Soluzioni di IA per le Multiutility
Il Gruppo Hera è una delle maggiori Multiutility italiane, prima per volume di rifiuti trattati annualmente e seconda per volumi di acqua venduti, con oltre 35mila chilometri di reti idriche gestite e più di 3,6 milioni di clienti del solo servizio idrico.
Nell’ambito del servizio di depurazione, l’azienda ha identificato per l’impianto di Modena opportunità di ulteriore efficientamento energetico – rispetto a quanto già ottimizzato – non risolvibili con i controllori esistenti. Per questo, è nata la necessità di esplorare nuove tecniche di controllo, che agevolassero le attività degli operatori.
A questo scopo, abbiamo sviluppato un controllore per una delle vasche di ossidazione dell’impianto di depurazione, che utilizza logiche predittive di intelligenza artificiale, per prevedere l’evoluzione degli inquinanti e regolarle preventivamente, consentendo così di ottimizzare i consumi di energia e migliorare la qualità dell’acqua in uscita, abbattendo ulteriormente rispetto ai limiti di legge la concentrazione di sostanze che vi sono inevitabilmente presenti, come l’azoto.
Il caso studio
Obiettivi
- Prevenire i picchi di carico inquinante
- Favorire un risparmio energetico
- Supportare il personale nello sviluppo di un approccio “data driven” basato su un’analisi approfondita dei dati di processo
Soluzione
Abbiamo impiegato un controllore predittivo caratterizzato da modelli di intelligenza artificiale capaci di prevedere l’evoluzione del sistema e di regolare in modo ottimizzato i set point di processo. Sfruttando gli algoritmi di Machine Learning, il controllore comprende la natura dinamica del sistema e regola il valore ottimale di ossigeno da introdurre nel processo depurativo, in funzione della previsione delle concentrazioni di azoto in uscita dall’impianto.
Risultati
-8,1% della concentrazione di azoto totale nell’effluente
-15% dei consumi energetici
+ coinvolgimento degli operatori nella gestione del processo
Model predictive control
Questa tecnologia integra il know how tecnico-ingegneristico necessario per modellare l’impianto, permettendo di tenere sotto controllo le logiche fisico-chimiche che lo governano. Dopo il processo di preparazione e di analisi dati, vengono testati diversi modelli predittivi, allenati su tutte le variabili influenti sul sistema, al fine di identificare il modello con le migliori performance di previsione e la massima capacità descrittiva del fenomeno.
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