Noticias

Noticias sobre Aguas Residuales

DeepFlow monitoriza la calidad del agua mediante Inteligencia Artificial


10/04/2026

I+D+i
DeepFlow monitoriza la calidad del agua mediante Inteligencia Artificial
 
  • Este proyecto ha desarrollado un sistema de vigilancia para detectar vertidos contaminantes en estaciones depuradoras de aguas residuales y dar la alarma al operador
  • El sistema utiliza técnicas avanzadas de visión por computador para identificar vertidos industriales, presencia de espumas, hidrocarburos y grasas
 
El proyecto DeepFlow ha logrado digitalizar el seguimiento de la calidad del agua en estaciones depuradoras de aguas residuales para la detección de contaminantes mediante visión por computador. Se optó por una tecnología híbrida: los algoritmos de visión clásica han resultado ser una solución efectiva para la detección de cambios de color por vertidos, mientras que la Inteligencia Artificial basada en Deep Learning ha demostrado ser la única vía eficaz para detectar texturas complejas como las iridiscencias de los hidrocarburos.
 
La herramienta desarrollada por DeepFlow gestiona el ciclo completo de la detección de contaminantes: desde la captura de la imagen hasta la notificación de alarma al operador. El objetivo es monitorizar características visuales que nos den indicios de la calidad del agua mediante el uso de cámaras RGB convencionales transformándose así en sensores inteligentes capaces de operar de forma ininterrumpida, con un sistema validado tanto en un laboratorio como en entornos operativos reales.
 
En el laboratorio se recrearon condiciones de vertido en tanques controlados empleando crema solar y combustibles reales en aguas con distinta turbidez. La validación en entornos reales ha permitido identificar las limitaciones del sistema, como que para detectar las películas finas de aceite es indispensable un sistema de iluminación artificial en las zonas de control.
 

DeepFlow, una solución de bajo coste y escalable

 
En el marco de este proyecto, liderado por Cetaqua-Centro Tecnológico del Agua con la participación de CVC Computer Vision Center y validado gracias a la experiencia operativa del grupo Veolia, se ha desarrollado una solución de vigilancia continua, no intrusiva, de bajo coste y escalable en entornos industriales y en masas de aguas naturales, que permite detectar problemas en el agua de las EDARs antes de devolver el agua al medio natural.
 
Entre los contaminantes que llegan a las EDARs las cargas químicas no tratadas y los hidrocarburos como el gasoil, los aceites minerales o la gasolina representan una amenaza operativa. Si estos elementos acceden a las etapas de tratamiento biológico, pueden destruir la masa bacteriana encargada de la depuración.
 
La llegada de vertidos no solo detiene el proceso de tratamiento y obliga a hacer paradas técnicas costosas, también pone en riesgo el cumplimiento de las normativas de vertido. Además, la liberación de estos contaminantes en el medio natural provoca daños en los ecosistemas acuáticos y afecta su biodiversidad y la salud pública.
 
Con esta tecnología, DeepFlow pretende superar las limitaciones de los sistemas tradicionales de detección. Históricamente, la detección de estos eventos ha dependido de dos enfoques: una inspección visual realizada por operarios mediante rondas de vigilancia, que dejaba grandes ventanas sin monitorización, e instrumentación analítica tradicional, como analizadores de hidrocarburos, con un coste de adquisición y mantenimiento elevado.
 
 
 

Fuente www.cetaqua.com


Publicidad

Contenidos relacionados...

Deja tu comentario

Comentarios Publicar comentario

No hay comentarios publicados hasta la fecha.