Apresenta-se uma metodologia para a otimização da locação dos pontos de amostragem de qualidade de água em redes de distribuição. Com base no trabalho de Lee e Deininger (1992), que aborda a maximização da representatividade da amostragem de qualidade da água em termos das vazões distribuídas, foram introduzidas modificações que buscam in-corporar, na análise, o teor de cloro residual na rede e a capacidade de detecção, pela rede de amostragem, de contaminações que sejam introduzidas em qualquer ponto da rede de distribuição. Para tal, considerou-se, em cada nó da rede, a introdução de uma contamina-ção por coliformes com concentração conhecida e verificou-se a concentração de coliformes que seria observada nos demais nós. Considerou-se como ótima a rede de amostragem capaz de detectar contaminações introduzidas a partir do maior número de nós. O modelo permite a escolha do critério de otimização, seja pela representatividade da amostragem em termos das vazões distribuídas ou pela capacidade de detecção, pela rede de amostragem, de contaminações por coliformes que ocorram ao longo da distribuição. É possível, ainda, a adoção de um critério ponderado entre os dois citados. A metodologia foi implementada por meio do desenvolvimento do programa ORAQUA, que foi verificado e analisado na resolução de dois problemas de pequeno porte. A seguir, o programa foi utilizado para o estudo da rede da cidade de Santa Maria, DF, e os resultados obtidos com as redes de amostragem selecionadas pelo modelo foram comparadas com os resultados obtidos considerando a rede de amostragem atualmente utilizada pela CAESB. As redes de amostragem obtidas pelo ORAQUA levaram a resultados significativamente melhores que os obtidos com a rede de amostragem da CAESB. Observou-se também que, de acordo com o tipo de otimização promovida no problema, o programa ORAQUA leva a diferentes redes de pontos de amostragem, porém sempre melhores que a rede da CAESB. O programa encontra-se em estágio operacional e os resultados obtidos com sua utilização são promissores, o que sugere a necessidade de ampla divulgação do programa para que seja testado em diferentes redes. Alguns procedimentos para aperfeiçoamento dos métodos de cálculo, bem como no sentido de acompanhar os resultados da aplicação do modelo, são sugeridos.
A methodology for optimization of water quality sampling points location in water distribution networks is presented. Based on the work of Lee and Deininger (1992) that aims the maxi-mization of water quality sampling representativeness in terms of distributed flows, some modifications were introduced in the analysis in order to incorporate the residual chlorine in the pipes and the ability of the sampling network to detect contamination inserted in any point of the network. For such task, it was considered, in each node of the distribution net-work, the introduction of a known concentration of coliform contamination and then estimated the concentration that would be observed in the other nodes. It was considered as optimal, the sampling network capable of detecting contamination introduced from the largest possi-ble number of nodes. The model allows choice of the optimization criteria, in terms of the distributed flows representativeness or the ability to detect coliform contamination occurred in the distribution network. It is possible to adopt a weighted criterion using both criteria. The methodology was implemented by means of the development of the program ORAQUA, which was verified and analyzed in the solution of two small size problems. Then, the pro-gram was applied in the study of the distribution network of Santa Maria city, DF, and the results obtained with the model selected sampling network were compared with the results obtained considering the sampling network actually used by CAESB. The sampling network generated by ORAQUA led to significantly better results than the ones obtained with the CAESB sampling network. It was also observed that, depending on the optimization criterion chosen for the problem, the ORAQUA program generates different sampling point networks, although always better then the results for CAESB sampling point network. The program meets operational stage, and the obtained results are promising, which suggests the needs for a wide divulgation of the program in order to testing it with different distribution networks. Some procedures for improving the calculation methods, as well as aiming to monitoring the model application results are suggested.