Facsa optimiza el funcionamiento la EDAR de L’Escala gracias a la Inteligencia Artificial
La herramienta Rely, a través del uso de dos algoritmos basados en Deep Learning y Machine Learning, clasifica el agua en diferentes tonalidades permitiendo identificar la calidad de la corriente
Facsa ha logrado optimizar el funcionamiento de la etapa de deshidratación en la Estación Depuradora de Aguas Residuales L’Escala – que gestiona en UTE con Calaf Constructora- a través de la inteligencia artificial, en concreto mediante la herramienta Rely, una prueba de concepto que ofrece una solución de visión artificial. Esta iniciativa es uno de los proyectos innovadores que Facsa seleccionó en la quinta convocatoria del acuerdo Corporate de la compañía y Lanzadera.
El trabajo conjunto con la startup ha permitido realizar un análisis automático e inteligente de imágenes captadas por cámaras instaladas en las tuberías. Específicamente, a través del uso de dos algoritmos basados en Deep Learning y Machine Learning, Rely ha clasificado el agua en diferentes tonalidades permitiendo identificar la calidad de la corriente, y, por consiguiente, el funcionamiento de las centrífugas.
Precisamente esta información es la que hace posible encontrar cualquier imprevisto que pueda ser detectable visualmente, en el mismo momento en que ha ocurrido, y sin necesidad de la presencia del personal de planta. Gracias a ello la EDAR reacciona en el mínimo tiempo posible, gana agilidad en la respuesta y optimiza los recursos de la instalación. De este modo, se demuestra la utilidad de estos sistemas inteligentes para ahorrar desplazamientos, automatizar procesos o dar apoyo al personal de operación para la toma de decisiones. Por ejemplo, en este caso, podrán saber sin necesidad de desplazarse la calidad del escurrido que sale de la centrífuga, que explica a su vez la calidad del fango deshidratado que se valoriza, y que determina si se debe corregir el tratamiento con más o menos reactivo.
