¿Qué hacemos?

Motivación

Actualmente, la eficiencia energética y ambiental son aspectos críticos en las estaciones de depuración de aguas (EDAR). De hecho, las EDAR son grandes consumidoras de energía, Nuestro desafío es mejorar simultáneamente el rendimiento económico y ambiental utilizando un enfoque de aprendizaje por refuerzo.

 

 

Objetivo

Diseñar e implementar un sistema autónomo basado en inteligencia artificial que optimice los procesos de depuración en EDARs, enfocándose en:

  • Eficiencia energética.
  • Cumplimiento ambiental.
  • Robustez operativa.
El proyecto puede tener un impacto significativo en la sostenibilidad ambiental, al reducir el impacto de la depuración de aguas residuales en el medio ambiente y mejorar la eficiencia energética de las plantas de tratamiento.

Propuesta

Nuestra propuesta se basa en:

  • Mejorar la eficiencia energética de las EDAR mediante aprendizaje por refuerzo.
  • Utilizar la interacción con el operador de la planta para mejorar el rendimiento del aprendizaje por refuerzo.
  • Desarrollar un soft-sensor basado en aprendizaje automático para predecir medidas no observables en las EDAR, en concreto, un nuevo sensor virtual que predice las condiciones metereológicas.