGreen, that's why we call it." Calibração automática diária é o que separa digital twin real de dashboard sofisticado. Sem calibração contínua, modelo se desatualiza em semanas.
Ever calibratedDaily"Three types of techniques. Face-to-face is hydraulic model and high-performance optimization. Then digital twin is built on top." Sequência crítica: modelo hidráulico calibrado primeiro; AI depois. Pular essa ordem entrega AI sobre dado defeituoso — pior dos mundos.
Hydraulic firstSequence"Quando você compara o modelo hidráulico com a pressão medida, vê o gap. Esse gap existe porque temos vazamento. Se localizamos e quantificamos, modelo bate com a realidade."
Dados apresentados
EverGreen é o nome comercial da solução AI-powered digital twin Bentley para detecção de vazamentos. Wu apresentou benchmarks comparados a UU (Northumbrian Water): localização precisa em 100 metros, performance 8x melhor que técnicas baseline em DMA testada. Solution kickoff oficial em 2019 sob Singapore National Research Foundation com objetivo explícito de detectar e localizar leaks via digital twin de alta fidelidade.
Abordagem técnica
"Before calibration, you see a hydraulic gray line over the pipeline. When you compare to put pressure data on, you see a big gap. Why? Because we have leakage on the ground." Gap entre modelo e medição = sinal de vazamento. Lógica simples, execução complexa.
CompareGap"If we can locate and quantify those leaks, you have a good match between simulation and monitor pressure." Modelo hidráulico vira ferramenta de inferência: posição e tamanho do vazamento que melhor explica o gap virtually rodada via otimização sobre toda a rede.
OptimizeInference"It's very important to optimize the sensor placement. We can visualize which part of the system is covered by which sensor — those highlights are covered by each individual sensor." Antes de instalar mais sensores, otimizar onde colocá-los. Cobertura analítica máxima por capex de sensoriamento.
Sensor placementCoverageCasos / Aplicações
Kickoff em 2019 sob Singapore National Research Foundation. PUB é referência mundial em digital twin (caso Kah Cheong Lai); EverGreen complementa Water-Wise para detecção e localização específica de leaks.
PUBSingapore"We work with UU — benchmarked, the solution works within 100 meters." Validação contra utility britânica madura. Performance 8x melhor que técnicas baseline. Caso usado por Wu como prova de transferibilidade entre geografias.
UUBenchmarkIgnacio levantou questão crítica: "If you have existing leaks in your system you need to use Tarawana calibrator to clean the model. With that tool, you can locate not just leaks but NRW components." Wu reforçou: localizar leaks antigos antes de operar real-time monitoring.
ExistingPre-clean"What we say is the first thing you should do is look at the data — because that's the last one. It's also a lot less expensive to look at data than something in the field. Add something in the data that might be wrong, like an incorrect reading." Wu enfatiza data quality como primeiro passo de investigação.
Data firstCheapPontos-chave
Wu separa as duas categorias. AI engineering exige construção específica para problema; AI consumer é commodity. Para water utility, a primeira é a única opção.
Sensor placement, pipe replacement, pump optimization. AI maduro, não experimental. Posicionamento defensivo contra startups que prometem AI like new.
Calibração diária automática. Sem isso, modelo desatualiza em semanas. EverGreen é o produto Bentley que opera essa rotina.
Benchmark contra UU (UK). Métricas concretas que utility brasileira pode usar para avaliar fornecedores em RFP de digital twin.
Antes de operar real-time monitoring, localizar e quantificar leaks já existentes. Real-time só captura novos eventos. Pre-clean é etapa obrigatória.
Bentley oferece tool específica (Darwin) para otimizar onde colocar sensores. Cobertura máxima com capex mínimo — antes de comprar mais hardware.
Em Q&A, Wu reforçou: investigar dado errado antes de mandar equipe a campo. Custo é fração; cobertura analítica é maior. Disciplina técnica.
PUB com Water-Wise (Kah Cheong Lai) + EverGreen (Bentley) + outros = ecossistema técnico que torna Singapura referência global em digital twin para água.
Filosofia / Conclusão
Zheng Wu entrega no Water Loss 2026 a tese mais sóbria sobre AI em saneamento: AI não é mágica, é tecnologia matemática aplicada com mais de 50 anos. Bentley aplica AI em sensor placement, pipe replacement e pump optimization há 20+ anos. EverGreen é a próxima camada — digital twin AI-powered com calibração diária automática ("ever calibrated") capaz de detectar e localizar leaks em 100m de precisão. A sequência técnica de Wu é precisa: modelo hidráulico calibrado primeiro, AI depois. Pular a ordem entrega AI sobre dado defeituoso — pior dos mundos. Para utilities brasileiras, a leitura é dupla: fornecedores genuínos têm 20+ anos de produto, não 20 meses. Antes de comprar AI, verificar calibração contínua do modelo hidráulico. Sem isso, AI vira dashboard caro.
Posicionamento institucional Bentley: sensor placement com AI desde 2006, EverGreen kickoff oficial 2019, hoje em produção em UU e Singapura. Concorrência startup que oferece "AI water platform" precisa demonstrar maturidade equivalente ou aceitar desconto profundo.
20 yearsProductionWu cunhou "ever calibrated" como métrica de maturidade. Modelos que precisam ser recalibrados manualmente a cada 6 meses são digital shadow, não digital twin. EverGreen entrega a recalibração automática como produto.
DailyAutomatic"Para problemas de engenharia precisamos de AI específica — não a AI consumer que está no hype. Construímos isso há 20 anos. EverGreen é a próxima camada."
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
