Inteligencia artificial para optimizar la recuperación de compuestos orgánicos en depuradoras

El proyecto europeo DARROW desarrolla una solución de inteligencia artificial (IA) basada en datos para optimizar la recuperación de compuestos orgánicos de aguas residuales y fomentar la autonomía energética en las EDAR
02-11-2022
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El sector de las aguas residuales se enfrenta a una profunda y necesaria transformación. Desafíos actuales como la escasez de agua, el cambio climático y la transición energética han hecho de la eficiencia energética y la recuperación de recursos cuestiones prioritarias para esta industria. El nuevo objetivo no consiste solo en obtener agua limpia y segura, sino en utilizar este proceso para generar recursos.

De hecho, según datos de Eurostat, los compuestos orgánicos presentes en las aguas residuales podrían abastecer a alrededor del 13% de la demanda de nutrientes fertilizantes y generar electricidad para 25 millones de hogares al año en la Unión Europea. Por ello, las plantas de tratamiento de aguas residuales (EDAR) están cambiando su enfoque, y estas plantas tradicionalmente dedicadas tan solo al tratamiento se están transformando en instalaciones de recuperación de recursos del agua (WRRF).

En este escenario, el grupo de Análisis de Datos y Gestión de la Información del centro tecnológico Ceit, miembro de Basque Research and Technology Alliance (BRTA), lidera el proyecto europeo DARROW con el objetivo de desarrollar una solución de inteligencia artificial (IA) basada en datos para optimizar la recuperación de recursos de las aguas residuales haciendo que las plantas de tratamiento de aguas residuales sean más autónomas y energéticamente eficientes.

 

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Proyecto DARROW

En concreto, el proyecto pretende transformar las actuales EDAR en instalaciones de recuperación de recursos del agua (WRRF). Para conseguir este objetivo, en el marco del proyecto, los datos generados en estas instalaciones serán recopilados y explotados con el fin de desarrollar un conjunto de herramientas software basadas en IA.

Gracias a este nuevo sistema, se conseguirá, por un lado, que la calidad de los datos mejore y aumente logrando anticipar posibles anomalías y, por otro, se obtendrán recomendaciones sobre cómo optimizar la operación de la planta a través de controladores en tiempo real y gemelos digitales, entre otras tecnologías.

La solución se instalará en la planta de tratamiento de aguas residuales de Tilburg, una de las mayores instalaciones de recuperación de agua de los Países Bajos. En concreto, el proyecto optimizará localmente las dos unidades de tratamiento más críticas dentro de esta depuradora, es decir, el tratamiento secundario y la digestión anaerobia, pero garantizando al mismo tiempo la eficiencia global de toda la planta.

De cara a futuro, en comparación con las plantas tradicionales de tratamiento de aguas, se espera que la planta de Tilburg pueda reducir en un 20% el consumo de energía y las emisiones de gases de efecto invernadero, mejorar la calidad del agua depurada en un 5% y aumentar en un 50% la recuperación de fósforo por medios biológicos.

 

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Pionero en digitalización del sector de aguas residuales

Además de la coordinación del proyecto, el centro tecnológico Ceit desarrollará gemelos digitales - modelos virtuales que reproducen con precisión un modelo físico - específicos para depuradoras con el objetivo de proporcionar a los operadores una herramienta útil que les recomiende la manera más eficiente de gestionar la instalación en cualquier situación, tanto para los tratamientos locales como desde una perspectiva global de toda la planta.

El proyecto, que tendrá una duración de 42 meses, arrancó el pasado mes de septiembre con la primera reunión del consorcio de socios en la planta de Tilburg (Países Bajos) donde se instalará el sistema. Durante este tiempo, los socios pretenden utilizar un enfoque interdisciplinar para desarrollar una tecnología flexible, adaptable y modular basada en datos que pueda ponerse en marcha a nivel internacional y transformar la forma de tratar el agua.

Es imprescindible que logremos desarrollar una IA confiable y explicable. Por eso nuestro sistema no solo ofrecerá recomendaciones, sino también una explicación entendible de por qué se ha dado esa recomendación", explica el coordinador del proyecto, Ion Irizar. Así mismo, puntualiza, “DARROW debe concebirse como una solución centrada en el usuario, por lo que es importante que los operarios de las plantas participen en el proceso de manera activa, no solo como validadores del sistema, sino también durante el proceso de desarrollo”.

La iniciativa está formada por ocho socios procedentes de cuatro países europeos: Ceit (España), como coordinador del proyecto; Universiteit Gent, Interurniversitair Micro-electronica Centrum, Vlaamse Instelling Voor Technologisch Onderzoek y Cobalt Water EU (Bélgica); Waterschap de Dommel y Royal HaskoningDHV (Países Bajos) y el European Science Communication Institute (ESCI), situado en Alemania.

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