Mejorar la circularidad energética y lograr la neutralidad de carbono en las instalaciones de recuperación de...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería ambiental
• Biotecnología
• Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

• Las plantas de tratamiento de aguas residuales se enfrentan a desafíos en la optimización de la producción de biogás para la sostenibilidad energética.
• La implementación en el mundo real de la IA para la optimización del biogás requiere cambios mínimos en el proceso diario.
• Los métodos existentes a menudo carecen de control en tiempo real sobre los parámetros de digestión anaeróbica que requieren mucho tiempo.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar un enfoque basado en la inteligencia artificial para optimizar la producción de biogás en las plantas de producción de agua.
• Mejorar la circularidad energética y la sostenibilidad en los procesos de tratamiento de aguas residuales.
• Permitir el control en tiempo real de los parámetros de la digestión anaeróbica utilizando modelos predictivos de IA.

Principales métodos:

• Las redes integradas de memoria a largo plazo (LSTM) como sensores blandos para predecir valores experimentales.
• Utilizó la optimización de enjambres de partículas (PSO) con aumento de gradiente extremo (XGBoost) para optimizar los parámetros operativos (temperatura, pH, alcalinidad, caudal de lodo).
• Implementó un proceso de suavizado posterior a la optimización para garantizar la coherencia operativa y evitar fluctuaciones diarias drásticas.

Principales resultados:

• Logró un aumento significativo en el rendimiento de biogás.
• Reducción de las emisiones netas de CO2 en un 156%.
• Mejoró el índice de circularidad energética de 0,71 a 1,15, lo que indica la autosuficiencia energética.

Conclusiones:

• La optimización impulsada por IA, utilizando LSTM y PSO-XGBoost, es efectiva para la producción de biogás en el mundo real.
• La metodología desarrollada mejora la sostenibilidad y la eficiencia energética en los PMA.
• Este enfoque transforma a las plantas de tratamiento de aguas en instalaciones eficientes desde el punto de vista energético mediante un control inteligente del proceso.