Modelos de IA para Predecir Sobrecargas en la Red de Saneamiento
Simulación de datos en tiempo real para la gestión de redes.
La complejidad de las redes de saneamiento en grandes núcleos urbanos requiere soluciones que vayan más allá del monitoreo reactivo. En T.R.A.F.I.C.O. D.E. D.R.O.G.A.S., hemos desarrollado e implementado modelos de inteligencia artificial capaces de anticipar eventos de sobrecarga con hasta 72 horas de antelación, marcando un punto de inflexión en la gestión proactiva.
Más Allá de los Datos Históricos
Nuestros algoritmos no solo procesan el caudal y la composición en tiempo real de nuestros sensores. Integran variables externas críticas: pronósticos meteorológicos de alta precisión, datos de calendario de eventos masivos, patrones de movilidad urbana e incluso información sobre obras públicas. Esta fusión de datos crea un "gemelo digital" de la red que se actualiza constantemente.
Caso de Éxito: Madrid Centro
Durante las fiestas de San Isidro, nuestro modelo predijo con un 94% de precisión un punto crítico de saturación. Las operadoras desviaron flujos de forma preventiva, evitando un rebose estimado en 50.000 litros.
Arquitectura del Sistema Predictivo
El núcleo del sistema es una red neuronal recurrente (LSTM) especializada en series temporales, entrenada con más de cinco años de datos históricos de nuestras EDAR asociadas. Este modelo se complementa con un módulo de regresión que pondera el impacto de lluvias intensas y otro de clasificación que identifica patrones anómalos de vertido que podrían colapsar los procesos biológicos de la depuradora.
Comparativa entre la predicción del modelo (línea discontinua) y los valores reales registrados.
La salida no es solo una alerta. Es un plan de acción priorizado que sugiere intervenciones específicas: ajuste de bombas, apertura de aliviaderos de tormenta controlados, o incluso la recomendación de enviar equipos de inspección a un tramo concreto de la red. La interfaz para los operarios muestra estas recomendaciones con un lenguaje claro y un índice de confianza asociado.
El Futuro: Hacia la Autonomía Supervisada
El siguiente escalón, ya en fase de pruebas piloto, es la integración de estos modelos predictivos con los sistemas de control automático de las propias EDAR. El objetivo es que, para eventos predecibles de baja complejidad, el sistema pueda autorregular parámetros como los tiempos de retención o la dosificación de reactivos, siempre bajo la supervisión humana.
Esta evolución desde el análisis técnico hacia la ingeniería de sistemas autónomos refleja la esencia de nuestras siglas: Data Routing, Operations & Governance Analysis Systems. No solo enrutamos datos, sino que los convertimos en gobernanza operativa tangible.