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Depuración de Aguas del Mediterráneo (DAM), junto a la Universitat de Barcelona (UB), University of Lancaster, el Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC), Gas Sensing Solutions y Microsystems and Nanotechnology SINTEF Digital, han arrancado el proyecto Sniffirdrone para mejorar la monitorización de olores en las EDAR y plantas de gestión de residuos. El proyecto tiene una duración de 26 meses y forma parte de la iniciativa ´Attract Phase 2´ para integrar los resultados y experiencias adquiridos en tres proyectos previos: Sniffdrone, Irphotonanosili y 3D-Meta.
Mejorar la monitorización de los olores en las estación depuradoras de aguas residuales (EDAR) y plantas de gestión de residuos mediante la obtención de información real e instantánea de la situación, para prevenir y mitigar posibles episodios de contaminación en las instalaciones y poblaciones colindantes. Este es el objetivo principal del proyecto Sniffirdrone (´Drone-based air pollution mapping for environmental monitoring and improvement of quality of life´), financiado por el programa H2020 mediante el acuerdo de subvención 101004462.
La investigación, que comenzó el pasado 31 de mayo y tiene una duración de 26 meses, parte de la realidad de que los malos olores producidos por las EDAR se han erigido como una preocupación creciente en las ciudades y localidades que albergan estas instalaciones y están consideradas por los ciudadanos, la principal causa de la percepción de la contaminación, junto con el polvo y el ruido. Además, los gases asociados a los malos olores suponen un problema para la seguridad de los trabajadores y aceleran el deterioro de las instalaciones.
En este contexto, Sniffirdrone busca integrar los resultados y experiencias adquiridas en tres proyectos de la primera convocatoria Attract: Sniffdrone, Irphotonanosili y 3D-Meta, con el objetivo de desarrollar un sistema basado en drones que genere mapas de contaminación y olores en tiempo real, así como informes y alarmas instantáneas. "Nuestro objetivo es que el nuevo sistema permita, gracias a una combinación de sensores químicos e inteligencia artificial, identificar y evaluar rápidamente el olor emitido por una EDAR o planta de gestión de residuos y, emita instantáneamente una alerta para que los operadores de la planta puedan llevar a cabo acciones que eviten episodios de contaminación o malos olores se a las poblaciones vecinas", exponen los socios del proyecto.
En primer lugar, para desarrollar y construir el sensor con capacidades de detección para múltiples gases se tomará como referencia los últimos avances en optoelectrónica infrarroja y nanotecnología. En segundo lugar, con el objetivo de generar en tiempo real mapas de contaminación 3D de alta resolución de emisiones de EDAR, se implementará el sensor de mediciones de alta velocidad NDIR.
En tercer lugar, para obtener mapas de olores en tiempo real de EDAR, se integrará al prototipo junto al sensor NDIR, una nariz electrónica que también proporcionará información en tiempo real. Mediante algoritmos específicos de machine learning se podrán correlacionar las lecturas de los sensores de la e-nose con la concentración del olor. Por último, para demostrar la viabilidad del sistema se llevarán a cabo campañas de medición en diferentes EDAR, así como en una planta de compostaje.
Los investigadores del Grupo DAM se muestran muy esperanzados con el desarrollo del proyecto, ya que los resultados obtenidos en el primer proyecto Sniffdrone (´Monitorización de olores mediante drones con fines medioambientales´) "fueron muy positivos y representaron un avance significativo en el ámbito de la gestión de los olores en la EDAR. Ahora queremos desarrollar un sistema comercial completo basado en drones, que impacte positivamente en la sociedad y el medio ambiente".
