La Inteligencia Artificial y el futuro Del Monitoreo De La Calidad Del Agua
El aprendizaje automático (ML), una rama de la inteligencia artificial está transformando la forma en que monitoreamos y gestionamos la calidad del agua. A la vanguardia de esta innovación se encuentran los sensores blandos —no dispositivos físicos, sino algoritmos inteligentes que predicen variables de calidad del agua de medición lenta o costosa utilizando datos fácilmente disponibles—. Este avance está reduciendo los costos de monitoreo y permitiendo procesos de tratamiento más adaptativos. Carollo es pionero en la aplicación de estas tecnologías en plantas de tratamiento de agua en Norteamérica. En este artículo, exploramos dos casos prácticos que muestran cómo el ML está transformando el monitoreo de la calidad del agua en sistemas de reutilización de agua potable.
Predicción del carbono orgánico total en Virginia.
Imagine poder predecir la calidad
del agua más rápido que los métodos tradicionales. Eso es exactamente lo que el
Distrito de Saneamiento de Hampton Roads (HRSD) ha logrado en el Centro de
Investigación SWIFT en Virginia. El carbono orgánico total (COT) es un
parámetro crítico para controlar la dosificación de ozono en sistemas de
reutilización basados en carbono. Normalmente, el COT
se mide con menos frecuencia que los niveles de ozono, lo que podría resultar
en un control menos receptivo. ¿Nuestra solución? Un sensor blando con tecnología de ML para el COT. Utilizando
tres meses de datos históricos del Centro de Investigación SWIFT de HRSD, una instalación de
demostración de reutilización basada en carbono de 1 MGD, Carollo desarrolló un modelo que predice
los niveles de COT con una precisión excepcional. Un modelo de árboles
potenciados (bstTree) superó el último valor conocido —un modelo lineal con un
error cuadrático medio (RMSE) de 0,709 mg/L— al alcanzar un RMSE de 0,349 mg/L.
El éxito del modelo se basó en un conjunto de datos exhaustivo que incluía
mediciones a intervalos de cinco minutos para 37 variables operativas y de
calidad del agua. Nuestro equipo extrajo 749 mediciones de COT y las combinó
con características predictivas como la transmitancia UV, el pH y el amoníaco.
Esto se traduce en una dosificación de ozono más precisa y eficaz, lo que
podría generar un ahorro energético significativo y un tratamiento del agua más
eficaz.
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