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DRIVING THE FUTURE OF WATER RESOURCE RECOVERY FACILITIES THROUGH DATA INTELLIGENCE

Descripción del proyecto

La inteligencia artificial mejora el tratamiento de las aguas residuales

El sector de las aguas residuales está experimentando una importante transformación a medida que las instalaciones de tratamiento de aguas residuales (ITAR) se convierten en instalaciones de recuperación de recursos hídricos (IRRH). La inteligencia artificial (IA) ayuda a explotar datos para acelerar esta transición, ya que la implementación de herramientas impulsadas por IA en la producción, en comparación con las tecnologías de tratamiento existentes, es mucho más rápida. Esto limita el pleno uso de la IA para impulsar el cambio de las ITAR a las IRRH. El equipo del proyecto DARROW, financiado con fondos europeos, diseñará (y demostrará en un entorno operativo) una innovadora solución de IA modular y flexible basada en datos para lograr que las instalaciones de tratamiento de aguas residuales existentes sean más autónomas, energéticamente eficientes y estén mejor preparadas para su transformación en instalaciones de recuperación de recursos hídricos. La iniciativa explotará las técnicas existentes de IA y de análisis de datos para reducir el consumo de energía y las emisiones de gases de efecto invernadero de las instalaciones de tratamiento de aguas residuales, al aumentar la recuperación de recursos y mejorar la calidad del agua.

Objetivo

The wastewater sector is going through a profound transformation with energy efficiency and resource recovery as key priorities in wastewater treatment plants (WWTP) and these installations started to be perceived as Water Resource Recovery Facilities (WRRF).
Under this context, the exploitation of data through artificial intelligence tools with the objective of accelerating the transition of WWTP to WRRF has not been fully addressed yet. When compared to treatment technologies, the deployment of AI-powered tools in production is much faster and, therefore, provides immediate benefits. In that sense, three main barriers have been identified in this domain: i) Mechanistic mathematical models involve complex formulations and specific terminology that are difficult to understand for plant operators; ii) WRRF are harsh environments with strong impact on the quality of data; iii) Essential information in WRRFs is limited and not continuously available.

In particular, to overcome these challenges, DARROW will build and demonstrate into an operational environment, an innovative, optimised, modular, and flexible data-driven AI solution to make existing WWTP more autonomous, more energy efficient and better prepared for their transformation into WRRF. DARROW will take advantage of existing AI & Data analysis techniques with the final objective of contributing to a greener planet by: i) Reducing energy consumption of WRRF; ii) Reducing Greenhouse Gas Emissions of WRRF; iii) Increasing Resource Recovery iv) Improving water quality.To do so, DARROW gathers the necessary experience, knowledge and resources through a multi-stakeholder approach that covers the whole value chain of the project. It consists of a multidisciplinary team of 8 entities from 4 different EU countries (Spain, Belgium, Germany and Netherlands), among which, 3 RTOs, 1 university,1 NPO, and 3 SMEs to ensure market exploitation (2 industrial companies and 1 water company).

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.

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Coordinador

ASOCIACION CENTRO TECNOLOGICO CEIT
Aportación neta de la UEn
€ 689 863,75
Dirección
PASEO MANUEL DE LARDIZABAL 15
20018 San Sebastian
España

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Región
Noreste País Vasco Gipuzkoa
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Coste total
€ 689 863,75

Participantes (7)