Lorca: Aguas de Lorca utiliza IA para optimizar la calidad de los vertidos de la depuradora de aguas residuales de La Hoya

Esta herramienta fue desarrollada conjuntamente 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 modelar el comportamiento del reactor biológico del PASO La Hoya que permite mejorar la calidad del agua tratada en la fábrica.

Este es el primer paso de un ambicioso proyecto para optimizar 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 depuradora de aguas residuales de La Hoya para obtener la mejor calidad del agua residual. . con el menor consumo de recursos.

Se trata de una herramienta de optimización basada en modelos de redes neuronales que, a partir del histórico de los valores del agua en cada una de las etapas del proceso de depuración, es capaz de modelar el comportamiento biológico del reactor en términos de los niveles de amonio inicialmente estimados. . Gracias a ello se consigue mejorar la calidad del vertido con optimización de la instalación al poder definir qué configuración de los parámetros de actuación es la más adecuada para conseguir el nivel de depuración deseado de la forma más eficiente posible, teniendo en cuenta las restricciones a las que están sujetas las variables involucradas en este proceso.

Esta herramienta proporciona una funcionalidad esencial para la toma de decisiones y la optimización de los procesos de fábrica, permitiendo ajustes en tiempo real basados ​​en predicciones precisas y confiables. Sirve como sistema de consulta de determinadas configuraciones, para determinar cuál proporcionará mayor optimización.

La herramienta, 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 de Defensa de la Universidad de San Javier, fue presentada por el asesor de agua de la Ayuntamiento de Lorca, Ángel Meca Ruzafa.

“A partir de toda la información histórica almacenada en la depuradora, entrenamos la inteligencia artificial para complementar y colaborar con las personas que gestionan diariamente la depuradora, ayudándoles a tomar la mejor decisión que les permita alcanzar la máxima calidad de depuración. producción de agua”, explicó Juan García Bermejo, investigador del proyecto de la Universidad Politécnica de Cartagena.

“Hemos construido una nueva aplicación web que es una herramienta de apoyo a la decisión que dará más seguridad a los operarios de la fábrica en su trabajo diario”, detalla Daniel Carreres Prieto, investigador del proyecto perteneciente al Centro Universitario de Defensa de San Javier.

“Este es un primer modelo que Aguas de Lorca y la UPCT pretendemos mejorar y desarrollar. Una vez mejorado, el objetivo es instalarlo en el resto de sectores de la empresa para optimizar otros procesos”, explicó Antonio Franco, director 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 específico 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 la investigación de operaciones. Aunque en el proceso evolucionó hasta convertirse en una herramienta de inteligencia artificial. Antes de decidirse por el uso de la Inteligencia Artificial se evaluó el uso 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 tratamiento de aguas residuales. El proceso se divide en cuatro etapas, cada una con un objetivo específico para garantizar la eficiencia y precisión de los resultados obtenidos: preprocesamiento de datos, construcción de un modelo determinista, generación de redes neuronales y generación de herramientas de optimización.

Optimización de procesos

El acuerdo entre la empresa conjunta y UPTC se firmó en 2021 con el objetivo de investigar las técnicas de modelización más avanzadas, como las ligadas a la inteligencia artificial, para optimizar los procesos del ciclo integral del agua.

Esta optimización de procesos en el ciclo integral del agua puede entenderse desde dos perspectivas que deben considerarse juntas. La primera sería la necesidad de asegurar la optimización económica, entendida como el uso del mínimo de energía y recursos, como los reactivos químicos en un proceso de tratamiento de agua. El segundo es el de la seguridad de la operación entendida como la minimización de los riesgos operacionales que garantizan el cumplimiento normativo y legislativo de la aplicación, y que dicha operación presente además los factores mínimos de seguridad que la hagan robusta y confiable, evitando así que pueda verse comprometido con el tiempo. ante condiciones de máxima demanda que puedan anticiparse.

“Estos primeros trabajos se seguirán desarrollando ya que el objetivo final y más ambicioso es la utilización de las últimas innovaciones tecnológicas en el trabajo diario de Aguas de Lorca”, afirmó Antonio Franco.