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Aguas de Lorca aplica la IA para optimizar la calidad del vertido en la depuradora de La Hoya


Esta herramienta se ha desarrollado de forma conjunta con la UPCT tras tres años de investigación Se trata de una herramienta de optimización basada en la técnica de Inteligencia Artificial de Redes Neuronales para la modelización del comportamiento del reactor biológico de la EDAR de La Hoya que permite mejorar la calidad de las aguas tratadas en la planta Es el primer paso de un ambicioso proyecto de optimización de todos los departamentos de Aguas de Lorca Lorca, 25 de abril de 2024. La colaboración entre Aguas de Lorca y la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) ha dado como resultado una herramienta de Inteligencia Artificial que optimiza uno de los procesos de depuración de la Estación Depuradora de Aguas Residuales de La Hoya para obtener la mejor calidad de agua residual con el menor consumo de recursos. Se trata de una herramienta de optimización basada en modelos de redes neuronales que, en base al histórico de valores de las aguas en cada una de las etapas del proceso de depuración, es capaz de modelizar el comportamiento del reactor biológico en términos de niveles de amonio estimados a la salida del mismo. Con esto, se logra mejorar la calidad del vertido con una optimización de la planta al poder definir qué configuración de los parámetros de actuación resulta más adecuada para lograr el nivel de depuración deseado de la forma más eficiente posible, atendiendo a las restricciones a las que se ven sujetas las variables que intervienen en este proceso. Esta herramienta proporciona una funcionalidad esencial para la toma de decisiones y la optimización de los procesos de la planta, permitiendo ajustes en tiempo real basados en predicciones precisas y confiables. Sirve como un sistema de consulta ante determinadas configuraciones, con el fin de poder determinar aquella que va a proporcionar una mayor optimización. La herramienta, que está desarrollada por el grupo de I+D+i Hidr@m de la UPCT formado por Juan García Bermejo, Luis Altarejos y Daniel Carreres Prieto, este último perteneciente al Centro Universitario de la Defensa de San Javier, ha sido presentada por el concejal de Aguas del Ayuntamiento de Lorca, Ángel Meca Ruzafa. “A partir de toda la información histórica almacenada de la depuradora hemos entrenado una Inteligencia Artificial para que complemente y colabore con las personas que gestionan cada día la planta depuradora, ayudándoles a tomar la mejor decisión que permita alcanzar la máxima calidad del agua de salida” ha explicado Juan García Bermejo, investigador del proyecto perteneciente a la Universidad Politécnica de Cartagena. “Hemos construido una nueva aplicación web que supone una herramienta de ayuda en la decisión que va a dar más seguridad a los operadores de la planta en su desempeño diario” ha detallado Daniel Carreres Prieto, investigador del proyecto perteneciente al Centro Universitario de la Defensa de San Javier. “Se trata de un primer modelo que Aguas de Lorca y la UPCT tienen intención de mejorar y desarrollar. Una vez mejorado se persigue instalarlo en el resto de las áreas de la empresa para optimizar otros procesos”, ha explicado Antonio Franco, gerente de Aguas de Lorca. Objetivos de la aplicación Los objetivos generales de este trabajo se centran en establecer los parámetros óptimos de gestión de un proceso concreto dentro del ciclo integral del agua como es la eliminación de nitrógeno en el reactor biológico de la EDAR de La Hoya. Este trabajo comenzó con el desarrollo de una serie de restricciones lineales basadas en investigación operativa. Aunque durante el proceso se evolucionó hasta lograr una herramienta de inteligencia artificial. Antes de decidir el uso de la Inteligencia Artificial se valoró el empleo de otras herramientas matemáticas como la programación lineal, la programación no lineal, la programación dinámica o el sistema estadístico seis sigma. Fases del proceso de investigación Este proyecto de investigación destaca por su enfoque innovador en la generación y análisis de datos en una planta de depuración. El proceso se divide en cuatro etapas, cada una con un objetivo específico para garantizar la eficacia y precisión de los resultados obtenidos: preprocesamiento de los datos, construcción de modelo determinístico, generación de red neuronal y generación de herramienta de optimización. Optimización de los procesos El convenio entre la empresa mixta y la UPTC se firmó en 2021 con el objetivo de investigar las técnicas de modelización más avanzadas, como son las relacionadas con la inteligencia artificial, para optimizar los procesos en el ciclo integral del agua. Esta optimización de los procesos en el ciclo integral del agua se puede entender bajo dos perspectivas que deben considerarse de forma conjunta. La primera sería la necesidad de asegurar la optimización económica, entendida como el uso de la mínima cantidad de energía así como de recursos, como podrían ser reactivos químicos en un proceso de tratamiento de aguas. La segunda es la de la seguridad en la operación entendida como la minimización de los riesgos operativos que aseguren el cumplimiento normativo y legislativo de aplicación, y que además dicha operación disponga de los factores de seguridad mínimos que la hagan robusta y fiable, evitando así que pueda verse comprometida en el tiempo frente a condiciones de demanda punta que puedan ser previstas. “Estos trabajos iniciales se continuarán desarrollando ya que el objetivo final y más ambicioso es el empleo de las últimas innovaciones tecnológicas en el trabajo diario de Aguas de Lorca”, ha señalado Antonio Franco.

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