Sistema de alerta temprana para gestión de olores en EDAR

Indicadores y procesos de mejora

Este proyecto permite aumentar la eficiencia de las plantas permitiendo la introducción de nuevos procesos que permiten entre otras cosas:

– Identificar las principales fuentes de emisión de olores presentes en las EDAR
– Análisis de las implicaciones de las concentraciones de gases en estado líquido y gaseoso
– Influencia de la velocidad del viento y demás condiciones meteorológicas en los valores detectados de inmisión
– Análisis del rendimiento de los actuales sistemas de desodorización
– Evaluación de los sistemas de desodorización de biotrickling
– Optimización del uso de los recursos de los sistemas de desodorización preventivos y correctivos (con coste energético asociado) ajustando la operación a las necesidades reales de minimización del impacto por olor.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

El proyecto de alerta temprana para gestión de olores supondrá un ahorro energético sobre las plantas al optimizar el uso de los sistemas de desodorización presentes en las plantas. Gracias a la implantación de este proyecto se permitirá entre otras cosas:

– Conocer el nivel de concentración de los gases olorosos de forma precisa y en cada momento.
– Cruzar esta información con otros indicadores para evaluar posibles correlaciones.
– Predecir comportamientos futuros, gracias al conocimiento de evoluciones históricas.
– Conocer y anticipar, en qué momento es necesario actuar para disminuir la huella de olor y asegurar la seguridad de los trabajadores, con el conocimiento de las condiciones ambientales del presente y de los siguientes días.

Estos puntos permitirán a la planta poder anticipar el uso de dichos sistemas para evitar un uso intensivo de los mismos en el presente y en el futuro lo cual redundará en un cuantioso ahorro de costes de reactivos y energía.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

Las reducciones de CO2 y de otros elementos contaminantes que se producen como el resultado del empleo de los elementos presentes en la planta, se verán reducidas en mas de un 10% debido principalmente a la reducción en el uso de los elementos implicados en las tareas de desodorización. Esta reducción se realizará de dos formas:

– Por un lado al reducir el uso de todos los elementos físicos (como bombas, ventiladores, equipos de desodorización…) que implican un trabajo en la desodorización de la planta en cuanto a las emisiones que producen dichos elementos durante su trabajo.

– Por otro lado en el aumento de duración de dichos elementos ya que un uso menos intensivo y un correcto mantenimiento redunda en un mayor tiempo de uso de las instalaciones lo cual permite reducir todas las emisiones relacionadas con el reciclaje de los componentes una vez terminada su vida útil.

Innovación aplicada y buenas prácticas

Partiendo de una prueba de concepto con los objetivos de:

– Analizar las opciones de recolección de información
– La presentación de la información para un correcto entendimiento de los datos y una buena usabilidad
– La generación de algoritmos para la obtención automática de indicadores que permitan tomar rápidas decisiones

El proyecto se ha realizado sobre una plataforma desplegada en la nube para permitir:

– Replicar la solución en cada una de las EDAR que gestiona DAM
– Estandarizar la recogida y análisis de datos así como su explotación a lo largo de los diferentes emplazamientos
– Alimentación de los sistemas expertos con datos provenientes de múltiples instalaciones para aprender y poder aplicar las diferentes casuísticas encontradas en cada una de ellas en todas las plantas.

Usabilidad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones

El proyecto se ha realizado sobre una plataforma IoT desplegada en la nube con amplia experiencia en proyectos de digitalización en el mundo industrial. Se ha permitido la recolección de información de diferentes elementos como:

– Plataformas de fabricantes de sensores mediante consulta a las mismas utilizando un api web service rest
– Recolección de datos de las propias plantas mediante conexión a los PLCs previamente desplegados utilizando protocolos para el envio de datos típicos del mundo IoT como Mqtt.
– Recolección de datos tomados manualmente por empleados de las instalaciones y permitiendo su unificación automática en la plataforma mediante la interacción con hojas de datos presentes en la nube.