Una potente IA optimiza las plantas de desalinización por ósmosis inversa

Con la aparición de las capacidades de la Inteligencia Artificial, la pregunta legítima “¿podrían pilotarse mejor las plantas de ósmosis inversa (OI) con IA?” está ahora en la mente de los ingenieros de todo el mundo. En los últimos años, los sistemas de ósmosis inversa se han utilizado mucho en procesos industriales y municipales. Uno de los problemas operativos más importantes de estos sistemas es el ensuciamiento/incrustación de las membranas, que conlleva elevados costes de funcionamiento e impactos medioambientales. Desde 2016-2017, los investigadores empezaron a profundizar en el tema. El objetivo de esta investigación es simplemente optimizar el funcionamiento de los sistemas de ósmosis inversa para reducir las incrustaciones, aumentar la vida útil de la membrana y minimizar los costes operativos y del sistema. En 2020, la profesora asociada Sara Nazif, utilizó un modelo de red neuronal de regresión general (GRNN). Los parámetros tradicionales que afectan al rendimiento de una unidad de ósmosis inversa se optimizaron mediante la aplicación de un modelo de optimización de objetivo único con la minimización del coste total de funcionamiento como función objetivo. Desde un punto de vista pragmático, los parámetros de funcionamiento de una unidad de ósmosis inversa de un fabricante de automóviles podrían optimizarse en consecuencia (caudal de entrada, presión de entrada, tasa de recuperación). Los datos de la IA revelaron que la unidad de ósmosis inversa podía funcionar óptimamente durante 208 días (5.000 h) sin necesidad de limpieza. El número de proyectos de investigación de búsqueda está explotando en este momento, y no cabe duda de que la IA influirá profundamente en la forma de gestionar la tecnología de desalinización. Para saber más:

https://ascelibrary.org/doi/epdf/10.1061/%28ASCE%29EE.1943-7870.0001613

A principios de 2016, se incorporó la IA a un sistema de control para ajustar el rendimiento de una planta de ósmosis inversa a la potencia eléctrica disponible en la isla de Gran Canaria (España). El objetivo era permitir la función de RO con una entrada de energía fluctuante. Sus modelos de redes neuronales artificiales dieron resultados bastante buenos con la restricción de mantener la tasa de recuperación dentro de un rango determinado. Para saber más:

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0011916416315120?via%3Dihub

Más recientemente, se han utilizado y comparado distintos modelos de IA en el campo de la tecnología de la desalinización. En 2022, ingenieros australianos y españoles estudiaron la optimización del uso de la IA para la optimización y predicción del rendimiento de la ósmosis inversa de baja salinidad. Revelaron que los modelos no pueden aplicarse directamente, y que es necesario afinarlos, incluso añadiendo herramientas adicionales aparte de la Red Neuronal Artificial. No cabe duda de que estos trabajos de investigación preliminares orientarán los pasos futuros y estimularán más investigaciones.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844022019806