INV Smartwater

El proyecto iON Plant nace de la necesidad de elevar a nivel tecnológico las operaciones en plantas depuradoras para conseguir una mayor eficiencia operativa.

Para ello, durante el 2020 se han instalado cámaras inteligentes en puntos clave de las plantas, que permiten al personal de operaciones tener un registro del estado de estas zonas críticas de una forma totalmente remota.

Además, se ha dotado a las cámaras de algoritmos de visión por computador que permiten detectar ciertos eventos problemáticos de la operación automáticamente, permitiendo una rápida actuación cuando sea necesario. Esta capacidad resulta especialmente beneficiosa para aquellas plantas pequeñas donde la presencia de operarios es mínima.

El proyecto Predpump ph3 tiene como objetivo definir soluciones de mantenimiento predictivo de bombas. Para ello, se han desarrollado algoritmos de detección de anomalías en los sistemas de bombeo de captación de agua subterránea.

Se han entrenado autoencoders (técnica de aprendizaje no supervisado) para poder identificar cuándo un sistema de bombeo se encuentra en un estado anómalo, es decir, que ha mostrado signos de que se va a producir una rotura en algún elemento de la bomba. Adicionalmente, se ha realizado un estudio estadístico con el fin de determinar relaciones causa-efecto entre las características geofísicas del sondeo y la susceptibilidad del sistema a sufrir roturas.

Durante el año 2020 se ha llevado a cabo LAGAR, un proyecto desarrollado para Hidralia que nace con dos objetivos:

Por un lado, minimizar el impacto sobre las infraestructuras de la red de abastecimiento de agua potable gracias al apoyo de mapas de riesgo de corrosión e incrustación por la circulación de aguas de diferente origen. Para ello, se ha trabajado en automatizar la generación de mapas a fin establecer protocolos y hacer un seguimiento de los puntos más vulnerables de la red. De esta forma, se pueden implementar de forma ágil las acciones necesarias en los planes de mantenimiento de red y, en consecuencia, actuar con mayor eficiencia minimizando el impacto sobre los activos y sobre el servicio de agua potable.

Por otro lado, LAGAR pretende monitorizar diferentes parámetros de calidad en red de distribución de agua potable. Para ello, se han instalado una serie de sensores y se están desarrollando modelos de Machine Learning para la predicción y creación de un sistema de alerta de trihalometanos (THM).

Durante el año 2020, se ha adaptado la solución iON Beach para, mediante el uso de técnicas de visión artificial, determinar la densidad de ocupación en playas y conocer si se está vulnerando la distancia de seguridad impuesta como medida de protección frente a la COVID-19. Para conseguirlo, se ha subdividido la playa en múltiples celdas monitorizadas garantizando que dentro de éstas se cumplen las medidas de distanciamiento social.

Adicionalmente, se ha desarrollado un sistema de control de aforo con el objetivo de conocer el número exacto de personas que entran y salen de la playa, permitiendo un análisis del flujo más profundo. Este sistema se ha instalado en un total de 12 pilotos donde se han probado diferentes configuraciones de comunicación y procesado. Todo ello, a fin de poder implementarlo en la solución comercial del Grupo SUEZ Safety Beach.

RIS3CAT LISA busca aplicar la agricultura de precisión para avanzar hacia la gestión eficiente del agua, los fertilizantes y los pesticidas en cultivos, a nivel de parcela y de comunidades de regantes. Además, optimiza las campañas de teledetección para monitorizar los cultivos e identifica sensores in situ complementarios. Con ellos se caracterizan las cubiertas vegetales presentes en el viñedo para controlar las malas hierbas.

En Cetaqua llevamos a cabo tareas relacionadas con el análisis combinado de información procedente de sensores e imágenes de satélite, el uso de modelos predictivos de oferta/demanda de agua y la implementación de un modelo de planificación de campañas agrícolas a escala de comunidad de regantes. Por ello, se ha desarrollado un modelo predictivo basado en técnicas de aprendizaje automático para prever la disponibilidad de agua y el índice de sequía, junto con una herramienta para analizar automáticamente los datos de teledetección.

Este proyecto está cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional de la Unión Europea en el marco del Programa Operativo FEDER de Cataluña 2014-2020, y por ACCIÓ a través de la Comunidad RIS3CAT de las Tecnologías de la Producción Agroalimentaria.

Durante el año 2020, se ha conseguido realizar la instalación del equipo de monitorización en dos EBAR de diferentes características. Este equipamiento, previamente testado en el laboratorio de Cetaqua Andalucía, consiste en un sistema de procesamiento local un router y una cámara infrarroja con protección IP67 que permite obtener y analizar las imágenes de la EBAR en tiempo real. Se ha desarrollado un algoritmo que identifica y monitoriza el crecimiento del aglomerado de solidos flotantes que se forma en las EBAR.

En los próximos meses se procederá al análisis de los factores influyentes en esa acumulación y el cierre del proyecto.

Desde 2020 se está llevando a cabo un estudio que determina que la procedencia de los episodios esporádicos de espumas que aparecen en las playas de Roquetas es natural. Estos agregados flotantes se observan en la zona de manera general cuando tienen lugar vientos de levante, debido a la movilización de sedimentos finos del lecho marino que, al alcanzar la superficie, se adhieren entre sí y facilitan la aglutinación de otras sustancias.

Las campañas de recogida de muestras y su análisis en laboratorio, junto al desarrollo de un sistema de vigilancia automatizado, basado en la colocación de cámaras en diferentes puntos de la localidad y en la creación de un algoritmo de detección de agregados flotantes en el agua, han permitido conocer su origen y descartar una posible afección sobre la calidad de las aguas.

En el proyecto AcAnalytics se ha analizado el uso de cinco soluciones tecnológicas, presentes en el mercado, que permiten avanzar hacia el mantenimiento predictivo para mejorar los procesos de operación y mantenimiento de los activos de la red de Aigües de Barcelona.

Dichas tecnologías, proporcionadas por distintos proveedores y basadas en el uso de sensores eléctricos y/o vibraciones, se han instalado en diferentes grupos de impulsión y en condiciones reales de operación. Las especificaciones de la instalación, así como los datos recogidos y los reportes generados por parte del proveedor se han analizado y auditado por un grupo de expertos de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC).

El proyecto ha permitido conocer los puntos fuertes y las debilidades de cada tecnología. Se han proporcionado una serie de recomendaciones para el desplegado estratégico de estas en los principales grupos de impulsión o con casuísticas especiales