IA para plantas inteligentes de tratamiento de aguas residuales: una revisión del modelado, optimización y control...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Ambiental Ingeniería Ambiental.
• Ciencias de la computación Ciencias de la computación
• Tecnología Sostenible Tecnología Sostenible

Sus antecedentes:

• Las plantas de tratamiento de aguas residuales son importantes consumidores de energía urbana y fuentes de emisiones de gases de efecto invernadero.
• La inteligencia artificial (IA) presenta una estrategia viable para mejorar la eficiencia de WWTP y reducir el impacto ambiental.

Objetivo del estudio:

• Revisar los avances en las aplicaciones de IA para el tratamiento de aguas residuales en la última década.
• Explorar el papel de la IA en la predicción de la calidad de los efluentes, la optimización de los procesos y el control avanzado para las PTAE inteligentes.

Principales métodos:

• Revisión de las técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para la predicción de la calidad de los efluentes.
• Análisis de la optimización multiobjetivo impulsada por la IA para equilibrar la calidad de los efluentes, el uso de energía y las emisiones.
• Examen del aprendizaje basado en modelos y el aprendizaje por refuerzo para el control avanzado de procesos.

Principales resultados:

• La IA predice efectivamente los indicadores de calidad de los efluentes y optimiza los procesos.
• La integración de la IA equilibra la calidad de los efluentes, el consumo de energía y las emisiones de carbono.
• Los métodos actuales de IA muestran limitaciones en cuanto a interpretabilidad, transferibilidad y robustez.

Conclusiones:

• Los modelos híbridos de IA, que integran enfoques basados en la física y las restricciones de los procesos, son cruciales.
• La investigación futura debe centrarse en la infraestructura de datos, la IA interpretable y la validación en el mundo real para WWTPs confiables habilitados para IA.
• Es esencial acelerar la transformación sostenible e inteligente del sector del tratamiento de aguas residuales.