FO79 - FuturEnviro

www.futurenviro.es | Abril-Mayo April-May 2021 59 Gestión y tratamiento de agua | Water management and treatment Método y resultados Para mejorar esta respuesta, el proyecto ConectaPeme TRIHSENS ha validado una solución de bajo coste para la monitorización y control de la calidad del agua potable a tiempo real, siguiendo una estrategia en tres pasos. En primer lugar, se ha instalado una sonda LED de fluorescencia de bajo consumo para la estimación de la concentración de materia orgánica en tiempo real. La nueva sonda se ha integrado de forma efectiva en el sistema de monitorización de la ETAP del Tambre junto con otros parámetros de planta, como el pH, cloro libre, temperatura y turbidez, permitiendo un seguimiento continuo del proceso de tratamiento del agua de consumo. Se ha optado por los sensores de fluorescencia ya que permiten una medición online con una alta repetitividad y una sensibilidad superior a otras medidas de absorbancia, además de tener una alta vida útil efectiva. La sonda ha sido diseñada y fabricada por el consorcio basándose en la información obtenida de la caracterización de las aguas a través de matrices de excitación-emisión de fluorescencia, determinando las longitudes de onda de los compuestos húmicos y correlacionándolos con la materia orgánica presente en el agua de salida de la ETAP. La alta sensibilidad alcanzada en la sonda permitió medir concentraciones de materia orgánica por debajo de 1 ppm. Además, la sonda se adaptó al entorno industrial de la ETAP y a la matriz de medida, permitiendo el desarrollo de una sonda estable, robusta y precisa. La sonda de medición de materia orgánica construida y validada en el marco del proyecto se ha integrado con un software de predicción de la calidad del agua de consumo que, a través de un sistema de redes neuronales artificiales (RNA), permite estimar parámetros críticos de control de la calidad del agua de consumo en tiempo real. Esta integración evita la necesidad de esperar a los resultados de análisis externos, estableciendo una respuesta predictiva en lugar de reactiva, de menor coste que el derivado del muestreo. Además, el personal operario puede seguir en cualquier momento el estado de la calidad del agua potable, anticipándose a cualquier evento contaminante. Para facilitar la respuesta del personal de operaciones, se ha implantado un sistema de soporte a la decisión, a través de una serie de consignas y reglas preestablecidas, en función de los resultados de las RNA. Este actúa como un sistema de control y prevención de respuesta inmediata de actuación frente a episodios de contaminación. Además, define los cambios en la estrategia de operación a establecer en cada momento y permite optimizar el consumo de químicos asociados al control de la calidad del agua de consumo, permitiendo una reducción en los costes de operación de la planta. La validación en la ETAP del Tambre del sistema de monitorización y alarma TRIHSENS con una matriz real y de manera continua ha permitido alcanzar un desarrollo cercano a mercado, es decir, la demostración del prototipo y sistema en un entorno real. Además, este sistema se plantea como una solución fácilmente replicable en otras ETAP, adaptándose a las necesidades del cliente y a la tipología de agua, ya que permite flexibilizar las consignas a establecer, el reentreno de las redes neuronales para cada tipo de ETAP y se sirve de un servidor externo accesible desde cualquier lugar. Otro punto a destacar es que la herramienta de soporte cuenta con distintas capas de visualización. De este modo, tanto el personal operario en su día a día como el equipo de gestión de control de la calidad de las aguas, así como el público en general -si se desease- pueden estar al tanto de la evolución de los distintos parámetros de interés en el agua de consumo, aumentando así la transparencia del sistema de gestión. characterisation of the water through fluorescence excitationemission matrix spectroscopy. This technology was used to determine the wavelengths of the humic compounds and correlate themwith the organic matter present in the outlet water of the DWTP. The high sensitivity achieved in the sensor design makes it possible to measure organic matter concentrations of less than 1 ppm. In addition, the sensor was adapted to the industrial environment of the DWTP and the measurement matrix. The result is a stable, robust and precise sensor. The organic matter measurement sensor built and validated within the framework of the project has been integrated with drinking water quality predictive software, which, by means of a system of artificial neural networks (ANNs), makes it possible to estimate critical drinking water quality control parameters in real time. This integration does away with the need to wait for the results of external analysis and enables the establishment of a predictive rather than a reactive response, at a lower cost than the cost associated with sampling. Moreover, operating personnel can monitor drinking water quality status at any time and take early action to address contamination events. To facilitate the response of the operating personnel, a decision support system has been implemented through a series of pre-established set-points and rules based on the results of the ANNs. This acts as a control and prevention system for immediate response to contamination episodes. The decision support system also defines the changes in the operating strategy to be implemented at any given time and enables optimisation of the consumption of chemicals associated with drinking water quality control, thus reducing plant operating costs. The validation of the TRIHSENS monitoring and alarm system at the Tambre DWTP with a real measurement matrix and on a continuous basis, i.e., the demonstration of the prototype and system in a real environment, has brought the development process to a point where it is close to launch in the marketplace. The system can be easily replicated in other DWTPs and adapted to client needs and the type of water. It affords flexibility in the establishment of setpoints, the neural networks

RkJQdWJsaXNoZXIy Njg1MjYx