IA para una gestión inteligente del ciclo del agua

La mayor parte del agua presente en nuestro planeta data de hace cuatro mil quinientos millones de años. Es decir, es más antigua que el Sol mismo. Es posible también que las moléculas del agua que bebes del grifo dieran vida a la primera ameba, hidratasen a los dinosaurios y calmaran la sed de los ejércitos de Alejandro Magno.

El motivo es que se trata de una sustancia finita que existe en un circuito cerrado en el planeta Tierra. Al igual que la energía, ni se crea ni se destruye: solo se transforma. Hoy, como seres humanos, nos enfrentamos a la necesidad de cerrar el ciclo del agua de forma sostenible. En esa misión ahora contamos con tecnologías como la inteligencia artificial a la hora de optimizar su uso y mejorar su depuración o potabilización.  

En este artículo podrás leer acerca de cómo la IA ayuda a:

• Optimizar el tratamiento en las plantas de potabilización
• Gestionar las aguas residuales
• Detectar y prevenir fugas
• Mejorar la eficiencia en la gestión de recursos hídrico
• Reducir el consumo energético para bombearla

La inteligencia artificial como aliada en el ciclo del agua

La inteligencia artificial se ha consolidado como un recurso esencial en la gestión del ciclo del agua al optimizar cada fase, desde la captación hasta el tratamiento y la distribución. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real mejora la eficiencia operativa, minimiza el desperdicio y anticipa problemas como fugas o sobrecargas. Además, la IA contribuye a un uso más sostenible del agua, puesto que ayuda a reducir los costes energéticos y garantiza la seguridad hídrica en un contexto de creciente demanda y escasez, al permitir una mejor gestión del recurso en todo el proceso. A continuación, te contamos algunas de sus aplicaciones más prometedoras.

Optimización del tratamiento en plantas de potabilización

La IA transforma el tratamiento del agua al optimizar procesos como la dosificación de productos químicos y el control de calidad. Los sistemas ajustan los parámetros de manera dinámica según las condiciones del agua y mejoran la eficiencia operativa. Esta tecnología también es capaz de predecir la presencia de sustancias contaminantes, lo que permite actuar de manera más ágil.

Además, tiene la capacidad de aprender de los datos históricos. De esta manera, anticipa variaciones en la calidad del agua sin tratar, como cambios en la turbidez o la presencia de contaminantes, y ajusta los procesos de forma autónoma. Esto permite que las plantas mantengan niveles de calidad constantes.

Un ejemplo: El proyecto PRISTINE, coordinado por ACCIONA, ha desarrollado sensores virtuales (Soft Sensors) que permiten estimar las concentraciones de contaminantes emergentes (CEC) en tiempo real, algo que hasta ahora solo se podía hacer en laboratorios. Esta solución digital se instala en un dispositivo Edge de la planta piloto, utiliza datos de sensores en línea como caudal, pH y turbidez, y ajusta automáticamente el tratamiento del agua para cumplir con las crecientes normativas sobre CEC sin la necesidad de pasar por el laboratorio.

Gestión de aguas residuales

La IA mejora la eficiencia en el tratamiento de aguas residuales mediante la automatización de procesos y la predicción de problemas. Los sistemas analizan datos históricos y en tiempo real, y optimizan así el uso de energía y productos químicos. La IA detecta posibles anomalías en las redes de saneamiento y evita bloqueos y sobrecargas, lo que también reduce el impacto ambiental. Esto permite a las plantas maximizar la recuperación de recursos como agua reutilizable y biogás, mientras se minimizan los costes.

Un ejemplo: Un ejemplo reciente de IA en la gestión de aguas residuales es el proyecto de Severn Trent Water en el Reino Unido, que utiliza inteligencia artificial para optimizar el flujo de aguas residuales y prevenir desbordamientos. Este sistema predice condiciones climáticas, ajusta automáticamente las estaciones de bombeo y controla los flujos de agua para evitar desbordamientos y minimizar el riesgo de inundaciones.

Detección y prevención de fugas

Las fugas en las redes de agua provocan grandes pérdidas de recursos. Los sistemas de IA permiten monitorizar la presión y el flujo en tiempo real, detectando de forma temprana fugas potenciales. Además, los algoritmos predictivos analizan datos históricos para predecir dónde podrían surgir futuras fugas, lo que ayuda a las empresas a tomar medidas preventivas. De este modo, se evitan pérdidas de agua y se reducen los costes derivados de reparaciones imprevistas, mejorando la eficiencia de la red.

Un ejemplo: El proyecto Hydro-Logic CivilSense en Estados Unidos combina personal de campo capacitado con inteligencia artificial avanzada para monitorizar y localizar fugas con una precisión del 93%. El objetivo principal es reducir la pérdida de agua no facturada y los costes operativos en redes de suministro obsoletas.

Mejora de la eficiencia en la gestión de recursos hídricos

La IA juega un papel clave en la gestión eficiente de los recursos hídricos, prediciendo la demanda de agua según el clima, la población o el uso agrícola. Los algoritmos optimizan la distribución del agua para evitar su desperdicio y garantizar que se utilice de manera eficiente. Esto es especialmente relevante en zonas con escasez de agua, donde la IA ayuda a maximizar la disponibilidad para usos agrícolas, industriales y urbanos, gestionando mejor embalses y sistemas de irrigación.

Un ejemplo: En California, la IA se aplica para predecir la demanda de agua en áreas agrícolas y urbanas, con lo que se ajusta su distribución de forma eficiente según factores climáticos y de población. Este enfoque es clave en una región afectada por la sequía.

Reducción del consumo energético para el bombeo de agua

El bombeo de agua es una de las actividades más intensivas en consumo energético dentro de la gestión hídrica. La IA ajusta los horarios de bombeo a los momentos de menor demanda energética mediante la predicción del consumo. Esto permite reducir el consumo energético sin afectar la disponibilidad del agua. Además, los sistemas inteligentes optimizan las rutas de bombeo, lo que no solo disminuye los costes operativos, sino que también reduce la huella de carbono de las operaciones hídricas.

Un ejemplo: El proyecto DIGIDEL se centra en resolver diversos desafíos en los procesos de desalación y depuración de agua mediante el uso de algoritmos avanzados de Inteligencia Artificial. En el marco de DIGICEL, la iniciativa RELEWAT (REinforcement LEarning for WAter Treatment) utiliza algoritmos de Reinforcement Learning para optimizar el consumo energético en pozos de bombeo. Esta tecnología, situada en la frontera dentro de los campos de IA y sistemas de control, permite que los pozos adapten el suministro en función de la demanda de agua y las variaciones energéticas.

Estas aplicaciones son solo el principio de lo que la IA hará para mejorar la sostenibilidad en el ciclo de agua. Si quieres saber más sobre el potencial de la inteligencia artificial y las nuevas tecnologías en el terreno de la biodiversidad, te recomendamos la lectura de este artículo.

Fuentes:

• TechXplore