Las tecnologías de la Inteligencia Artificial (IA) han revolucionado en gran medida el sector industrial actual y han impulsado la investigación en muchos campos de la ciencia y la ingeniería, entre estos el tratamiento de aguas residuales.
La inteligencia natural de los seres humanos y determinados comportamientos se suplantan en sistemas técnicos que constituyen algoritmos no paramétricos que imitan funciones naturales del cerebro humano, como el aprendizaje y la interpretación. En este artículo, te presentamos cómo influye la IA en el monitoreo de la calidad del agua. ¡Empecemos!
¿Cómo influye la IA en la calidad del agua?
La inteligencia natural de los seres humanos y determinados comportamientos se suplantan en sistemas técnicos que constituyen algoritmos no paramétricos que imitan funciones naturales del cerebro humano, como el aprendizaje y la interpretación.
Las soluciones de IA ofrecen un inmenso potencial en el tratamiento de aguas residuales, dada la abundancia de datos fácilmente disponibles, los intrincados procesos biológicos y la plétora de activos que pueden optimizarse.
Se pueden conseguir importantes ahorros de costos, como reducir el consumo de energía de aireación en un 30 a 40%, lo que se traduce en un gasto de explotación de aproximadamente un dólar por habitante equivalente.
Además, estas optimizaciones impulsadas por la IA pueden mejorar la eliminación de nutrientes en un 30 a 40% y, al mismo tiempo, ahorrar entre un 10 y un 15% de energía, mitigando la necesidad de costosas actualizaciones de la planta.
El mercado de las soluciones de IA para el tratamiento de aguas residuales está prosperando, con cerca de 20 empresas que ofrecen soluciones comerciales, desde empresas innovadoras de nueva creación hasta empresas consolidadas del sector.
En particular, el enfoque de las soluciones de IA está pasando de proporcionar información sobre activos individuales a abarcar plantas de tratamiento enteras. Estas soluciones son cada vez más predictivas y prescriptivas, lo que permite prever resultados futuros y ofrecer estrategias de control precisas.
El verdadero valor reside en estas soluciones prescriptivas, que permiten a los operadores planificar el futuro de forma proactiva y optimizar las operaciones con eficacia. Con la capacidad de predecir y controlar los procesos, la IA se perfila como un revulsivo en el ámbito del tratamiento de aguas residuales, impulsando una eficiencia y una optimización de recursos sin precedentes.
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Aplicaciones de la IA en el tratamiento de aguas
Como mencionamos, las tecnologías de IA pueden realizar análisis, evaluaciones y predicciones independientes en función de los datos de entrada, optimizar las variables del sistema o enviar señales de advertencia para analizar los parámetros y ajustar la salida en consecuencia. Esto reduce en gran medida los errores humanos y mejora la productividad.
La IA se está utilizando en el tratamiento de aguas residuales para optimizar diversos aspectos del proceso, lo que redunda en una mayor eficacia, ahorro de costos y mejora de la calidad del agua. La IA se está aplicando en el tratamiento de aguas residuales para:
1. Controlar de la calidad del agua en tiempo real
Los sistemas impulsados por IA supervisan continuamente diversos parámetros del proceso de tratamiento de aguas residuales, como los caudales, los niveles de pH, la turbidez, el oxígeno disuelto y las concentraciones de nutrientes.
Los algoritmos de IA analizan estos datos en tiempo real para tomar decisiones informadas y realizar ajustes en el proceso de tratamiento. Por ejemplo, la IA puede controlar la velocidad de las bombas, los índices de aireación y la dosificación de productos químicos para optimizar la eficacia del tratamiento en función de las características fluctuantes del afluente y de las condiciones cambiantes del entorno.
2. Realizar un mantenimiento predictivo
La IA puede predecir los fallos de los equipos y las necesidades de mantenimiento analizando los datos de los sensores instalados en bombas, soplantes y otros equipos críticos. Al detectar patrones indicativos de posibles fallos, la IA puede avisar con antelación a los equipos de mantenimiento, permitiéndoles realizar un mantenimiento preventivo antes de que se produzcan costosas averías.
Por tanto, el análisis predictivo para la detección de la contaminación ayuda a minimizar el tiempo de inactividad, reduce los costos de reparación y garantiza el buen funcionamiento de la planta de tratamiento.
3. Optimizar los procesos
La IA analiza grandes cantidades de datos históricos para identificar patrones y correlaciones entre los distintos parámetros del proceso de tratamiento y la calidad del efluente resultante. Esta información se utiliza para optimizar el proceso de tratamiento, ajustando factores como la dosificación de productos químicos, los índices de aireación y los tiempos de sedimentación para lograr la calidad deseada del efluente de forma más eficiente.
La IA también puede adaptar el proceso de tratamiento a las variaciones de las características del afluente, como los cambios estacionales o los episodios repentinos de contaminación. Esta optimización puede reducir el uso de productos químicos y el consumo de energía y, en última instancia, disminuir el impacto medioambiental global.
4. Lograr la eficiencia energética
Los sistemas de control basados en IA optimizan el consumo de energía en las plantas de tratamiento de aguas residuales ajustando dinámicamente el funcionamiento de bombas, soplantes y otros equipos que consumen mucha energía.
Mediante el análisis de datos en tiempo real sobre los precios de la energía, la carga de la planta y los requisitos del proceso, la IA puede programar las operaciones durante las horas valle, cuando los costos energéticos son más bajos, lo que supone un importante ahorro de energía.
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5. Recuperar recursos
La IA puede optimizar los procesos de recuperación de recursos en el tratamiento de aguas residuales, como la digestión anaerobia y la eliminación de nutrientes. Mediante el análisis de datos en tiempo real sobre el contenido de materia orgánica y los niveles de nutrientes, la IA puede optimizar el momento y la dosificación de los productos químicos, mejorando la eficacia de la eliminación de nutrientes.
Además, la inteligencia artificial puede optimizar los procesos de digestión anaerobia para maximizar la producción de biogás a partir de los lodos, lo que supone una valiosa fuente de energía renovable.
¡Ahora ya sabes la importancia de la IA en la calidad del agua! Como ves, las aplicaciones de la IA en el tratamiento de aguas residuales son diversas y ofrecen importantes beneficios en términos de optimización de procesos, eficiencia energética, mantenimiento predictivo y gestión de la calidad del agua. ¡Esperamos que esta información te haya sido de utilidad!
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