Grupo de investigaciónMecatrónica · Procesamiento de señales · Control · Redes neuronales

Control avanzado de plantas de tratamiento de aguas residuales

Esta página se está actualizando; vuelva a visitarla pronto.

Mi contribución a este proyecto financiado por la Unión Europea ha sido el desarrollo de sensores software en la línea de agua de las plantas de tratamiento de aguas residuales (EDAR), que sirven para monitorizar las concentraciones de amonio en los tanques aerobios de la línea de la planta y en el tanque anóxico. Además, el sensor software permite seguir la tasa máxima de nitrificación. En concreto, se deriva un filtro de Kalman extendido, que generaliza el filtro de Kalman a una clase mucho más amplia de distribuciones no gaussianas. El filtro tiene varias propiedades deseables, como su capacidad para preservar las relaciones estadísticas del estado previo y converger hacia observaciones muy precisas [1].

Algunos de los proyectos de este campo en los que he trabajado:

DARROW: un tratamiento de aguas residuales más sostenible y eficiente gracias a una solución de IA basada en datos

DARROW tiene como objetivo crear una solución de inteligencia artificial basada en datos que optimice la recuperación de recursos de las aguas residuales, haciendo que las plantas de tratamiento sean más autónomas y energéticamente eficientes.

Entidad financiadora: programa de investigación e innovación Horizonte Europa de la Unión Europea, dentro del proyecto DARROW (acuerdo de subvención n.º 101070080)

Gráfica de los valores de covarianza del proceso a lo largo del tiempo discreto
Matriz de covarianza del proceso [1]
Gráfica de la convergencia de la ganancia de Kalman a lo largo del tiempo discreto
Valores de la ganancia de Kalman durante la convergencia de la covarianza del modelo de estado [1]
Diagrama de bloques: el proceso real y el filtro de Kalman extendido, cada uno con su modelo de estado y sus ecuaciones de salida, enlazados por la ganancia del filtro de Kalman
Metodología propuesta para aplicar el filtro de Kalman extendido [1]

Referencias

  1. Ricardo Rodríguez Jorge, A grey-box model for real-time control and monitoring, Lecture Notes in Networks and Systems – Proceedings of the 19th International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing (3PGCIC-2024), Springer Nature Switzerland AG, San Benedetto del Tronto, Italy, November 13-15, 2024 (Web of Science, SCOPUS).
  2. Cristina Rodríguez-García, Cesar Arenas, Saioa Arrizabalaga, Luis V. Varcárcel, Ricardo Rodríguez-Jorge, Itxaro Errandonea, Decision support tool for WWTP operations: DARROW project case study, póster, en: Book of Abstracts. IWA Young Water Professionals Spain Conference 2024.