Estructuras formadas por redes neuronales consiguen rebajar los niveles de contaminación de las aguas residuales, según una tesis

La investigación propone centrar el control de las estaciones depuradoras en su reactor aerobio
Por EROSKI Consumer 29 de diciembre de 2003

Los niveles de contaminación de los afluentes de una planta de aguas residuales descienden a través del control del tratamiento de la misma mediante redes neuronales, según una tesis doctoral de la Universidad de Extremadura (UEx).

El defensor de la tesis, el profesor del área de Electrónica, Juan Carlos Peguero Chamizo, defiende que estas plantas han adquirido en los últimos años un gran auge debido a la necesidad de depuración de los numerosos desechos que son vertidos a los ríos. Peguero explicó que una Estación Depuradora de Aguas Residuales (EDAR) es una instalación donde los residuos líquidos son tratados para reducir la presencia de contaminantes a unos niveles lo más bajos posibles antes de ser vertidos a los cauces naturales de agua. Este proceso es realizado por bacterias que consumen esos contaminantes como alimento y que forman unos biolodos con los que se mezclan las aguas residuales en unos tanques apropiados.

Para que las plantas consuman esos contaminantes es necesario el ajuste constante de algunos de sus parámetros, por lo que la mejor solución para su gobierno es la presencia de un técnico que los realice basándose en la observación de algunas características de las aguas procesadas y en sus conocimientos y experiencia.

Lo que propone la tesis es centrar el control de la planta a través del reactor aerobio, donde se realiza el proceso fundamental de depuración. Los resultados que se demuestran en el estudio realizado por Peguero, demuestran el buen comportamiento de la combinación de redes neuronales tanto desde el punto de vista de disminución de los niveles de contaminación de los efluentes de la planta, como desde el de la optimización del proceso, poniendo en evidencia la posibilidad de utilizar la estructura formada por redes neuronales, como controlador de una planta real o, al menos, de un prototipo.

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