El pasado 7 de junio nuestra compañera de Aqualia, Camila Forero, participó como ponente en el Congreso AEAS de Castellón difundiendo las actividades que realizamos desde el proyecto LIFE RESEAU.
Su ponencia titulada “Digitalización de redes de saneamiento, detección de infiltraciones y minimización del impacto de vertidos. LIFE RESEAU” presentó nuestra innovadora propuesta para abordar los desafíos que enfrentan las ciudades y las infraestructuras de saneamiento ante el aumento de precipitaciones intensas, una consecuencia cada vez más frecuente del cambio climático. La ponencia destacó la importancia crucial de la digitalización en las redes de saneamiento, subrayando el impacto del cambio climático en las zonas afectadas por lluvias intensas y su efecto sobre las infraestructuras existentes, especialmente en las redes de saneamiento y las estaciones de tratamiento de aguas residuales.
Una de las soluciones presentadas fue el uso de la tecnología de Granulación Aerobia (AGS) en la Estación Depuradora de Aguas Residuales (EDAR) de Moaña, que permite aumentar la capacidad de tratamiento utilizando la infraestructura existente y operando simultáneamente con el tratamiento convencional. Esta innovación es fundamental para gestionar los incrementos de caudal que se generan durante episodios de lluvias intensas.
La presentación se centró también en el proceso de digitalización y el roadmap seguido por el proyecto, destacando cómo la información recopilada en cada fase ha sido esencial para desarrollar modelos avanzados en paralelo. Se resaltó el papel de tecnologías como los Sistemas de Información Geográfica (GIS), que proporcionan una imagen clara de la estructura, composición y estado de las redes de saneamiento, y que forman parte de la solución digital de LIFE RESEAU, el SiiMS (Smart Infiltration/Inflow Management System). Esta información es clave para medir, conocer y controlar lo que ocurre en la red, permitiendo la implementación de acciones de control más eficientes.
Además, se hizo énfasis en el desarrollo de modelos híbridos de aprendizaje automático e inteligencia artificial (ML/AI), que permiten anticipar y predecir el comportamiento de la red de saneamiento en diferentes escenarios de precipitaciones. Estos modelos avanzados facilitan la evaluación y predicción de parámetros críticos, como el caudal y los alivios, y la descomposición del caudal que fluye a través de la red, lo que mejora significativamente la toma de decisiones y la planificación de acciones de control.
Este enfoque integral y digitalizado busca no solo optimizar la respuesta a eventos climáticos extremos, sino también garantizar la sostenibilidad y eficiencia de las infraestructuras de saneamiento en un contexto de creciente variabilidad climática.