Investigación de modelos predictivos para la monitorización de contaminantes atmosféricos y estrategias de minimización en sistemas de saneamiento: AtmosphAIr 2.0
- El proyecto AtmosphAIr2.0 pretende investigar en detalle el proceso de generación de gases odoríferos y de efecto invernadero de las EDARs y mejorar su predicción mediante herramientas de Inteligencia Artificial
- El proyecto es la continuación de un proyecto anterior, AtmosphAIr, que había obtenido resultados preliminares prometedores tanto en la detección como en la predicción de la formación de gases odoríferos y de efecto invernadero
Este proyecto, segunda fase del proyecto precursor AtmosphAIr, busca ampliar el conocimiento sobre los patrones y causas de formación de gases de efecto invernadero y odoríferos en infraestructuras de tratamiento de agua, así como mejorar en la predicción de cómo y por qué se forman por medio de herramientas de inteligencia artificial desarrolladas en la primera fase.
A partir de los resultados de la fase anterior del proyecto y utilizando nuevas series temporales de datos, el proyecto permitirá desarrollar una futura plataforma digital para anticipar y prevenir la generación y dispersión de gases odoríferos y/o causantes de efecto invernadero. El objetivo final del proyecto es, pues, el de dotar a las entidades gestoras de EDARs de herramientas de control para optimizar la operativa de la planta y minimizar el impacto ambiental.
El proyecto se desarrolla en las EDARs de Torredembarra (Tarragona) y de Montornès del Vallès (Barcelona), y en sus redes de saneamiento asociadas. Está promovido por las empresas AERIS, BGEO, SPIN, DAM y SORIGUÉ y coordinado por el CWP. Es un proyecto cofinanciado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo (MINCOTUR) en la convocatoria de Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEIs) de 2023 en el marco de las ayudas Next Generation y el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. Código del proyecto AEI-010500-2023-33
