Analítica de datos para la gestión del ciclo integral del agua

A estas alturas, seguro que ya eres consciente de que la calidad y precisión de los datos son la clave de cualquier industria.

Más todavía si estamos hablando de empresas de gestión del ciclo integral del agua, donde es necesario realizar una monitorización de múltiples variables que intervienen en cada etapa.

La digitalización del agua es un hecho que ha llegado a las empresas del sector. Tecnologías como la IA, el Internet de las Cosas y la Realidad Mixta están cada vez más presentes.

En este post queremos enseñarte la importancia de la analítica de datos y otras tecnologías para mejorar la gestión del ciclo integral del agua.

¿Te gustaría conocer los beneficios de hacer un mejor análisis y monitorización de los datos en la gestión del agua?

¡Sigue leyendo! 🙂

¿Qué es la analítica de datos y cómo ayuda a las empresas del sector del agua?

La analítica de datos consiste ni más ni menos que en convertir una cantidad masiva de datos en información práctica y funcional.

Es decir, tratar de obtener conocimiento a través de detalles técnicos que no podríamos recopilar y clasificar si no tuviéramos tecnologías de Big Data y análisis de datos que nos ayuden a detectar patrones y tendencias, controlar variables o elaborar predicciones.

Internet y las nuevas tecnologías han favorecido que personas y empresas puedan recopilar de manera continua una gran cantidad de datos.

¿Verdad?

Pues esa realidad también se aplica a la industria del ciclo integral del agua, donde es posible recabar a través de sensores multitud de datos técnicos sobre la composición y variables del agua en las distintas fases del ciclo integral del agua.

La gestión del ciclo integral del agua: principales fases

Detrás de todo el proceso de gestión del ciclo integral del agua hay un trabajo exhaustivo de análisis, monitorización, almacenamiento y regulación del agua.

Y como puedes imaginarte, el Data Analytics nos ayuda a sistematizar la obtención de información, optimizando así los procesos en cada fase.

Resumidamente, existen al menos 5 fases del ciclo integral del agua, que son las que hacen posible que podamos disponer de agua potable:

•Captación: en esta primera etapa se capta el agua de ríos, embalses, acuíferos (o incluso el agua de mar) para almacenarla, transportarla e iniciar el proceso de potabilización.

•Almacenamiento: el agua se recoge en depósitos de agua, que si hablamos del ciclo urbano se destinarán al abastecimiento de los hogares y las ciudades, pero también puede tener otros destinos, como la industria o la agricultura.

•Distribución: el agua recogida de las fuentes de agua subterráneas o del mar se transporta a través de los conductos adecuados para su tratamiento.

•Saneamiento: puesto que el agua captada no está todavía en condiciones de utilizarse para el consumo humano, se aplican una serie de tratamientos en las plantas potabilizadoras (y desaladoras, en caso del agua procedente del mar) para asegurarse de que reúna las condiciones sanitarias correspondientes.

•Reutilización: finalmente las aguas residuales se envían a la depuradora para su tratamiento y transformación. Generalmente se le vuelve a dar un nuevo uso (industrial, agrícola, etc.).

La digitalización del agua y las nuevas tecnologías

La digitalización del agua implica utilizar nuevas tecnologías para mejorar la eficiencia de cada uno de los procesos en la gestión del ciclo integral del agua.

Primero, hay que recopilar, almacenar y analizar los datos, y después, utilizarlos de manera inteligente a través de soluciones con IA y visualización que sirvan de apoyo a los profesionales de la gestión del agua en los distintos procesos.

¿El objetivo?

• Obtener agua de la mejor calidad

• Garantizar las condiciones sanitarias

• Asegurarse de que el agua cumple las variables químicas deseadas

• Hacer un uso sostenible de los recursos hídricos

• Lograr una mayor automatización y productividad en las empresas de gestión del ciclo integral del agua.

Por ejemplo, imagínate que se instalan sensores en las fuentes de agua para detectar las zonas con mayor calidad y precisión en el agua. Esto ayudaría a mejorar la toma de decisiones en la fase de captación, o anticipar o prevenir posibles cambios en el entorno natural que estuviesen afectando a la calidad del agua.

La recogida de datos y analítica de datos permite detectar patrones y hacer un seguimiento pormenorizado de los datos, así como desarrollar soluciones de aprendizaje automático para mejorar la automatización.

De la misma forma que se pueden utilizar las tecnologías para la fase de abastecimiento, muchas empresas del sector están implementando soluciones de analítica de datos para el proceso de saneamiento y tratamiento de las aguas residuales..

El papel de la analítica de datos en el saneamiento y reutilización del agua

Para llevar a cabo el proceso de saneamiento del agua, ésta debe cumplir determinados requisitos.

Debe ser incolora, inodora y cumplir con los requisitos sanitarios.

El agua contiene además diferentes componentes: sodio, calcio, cloro, magnesio, azufre, fósforo… y deben encontrarse en una determinada cantidad para ser apta para el consumo humano. Si hablamos por ejemplo del agua mineral, ésta debe provenir de aguas subterráneas y tener un grado de mineralización más bajo (< 1,5 g/l).

Controlar los distintos elementos químicos durante el proceso de saneamiento del agua es esencial para poder disponer de un agua que cumpla con los requisitos deseados, tanto sanitarios como a nivel de mercado según cuál sea nuestro producto.

El Data Analytics está jugando cada vez un papel más importante en las fases de la gestión integral del ciclo del agua.

“La analítica de datos consiste en la recopilación y análisis de una cantidad masiva de datos para extraer conclusiones a partir de patrones de comportamiento de las distintas variables”.

¿Cómo aplicar la analítica de datos al proceso de saneamiento del agua, o depuración de aguas residuales? Se pueden implementar mejoras a través de distintas tecnologías, pero el Big Data, el IoT, la Inteligencia Artificial y la Realidad Mixta son algunas de las más importantes.

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