Desarrollo de un enfoque híbrido que combina técnicas de simulación computacional de fluidos 3D (CDF) e Inteligencia Artificial para las gestión de ETAP y de la red de distribución

Sistema de Ayuda a la Toma de Decisiones para la Mejora de las Operaciones de ETAP basado en combinación de CFDs e IA

La optimización del proceso de cloración es crucial para mejorar la potabilización, desde su dosificación y mezclado en los depósitos de cabecera de la ETAP, pasando por los procesos de recloración en los tanques intermedios, hasta la distribución en baja que mantenga la concentración mínima de cloro residual ajustada a la demanda de la población.

Este proyecto proporcionará nuevas tecnologías y herramientas que ayuden a la toma de decisiones para la mejora de la calidad del agua y de las operaciones en los sistemas de potabilización y distribución de agua adecuadas a la nueva normativa, la optimización de cloro y la minimización de subproductos de la desinfección (DBP) mediante:

• Un Sistema de Soporte a la Decisión que integre una columna vertebral basada en modelos mecanicistas, junto con datos provenientes de monitorización en continuo del proceso.
• El desarrollo de un modelo mecanicista de respuesta rápida bajo el enfoque híbrido que combina técnicas de simulación computacional de fluidos 3D (CFD) e Inteligencia Artificial.
• La integración de modelos de calidad de agua que integren la hidráulica en 3D para los tanques de mezcla con cinéticas de desinfección y de generación de DBP, junto con modelos de redes de abastecimiento.
• Una monitorización estratégica en puntos clave del sistema que incorpora la adecuación de un vehículo submarino que proporcione conocimiento detallado en el interior de los tanques de mezcla