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Inicio » Ciudades Inteligentes » Tecnología predictiva que optimiza el tratamiento de aguas residuales

Tecnología predictiva que optimiza el tratamiento de aguas residuales

Publicado: 25/05/2016

Las aguas residuales también pueden ser una fuente de recursos y las plantas para su tratamiento, un lugar para la optimización y la reducción de residuos. De eso trata un proyecto que se está aplicando en la Estación Depuradora de Aguas Residuales (EDAR) en Lleida, por el que se han instalado numerosos sensores cuyos datos recoge y analiza una solución tecnológica, con el fin de ofrecer a los ingenieros de la depuradora una fotografía de la salud operativa de la planta.

La Planta Depuradora de Aguas Residuales de Lleida

Aqualia, empresa gestora de la planta, y el laboratorio de IBM Research de Haifa en Israel, trabajan conjuntamente en este proyecto, basado en una solución de IBM que utiliza algoritmos de aprendizaje de máquina para predecir el impacto de los cambios en el agua, fallos de funcionamiento en la fábrica, necesidades de mantenimiento de los equipos y otros factores que ocurran en tiempo real. De esta manera, la solución es capaz de generar alertas y recomendaciones para realizar ajustes que permitan un mejor funcionamiento de la fábrica.

La planta de Lleida en la que se desarrolla, tiene una capacidad de 96.000 metros cúbicos diarios y, a día de hoy, los resultados son optimistas. Según los responsables del proyecto se ha conseguido reducir el consumo de electricidad general de la planta en un 13,5%. Además, la depuradora está utilizando los recursos de forma más eficaz: la cantidad de productos químicos necesarios para extraer el fósforo del agua se ha reducido un 14% y la producción de residuos ha caído un 17%. También se ha mejorado significativamente la eliminación de nitrógeno, especialmente en bajas temperaturas.

Publicado en: Ciudades Inteligentes Etiquetado como: ACV (Análisis del Ciclo de Vida), Agenda Urbana, Aguas Residuales, Eficiencia Energética, Gestión de Agua, Sistema de Suministro Eléctrico

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