La contaminación del agua es un problema que afecta a todos los países. Todos sabemos de las ventajas de un sistema hídrico natural sano. Sin embargo, en las ciudades de todo el mundo (y sobre todo en las más antiguas), las aguas pluviales y las aguas residuales domésticas se transportan a las plantas de tratamiento de aguas en la misma red de tuberías.

Una de las ventajas de los llamados sistemas combinados de alcantarillado (CSS) es que el agua de escorrentía, que podría estar contaminada con aceite, pesticidas, fertilizantes, etc., se purifica antes de ser liberada a la naturaleza. Es una buena noticia para el medio ambiente.

Sin embargo, hay un inconveniente: cuando llueve mucho o se derrite la nieve, la red de tuberías de la CSS puede llegar al límite y el agua sin tratar puede escaparse a las vías fluviales a través de la salida combinada del alcantarillado (CSO). Pero las posibilidades de que esto ocurra se reducen en gran medida cuando se eliminan a tiempo las obstrucciones en el CSO.

¿Cómo conseguirlo? La ciencia parece tener la respuesta. Pero, ¿están nuestros países preparados para el cambio?

España, a la cabeza en contaminación del agua

España es el país de la Unión Europea con más infracciones ambientales abiertas por la Comisión. En 2020, registró 30 expedientes abiertos, cinco más que en 2019, según la base de datos comunitaria.

Durante el curso pasado, la Comisión remitió tres últimos avisos a nuestro país sobre incumplimientos de la normativa ambiental que venía arrastrando y que no ha resuelto tras los plazos previstos. Se trata de vulneraciones en:

Conscientes de este problema, el Ministerio para la Transición Ecológica ha informado sobre las líneas de trabajo del Proyecto de modificación del Real Decreto 261/1996, de 16 de febrero, sobre la contaminación del agua difusa producida por los nitratos. Este es un problema muy extendido en la mayor parte de las cuencas españolas y central en las políticas ambientales y agrarias de la UE.

Este plan presenta varias líneas de acción con el objetivo de, en 2030, lograr una reducción de la contaminación por exceso de nutrientes del 50%, lo que conllevaría una reducción del 20% en el uso de fertilizantes.

Reino Unido reduce la contaminación del agua con el IoT

El problema de la contaminación del agua no es exclusivo de nuestro país. Si nos fijamos en los vecinos europeos, vemos como Reino Unido es el líder indiscutible en este campo. En su último curso como miembro de la UE, pasó de 20 a 36 expedientes abiertos por infracción medioambiental. El 14% de ellos se debía a la falta de cuidado por la red de agua natural.

El Gobierno británico ya ha comenzado a trabajar en sistemas que reduzcan la contaminación del agua y han optado por la última tecnología para hacerlo. Para ello, instituciones públicas y empresas están trabajando en un proyecto innovador.

Siemens, Yorkshire Water y la Universidad de Sheffield han unido sus fuerzas para desarrollar un sistema que emplea la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las cosas (IoT) para localizar los bloqueos antes de que se produzcan los vertidos.

La compañía de aguas británica Yorkshire Water gestiona 55.000 km de alcantarillas. En épocas de lluvias intensas, las CSO están diseñadas para liberar el exceso de agua y las aguas residuales en los ríos para evitar inundaciones en las zonas públicas. Por supuesto, estos incidentes deben reducirse al mínimo.

En el marco del Plan de Reducción de Incidentes de Contaminación 2020-2025 de Yorkshire Water, el objetivo es reducir los incidentes de contaminación en un 50%. La clave para alcanzar este objetivo es eliminar las obstrucciones de los CSO y minimizar así la probabilidad de un vertido.

Cómo usar el IoT y el IA para evitar la contaminación hídrica

Desde hace algún tiempo, unos 2.000 sensores situados en los desagües cloacales controlan el nivel de las aguas residuales y emiten alertas cuando se produce un desbordamiento. Pero, ¿no sería mejor saber dónde es más probable que se produzcan atascos para poder eliminar los residuos antes de que se produzca un desbordamiento?

Hasta ahora, los expertos de Yorkshire Water trataban de hacer predicciones evaluando los datos de los sensores con métodos estadísticos, pero eso daba lugar a menudo a falsas alarmas y detecciones tardías.

El reto analítico es cómo tener en cuenta el carácter personal de cada CSO. Cada una responde de forma diferente a las precipitaciones, por lo que es difícil saber si los cambios de nivel observados son normales o no. Aquí entran en juego varios factores: el diseño de la red aguas arriba y aguas abajo, o si la zona es montañosa o plana, urbana o rural.

Por ello, la empresa de servicios públicos dio el audaz paso de sustituir los métodos estadísticos por la IA y el IoT, un enfoque que ya se ha probado en 70 centros de la región.

Los datos de los sensores en los CSO junto con la información en tiempo real sobre las precipitaciones se entregan a SIWA Blockage Predictor. Esta aplicación se ejecuta en MindSphere e identifica las anomalías en el comportamiento del sistema de alcantarillado.

Inicialmente, se entrenó un sistema de IA con datos de sensores para aprender el comportamiento normal de un CSO cuando llueve. Ahora, se ha entrenado un nuevo modelo de IA para que cada sitio aprenda su patrón único de comportamiento en respuesta a las lluvias.

La tecnología de lógica difusa se emplea entonces para interpretar automáticamente los datos y detectar cualquier diferencia significativa en el comportamiento. Cuando se encuentra un problema, un equipo de respuesta de Yorkshire Water recibe una notificación para visitar el activo y eliminar la obstrucción o el bloqueo en formación. Dado que SIWA Blockage Predictor está integrado en una aplicación web, los usuarios pueden acceder a él en dispositivos móviles y PC.

Del estudio a la aplicación práctica

Aunque la analítica funcionaba, como proyecto académico no estaba diseñado para ser escalable y no estaba optimizado para un uso diario. Cuando Siemens se unió al equipo del proyecto, se transfirieron los conocimientos de la ciencia de los datos y el equipo de la universidad asumió un segundo papel importante: validar la eficacia de cómo Siemens había desarrollado la analítica y cómo se comparaba con la solución existente de Yorkshire Water.

Tras analizar 21.300 días de datos, este análisis independiente de la universidad reforzó aún más la confianza de Yorkshire Water en esta nueva herramienta.

¿El resultado? En la prueba, en la que participaron diversos activos en 70 emplazamientos, el SIWA Blockage Predictor:

  • Avisó con hasta dos semanas de antelación de los atascos, que podrían haber provocado el vertido de efluentes sin diluir en el medio ambiente.
  • Encontró nueve de cada diez problemas potenciales, lo que hace que tenga tres veces más éxito que los procesos de predicción que se basaban en métodos estadísticos.
  • Obtuvo una bajísima tasa de falsas alarmas, de sólo el 3%. Es la mitad de la tasa del enfoque actual basado en métodos estadísticos.

Otro ejemplo de las ventajas de la digitalización para mejorar la vida de las personas y transformar nuestro día a día.