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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- ingénierie et technologiegénie de l'environnementprocédés de traitement des eauxprocédés de traitement de eau usée
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Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-CL4-2021-DIGITAL-EMERGING-01
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HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsCoordinateur
20018 San Sebastian
Espagne