Innovación aplicada al modelado de procesos complejos en instalaciones medioambientales

El modelado de procesos complejos, cuyas dinámicas suelen ser no lineales, pertenecen al campo de la Ingeniería de Procesos y Sistemas. Sin lugar a dudas, estos procesos están muy presentes en el proceso de depuración de aguas residuales, procesos en los que PROEMISA tiene la experiencia y el conocimiento para abordarlos de forma innovadora. La propuesta de PROEMISA pasa por utilizar técnicas algorítmicas avanzadas en el ámbito de la Inteligencia Artificial de Enjambre y la simulación de sistemas dinámicos a través del Modelado Basado en Agentes (Agent-Based Modelling (ABM), en inglés).

PROEMISA propone un avance innovador en la gestión y control de las plantas depuradoras de aguas residuales gracias a que el modelado ABM permite lidiar con las no linealidades del proceso, teniendo en cuenta la presencia de perturbaciones y dependencias de estados pasados. Todo ello se basa en la capacidad que ha demostrado esta técnica de modelado para identificar las propiedades emergentes como consecuencia de las múltiples interacciones de las propiedades individuales de cada uno de los elementos que componen el diseño de la planta. Al identificar las propiedades emergentes esto permite, de forma directa, identificar las condiciones óptimas operativas en función del objetivo perseguido en todo momento (como ejemplo: evitar fugas y caudales de aguas residuales fuera de los colectores, minimizar la energía de control (el coste energético de mover las válvulas y compuertas de regulación, el sistema de aireación del biorreactor), optimizar el tratamiento aplicado para minimizar los contaminantes presentes en el agua, reducir el volumen en los tanques en previsión de posibles tormentas futuras, etc.), y lo que es más importante, permite auditar las condiciones del proceso teniendo en cuenta la relación entre las variables de entrada (variaciones en el caudal y composición del mismo a la entrada de las plantas de aguas residuales y, los microorganismos involucrados) y los resultados esperados gracias a la inteligencia artificial embebida en el sistema diseñado por PROEMISA.

PROEMISA propone incorporar esta innovación en una estructura de control predictiva basada en modelos, donde las predicciones dadas por el modelo anticipan y orientan sobre las acciones y decisiones a tomar por el equipo gestor encargado de la planta.

Con esta innovación PROEMISA plantea un modelado inductivo Bottom-Up, donde las propiedades emergentes son las variables endógenas clave que caracterizan y describen el funcionamiento de la planta, lo cual permite una visión holística, en tiempo real e integral del proceso a controlar. Sin lugar a dudas, una excelente manera de garantizar buenos parámetros en términos de fiabilidad, mantenibilidad, disponibilidad y seguridad de la planta.

En definitiva, PROEMISA propone incorporar esta innovación en una estructura de control predictiva basada en modelos, donde las predicciones dadas por el modelo anticipan y orientan sobre las acciones y decisiones a tomar por el equipo gestor encargado de la planta, manteniendo así las condiciones óptimas operativas del sistema en cualquier régimen de funcionamiento.

Desde PROEMISA se garantiza la optimización de parámetros clave tales como:

• Ratios de productividad
• Niveles de consumo energético
• Utilización de tratamientos
• CAPEX (tecnología y procesos) & OPEX (personal, operaciones y gestión)