Inteligencia Artificial con impacto positivo
Seguinos en
La dosis justa de químicos para purificar el agua, según su temperatura y calidad
Industria: Energía
Sitio: Planta de ósmosis inversa (RO) de agua de mar
Caso de uso: Predicción del valor SDI en real-time
Región: Oriente Medio
Año: 2020
PROBLEMA
En las plantas de ósmosis inversa de agua de mar (SWRO), la dosificación inadecuada de coagulantes debido a variaciones en la calidad y temperatura del agua cruda puede generar floculación ineficiente, mayor ensuciamiento de membranas, aumento en los costos operativos y tiempos de inactividad.
SOLUCIÓN
Se desarrolló una solución basada en tecnologías de IoT y machine learning (ML), utilizando datos históricos de sensores (más de 200 variables) para predecir en tiempo casi real el índice de densidad de sedimentos (SDI), indicador clave del potencial de ensuciamiento. Tras evaluar múltiples algoritmos, se implementó una red neuronal LSTM en la nube, capaz de predecir el SDI con una precisión del 96,37% (±0,11 SDI) para un horizonte de 3 horas.
BENEFICIO
Ajustar la dosis de coagulante de forma óptima, mejorando la eficiencia del proceso, reduciendo limpiezas químicas innecesarias y asegurando la calidad del agua tratada.