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Devido ao aumento pelos recursos hídricos causado pela expansão demográfica na Bacia do Rio Paraíba do Sul, as prefeituras locais e seus serviços autônomos, bem como as empresas estaduais de saneamento, procuram atender a esse aumento de demanda através apenas do acréscimo do fornecimento de água, sem a mesma contrapartida em relação ao esgotamento sanitário. A pergunta que se faz é a de quem seria a responsabilidade pelo esgotamento sanitário nos Estados. As empresas estaduais de saneamento do Rio de Janeiro e de Minas Gerais, respectivamente a CEDAE e a COPASA, possuem uma participação desprezível, praticamente inexistente, no esgotamento sanitário desses Estados. Um dos problemas para que essas empresas estaduais de saneamento possam reunir condições para a realização dessa tarefa é o preço cobrado pela prestação desse serviço: as tarifas praticadas são muito baixas ou mesmo simbólicas, e isso quando ainda existem. No Estado de São Paulo, a SABEP é responsável pelo esgotamento sanitário de cerca de 40% dos municípios da Bacia paulista. O volume de recursos obtido por essa empresa é bem significativo quando comparado com os aferidos tanto para a CEDAE como para a COPASA. Por outro lado, quando a responsabilidade está voltada para as prefeituras ou serviços autônomos, com raras exceções, nos três Estados analisados o que se faz na grande maioria dos casos é uma simples coleta, ou então o uso das redes de drenagem fluvial para o afastamento dos tributários domésticos. O objetivo desse estudo é o de mostrar alguns dos principais problemas relacionados ao esgotamento sanitário na Bacia do Rio Paraíba do Sul.

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Abstract:The main objective of life testing is to obtain information concerning failure. This information should then be used in order to quantify reliability, improve product reliability, and to determine whether safety and reliability goals are being met. The amount of time available for testing directly at use conditions, that is, with practical test times and realistic (relatively) small test sample sizes, could be considerably less than the component's expected lifetime. To overcome such a problem, there is the life-testing alternative aimed at forcing components to fail by testing them at much higher than the intended application conditions. By doing this, we will get failure data that can be fitted to life distribution models. To go from the failure rate obtained at high stress to what a product or service is likely to experience at much lower stress, under use conditions, we will need additional modeling. These models are known as acceleration models. The accelerated life testing concept is such that a component, operating under predetermined (correct) levels of increased stress, will have exactly the same failure mechanism as observed when used at normal stress levels. For example, if the time of testing is measured in cycles, then the time squeezing may only require increasing the number of cycles per unit of time. In this study, we will develop an accelerated life-testing model in which the underlying sampling distribution is the three-parameter Weibull model. We will be assuming a linear acceleration condition. An example will illustrate the application of the proposed accelerated life-testing model.

Um mecanismo de teste de vida seqüencial com uma distribuição Weibull de três parâmetros, no qual existe informações significativas relativas aos valores dos parâmetros de forma e de escala do modelo Weibull representando o produto sendo testado, já foi analisado anteriormente por De Souza (2003), De Souza (2004a,b). Nesse trabalho iremos desenvolver um mecanismo de teste de vida seqüencial no qual a distribuição de amostragem será o modelo Weibull de três parâmetros e o produto sendo analisado é um novo componente metalúrgico. Assumiremos que o valor da vida mínima ou parâmetro de localização será diferente de zero. Para estimarmos os parâmetros de forma, de escala e de vida mínima do modelo Weibull de três parâmetros utilizaremos o estimador “Maximum Likelihood” em uma situação de teste de vida truncado por falhas. O emprego do método do Maximum Likelihood para estimar os parâmetros do modelo Weibull de três parâmetros poderá apresentar problemas no que se refere às condições de regularidade ou aderência, veja Murthy et al., (2004), Blischke, (1974) e Zanakis and Kyparisis, (1986). Para resolvermos o problema de falta de “regularidade” ou “aderência” acima mencionada utilizaremos uma modificação proposta por Cohen, et al. (1984). Um exemplo irá ilustrar a aplicação do mecanismo de truncagem do teste de vida seqüencial proposto.