Candidatura

Digitalización puerto de Valencia – Proyecto Green-C-Ports

El objetivo de GREEN C Ports es implantar una herramienta, PEP que integra sensores, plataformas de datos, inteligencia comercial y modelado de inteligencia artificial para su aplicación en puertos. La red de sensores se instalará en los puertos de Valencia, Venecia y Pireo y alimentará a una base de datos para obtener como resultado estrategias para la optimización de las operaciones portuarias reduciendo el impacto generado por las emisiones de los vehículos y buques que operan en los mismos.

El proyecto «Digitalización puerto de Valencia – Proyecto Green-C-Ports» de la Autoridad Portuaria de Valencia fue galardonado en la VIII edición de los Premios enerTIC en la categoría «Intelligent Infrastructures».

Indicadores y procesos de mejora

Indicadores y procesos de mejora

Dos son las actividades que se van a desarrollar en Green-C-Ports. Por un lado, la predicción de episodios de concentración de gases contaminantes y ruidos superiores a los marcados por normativa a partir de la modelización de la red de sensores de contaminación distribuidos por el puerto y equipados con sistemas de inteligencia artificial que permitan predecir con 24 horas de adelanto la ocurrencia de episodios de contaminación atmosférica y/o acústica por encima de los niveles normativos, de esta manera se podrían reconfigurar las operaciones portuarias de manera que se eviten estas situaciones.

Y por otro lado la disminución de las congestiones en el tráfico de vehículos pesados. Este caso tiene por objeto integrar diferentes plataformas, redes de sensores y fuentes de información para predecir la fecha y la hora de entrada y salida de los camiones utilizando herramientas de análisis predictivo y de inteligencia comercial.

De esta manera, y logrando una gran precisión en las predicciones realizadas, será posible determinar cuántos camiones/hora saldrán y entrarán en el puerto en una fecha y hora futuras determinadas.

Con este conocimiento, los operadores portuarios podrán anticipar posibles problemas de congestión en el puerto, tomando decisiones inteligentes (por ejemplo, habilitando más vías de salida/entrada, asignando más recursos, distribuyendo las solicitudes de transporte a lo largo de un período de tiempo, realizando operaciones como transferencias masivas a una determinada hora del día, etc.) que evitarán la congestión así como las consecuencias que ésta genera: aumento de la contaminación, mayor probabilidad de accidentes, etc.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Cuantificación/Estimación reducción consumo

De acuerdo a los datos de la APV, entre 6.000 y 8.000 camiones transitan por el puerto de Valencia a diario. Esto significa unos consumos de cerca de 77.000 kWh/año en combustible fósil (según Memoria de Verificación de GEI APV-puerto de Valencia 2016 (https://www.valenciaport.com/wp-content/uploads/Memoria-Verificaci%C3%B3n-GEI-2016.pdf)).

Con la implementación de Green-C-Ports se estima la reducción de cerca de 7.700 kWh/año o, lo que es lo mismo, unos 25.000 litros de gasoil.

En el caso de los buques, por la optimización de atraques a través de la implementación de Green-C-ports, no se ha podido hacer aún la estimación, pues es uno de los objetivos del proyecto.

Por otro lado, la implementación de Green-C-Ports permitirá una mejor gestión de los atraques reduciendo, de esta manera, el tiempo de espera de los buques en zona de fondeo.

Teniendo en cuenta la misma referencia anterior, las emisiones correspondientes a los buques están en el entorno de 92.500 tCO2eq/año,

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

Con la implantación de esta herramienta (PEP – Port Environmental Performance) se espera reducir las emisiones procedentes de los vehículos pesados que transitan por el puerto de Valencia en un 10% a partir de 2023.

Adicionalmente, esta herramienta permite la integración de sistemas de optimización de escalas de los buques (JIT – Just in time), reduciendo las esperas en fondeo de los mismos. La implantación de esta herramienta añadiría el ahorro de cerca de 1 millón de toneladas de CO2 procedentes de los buques.

Innovación aplicada y buenas prácticas

Innovación aplicada y buenas prácticas

Instalación de la red de sensores ambientales que alimentarán los modelos de predicción con los datos necesarios. Incluye la instalación de los sensores, el material de apoyo necesario y el equipo necesario que proporcionará la conectividad entre los sensores y la plataforma PEP. El proceso de instalación también abarca la configuración de los programas informáticos de esos dispositivos de acuerdo con los requisitos funcionales (por ejemplo, el período mínimo de presentación de datos).

Instalación de cámaras de medición de velocidad de vehículos pesados, cámaras de medición del medidor de colas, sensores de emisiones ambientales en camiones y furgonetas de gas natural licuado (GNL) y diésel. Instalación de una cámara de imagen óptica que capte las emisiones procedentes de las chimeneas de los buques con un alcance de medición de 1,7 km, sensores de emisión en camiones, sensores de emisión en grúas y sensores de viento.

Instalación de sensores de ruido en muelles y en lugares específicos para medir el ruido de las operaciones de los camiones y los trenes y en los barrios que rodean el puerto. Integración en plataforma PEP.

Usabilidad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones

Usabilidad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones

o Implementación de una Plataforma IoT para captar las señales de diferentes sensores y equipos medioambientales existentes en el puerto de Valencia y nuevos equipos (ej. 2 cabinas de inmisión y meteorológicas, 3 sensores de ruido, 1 cámara espectográfica, 7 sensores calidad del aire, etc.).

Esta plataforma IoT se integra con el SCADA del puerto y con otros sistemas intermedios como IRIS o el Port Community System (PCS) a través de protocolos OPC-UA, APIs y servicios web. Los usuarios de los distintos departamentos del puerto (ej. medioambiente, seguridad e instalaciones, estadística, etc.) acceden a estos informes a través de diferentes herramientas gráficas que proporciona la plataforma IoT (ej. PowerBI).

Desarrollo de una capa de analytics sobre los datos que se almacenen en la plataforma IoT de forma que se puedan aplicar algoritmos de IA para generar predicciones a corto, medio y largo plazo. Como ejemplo, uno de los casos de uso del proyecto combina información de sistemas industriales como los equipos medioambientales con información del PCS (escalas de los buques, accesos terrestres de los camiones al puerto, etc.), con el objetivo de desarrollar redes neuronales que permitan predecir la calidad del aire del puerto de Valencia con antelación a que se produzca el evento.

Visualización en 3D y gemelo digital: el proyecto pondrá en marcha un visor que permita representar objetos físicos (Ej. balizas, faros, muelles, etc.). Este visor permite representar el puerto en un escenario 3D, pudiendo acceder a cada elemento portuario y conociendo en tiempo real su desempeño y otros parámetros establecidos. El gemelo digital permite anticipar potenciales riesgos y mejorar el mantenimiento de los equipos de forma remota.