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Idrica continúa diseccionando su informe Global Water Trends 2021. Ahora es el turno de las tendencias de gestión en las estaciones de tratamiento de aguas potables (ETAP). Para Miren Aldecoa, Water Treatment & Desalination Consultant en Idrica, durante este año se avanzará hacia el control total, centralizado y autónomo de las plantas potabilizadoras, superando la gestión en silos de los procesos.
Un problema común a las plantas potabilizadoras de agua es la fragmentación de procesos, gestionados con distintas tecnologías y modos de funcionamiento. La actualización e interconexión de los distintos SCADA, que suelen surgir ad hoc con cada renovación, ampliación o nuevo proceso, es un reto para el equipo y dificulta la optimización de la ETAP.
Debido a esto y a la importancia de estas instalaciones, de cara al suministro de agua potable en cantidad y calidad, las plantas suelen estar sujetas a un gran componente humano en su operación. Esto es así principalmente por la falta de instrumentación y equipos que recojan la información suficiente y ejecuten las tareas. Pero cada vez más, la automatización está ganando terreno en la operación diaria, superando las reticencias iniciales e incluso los límites en la inversión.
Las tendencias para este año supondrán avanzar hacia el control total, centralizado y autónomo de la planta, superando la gestión en silos de los procesos. Así, las cuatro principales tendencias son:
1. Control predictivo avanzado de las ETAP
Hay distintos pasos en el camino hacia una automatización completa de la planta. En la automatización básica, común ya en distintos países, la información se recoge a través de la instrumentación para su posterior control manual. El control PID supone una clara mejora respecto al método anterior, en la medida en que posibilita reaccionar al error de forma proporcional, integral y derivativa. Por ejemplo, modificando la dosificación de cloro según el dato recogido por el analizador.
El siguiente paso, el control predictivo avanzado, es la tendencia para los próximos años. Este sistema ajusta automáticamente los parámetros del modelo predictivo a la relación causa-efecto del proceso y a sus variaciones en el tiempo. La algoritmia aprende y calcula el nivel óptimo de cada parámetro, de forma que su ajuste ya no depende de la decisión humana. En la actualidad, este control se está realizando a modo piloto para algunos casos de uso, pero la tendencia es que se generalice a la gestión integral de las plantas.
Los casos de uso en los que por ejemplo se aplica el control predictivo avanzado están relacionados con la predicción de la calidad del agua captada, la automatización de la dosificación para coagulación, la simulación de las propiedades de los químicos almacenados, la monitorización de los decantadores, la optimización de la filtración y del bombeo, la monitorización del agua como producto y el cálculo del riesgo microbiológico.
Para que esta transformación sea posible es necesario que las personas confíen en que la automatización es la mejor opción para eliminar los errores humanos involuntarios, y una opción más fiable que la medición manual.
2. Integración y análisis de todos los datos relevantes
Para alcanzar un control autónomo de toda la planta es necesario integrar cualquier tipo de dato que pueda afectar a su funcionamiento, incluyendo por ejemplo datos externos, como la predicción meteorológica. A veces, este proceso pasará temporalmente por la incorporación de datos tomados de forma manual al sistema, hasta que pueda implementarse la instrumentación adecuada.
La integración de toda la información en una sola plataforma hace posible contar con todo lo necesario para tomar decisiones y predecir procesos de forma autónoma, recibiendo recomendaciones de acciones cuando sea pertinente. Por ejemplo, si se prevé una tormenta en las próximas 24 horas, los operadores pueden recibir una alarma para ajustar la dosificación de coagulante antes de que cambie la turbidez.
Después será el operador quien decida qué hacer con esas estrategias de operación, ejecutándolas de forma manual o automatizando su solución. Los avances en los métodos mecanicistas, híbridos y de IA están detrás de esta nueva forma de gestionar las plantas, necesaria para el correcto funcionamiento de los procesos.
El sector del agua espera que las soluciones tecnológicas que integren la información y lancen recomendaciones de siguientes pasos sean modulares, agnósticas, interconectadas y escalables para ser capaces de adaptarse a la realidad de cada planta, e incluso a la de varias de ellas.
3. Optimización de la vida útil de los activos
En línea con lograr una mayor sostenibilidad, otra de las tendencias es que sean las predicciones (y no las recomendaciones del fabricante) las que marquen el tiempo óptimo en el que sustituir un activo o su calendario de mantenimiento. Además, las nuevas soluciones tecnológicas van a permitir tomar las medidas correctivas cuando sea necesario, realizando un mantenimiento predictivo y proactivo, ya que el sistema detectará tendencias y recomendará a los operadores ciertas acciones, con el objetivo de alargar la vida útil de los activos.
4. Detección de posibles amenazas
En el futuro los sistemas van a tener cada vez más en cuenta la detección de posibles amenazas para la población a través del agua potable. La monitorización de variables servirá para evitar crisis no solo basadas en virus y bacterias (SARS-CoV-2, legionela, etc.), sino en cualquier circunstancia que pueda afectar a la seguridad hídrica.
Tendencias globales del sector del agua
Estas son algunas de las tendencias recogidas en el informe Global Water Trends 2021 de Idrica, un listado exhaustivo de las nuevas tecnologías que transformarán el sector del agua durante este año. En relación con este informa, Idrica ha lebaorado los siguientes artículos de tendencias, que se suman a este dedicado a la potabilización.
