La Estación Depuradora de Aguas Residuales (EDAR) de L’Escala (Girona), que gestionan en UTE Facsa y Calaf Constructora, ha optimizado el funcionamiento de su etapa de deshidratación a través de la inteligencia artificial (IA). La herramienta Rely, mediante el uso de dos algoritmos basados en deep learning y machine learning, clasifica el agua en diferentes tonalidades para identificar la calidad de la corriente y el funcionamiento de las centrífugas.
La actuación en la EDAR de L’Escala es uno de los proyectos innovadores que Facsa seleccionó en la quinta convocatoria del acuerdo Corporate de la compañía y Lanzadera. Ha contado con la colaboración del Consorci d’Aigües Costa Brava Girona y la Diputación de Girona.
El trabajo conjunto ha permitido realizar un análisis automático e inteligente de imágenes captadas por cámaras instaladas en las tuberías. La información obtenida hace posible encontrar cualquier imprevisto que pueda ser detectable visualmente en el momento en el que ocurre y sin necesidad de la presencia del personal de planta. De este modo, la EDAR reacciona y responde de forma ágil, optimizando los recursos de la instalación.
Esto demuestra la utilidad de estos sistemas inteligentes para ahorrar desplazamientos, automatizar procesos o dar apoyo al personal de operación para la toma de decisiones. Por ejemplo, es posible saber sin necesidad de desplazarse la calidad del escurrido que sale de la centrífuga, lo que explica a su vez la calidad del fango deshidratado que se valoriza y que determina si se debe corregir el tratamiento con más o menos reactivo.
Sistema de alertas
Para el trabajo en la EDAR de L’Escala, la herramienta Rely ha logrado recopilar cerca de 8.000 imágenes, que han sido etiquetadas y analizadas en un proceso de preparación de datos y selección de características relevantes para los modelos.
El seguimiento se ha llevado a cabo mediante un sistema de alarmas emitidas a través de mensajes de texto con imágenes adjuntas, que ha permitido tener la instalación monitorizada en tiempo real. Así, en el transcurso de un mes se han enviado 143 alertas.