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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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DRIVING THE FUTURE OF WATER RESOURCE RECOVERY FACILITIES THROUGH DATA INTELLIGENCE

Description du projet

Des solutions d’IA pour améliorer le traitement des eaux usées

Le secteur des eaux usées subit une transformation majeure, les stations d’épuration devenant progressivement des installations de récupération des ressources en eau. L’intelligence artificielle (IA) favorise l’exploitation des données afin d’accélérer cette transition, car le déploiement des outils alimentés par l’IA en production, par rapport aux technologies de traitement existantes, est beaucoup plus rapide. Toutefois, l’IA n’est pas utilisée à son plein potentiel pour amener ce changement des stations d’épuration vers des installations de récupération des ressources en eau. Le projet DARROW, financé par l’UE, concevra (et démontrera dans un environnement opérationnel) une solution d’IA innovante, modulaire et flexible, basée sur les données, pour rendre les stations d’épuration existantes plus autonomes, plus efficaces sur le plan énergétique et mieux préparées à leur transformation en installations de récupération. L’initiative exploitera les techniques existantes d’IA et d’analyse des données de manière à réduire la consommation d’énergie et les émissions de gaz à effet de serre des installations de récupération, à augmenter la valorisation des ressources en eau et à améliorer la qualité de cette eau.

Objectif

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).

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-IA - HORIZON Innovation Actions

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-CL4-2021-DIGITAL-EMERGING-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

ASOCIACION CENTRO TECNOLOGICO CEIT
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 689 863,75
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 689 863,75

Participants (7)

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