AIPIA
Objetivo: Modelizar el ciclo del agua, tanto tratamientos de entrada de agua como tratamientos de agua residual industrial, en base a la toma de datos digitalizados cuantitativos y cualitativos y a su a análisis mediante software de Inteligencia Artificial.
Financiado: Ministerio de Industria, Comercio y Turismo
Utilizando técnicas de Inteligencia Artificial se va a analizar el comportamiento de los diferentes flujos y los parámetros de funcionamiento de los tratamientos para entender cómo afecta la calidad y cantidad de agua de aporte sobre los mismos, así como las variables de control, que el usuario podrá modificar para optimizar el proceso en cuestión.
Una vez modelizados los tratamientos, las ventajas que aportan las redes neuronales permitirán reconocer tendencias, capacidad de predicción y por tanto otorgar poder de decisión. Con toda esta información, los objetivos operacionales del proyecto son asentar las bases para optimizar la gestión del ciclo del agua en función de:
– Adición de químicos.
– Aumento de vida útil de los procesos con membrana: Ultrafiltración y ósmosis inversa.
– Entender la posibilidad de recirculación de agua residual industrial al tratamiento de agua de entrada a fábrica.
Para el desarrollo de este proyecto, se plantea un entorno colaborativo que facilitará la creación de sinergias entre cuatro entidades complementarias: COGNIT, como empresa especializada en los procesos del ciclo del agua; la Universidad de Zaragoza, con el know-how de desarrollo de nuevas herramientas de redes neuronales; h2ï como empresa experta en modelización de procesos del agua; y ZINNAE como coordinador de proyectos de I+D+i.
Modelización calidad de agua bruta
Otro de los retos abordados en el proyecto ha sido predecir la calidad del agua que llega a la papelera procedente del río. Para ello hemos desarrollado un modelo a escala de cuenca que es capaz de predecir la turbidez que va a tener el agua bruta que llega a la industria papelera. En el diseño del modelo se han incluido aquellas variables de entrada que tienen influencia en el contenido de turbidez del agua, entre otros hemos empleado datos de caudal, turbidez, conductividad, precipitaciones… El origen de los datos de este modelo proceden de las redes de Confederación y de los datos que se recogen en la propia papelera.
¿qúé hemos obtenido? Predicción de la turbidez del agua que llega a la papelera, con resultados fiables hasta con 5 días de antelación. En naranja vemos el valor estimado y en azul el valor real
Este proyecto ha recibido una ayuda en forma de subvención regulada por el programa de apoyo a Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEIs). Este programa de apoyo al fortalecimiento de “clústers de innovación” se inserta en la estrategia europea de mejora de competitividad para la innovación.
Las agrupaciones que pueden beneficiarse de las ayudas del programa son aquellas entidades cuyo potencial innovador y masa crítica las ha hecho merecedoras del reconocimiento del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo a través de su inscripción en el Registro de Agrupaciones Empresariales Innovadoras.
