Hacia la mejora de la Resiliencia del Ciclo Urbano del Agua a través de la implementación de herramientas digitales basadas en modelos de «Machine Learning» y Tecnologías de Regeneración de Aguas (DIGI4WATER)
TED2021-129969B-C31
Resumen
El principal objetivo de DIGIT4WATER es crear las bases para la implementación de una herramienta de apoyo a la decisión y al diseño tecnológico basada en modelos de aprendizaje automático. Dichos modelos se alimentarán de una base de datos abierta sobre las características fisicoquímicas del afluente y efluente crudo de la EDAR, así como de tratamientos terciarios de regeneración avanzada probados a escala de laboratorio y planta piloto para cumplir con la nueva normativa europea (UE 2020/741) sobre reutilización de agua. Se prestará especial atención a la eliminación de ARB & ARGs así como a la prevención de DBPs que se producen comúnmente en los procesos de desinfección convencionales. También se diseñará una Herramienta de Apoyo a la Decisión (DST) y un Sistema de Alerta Temprana (EWS) basados en los modelos desarrollados. El objetivo principal del DST es diseñar técnicas avanzadas de tratamiento terciario para instalaciones de tratamiento de agua, seleccionando los parámetros más adecuados. El EWS está destinado a generar alarmas cuando la calidad del agua regenerada está por debajo de los requisitos mínimos legales y sanitarios en función de los fines de reutilización final.