Implementación de un sistema control por inteligencia artificial del proceso coagulación-floculación con iones ferrato(VI) basado en reconocimiento de imágenes.

El tratamiento del agua consiste en la remoción de componentes indeseables para elevar la calidad del agua hasta el nivel necesario para el uso que se desea dar. Por ejemplo, la máxima calidad la tiene el agua potable porque es consumida directamente por las personas mientras que las aguas residuales, que son tratadas para su descarga en un cuerpo receptor (como en los ríos y lagunas), no requieren estándares de calidad tan elevados porque no son producidas para la bebida. Las aguas residuales tratadas deben de cumplir los límites máximos permisibles establecidos por la ley para cada actividad económica, por ejemplo, minero-metalúrgica, curtiembre, cervecería, entre otras. Estos estándares se contemplan para que al descargar el agua se preserve la calidad de los cuerpos de agua que la reciben.

Todo proceso de tratamiento de agua extrae los componentes indeseables presentes en el agua y los traslada a otra fase -generalmente sólida- que permite la remoción a través de procesos físicos, químicos o una combinación de ambos.

Probablemente el proceso más importante para el tratamiento a gran escala es la coagulación-floculación. La coagulación-floculación consiste en atrapar los contaminantes en unas estructuras denominadas flóculos, que se forman por la adición de agentes tales como las sales de hierro y aluminio (coagulantes) más el uso de polímeros (floculantes).

La etapa de floculación requiere una dosificación precisa de los insumos y requiere con frecuencia un ajuste manual que es difícil de mantener debido a la naturaleza variable de los efluentes, esto trae como consecuencia fallas en el proceso de tratamiento (por exceso o defecto en la dosificación de los floculantes) y aumento de costos por la dosificación excesiva de los floculantes.

El control de la dosificación de los floculantes resulta necesario para obtener un proceso de tratamiento efectivo y eficiente. Un sistema basado en la detección de imágenes para monitorear y controlar la formación de los flóculos puede reportar en tiempo real el número y distribución de tamaño de los flóculos y vincularlo con la dosificación de los agentes coagulantes y floculantes para obtener un tratamiento óptimo e independiente del ajuste manual. Un sistema de detección de imágenes vinculado a la inteligencia artificial permite la construcción de un modelo de aprendizaje en donde el sistema aumenta la precisión del control a medida que transcurre el tiempo en el que el propio sistema trabaja en el tratamiento.

Por lo anteriormente expuesto se plantea, como problema de investigación, el desarrollo e implementación de un sistema de detección y recuento de flóculos por tratamiento de imágenes basado en algoritmos de inteligencia artificial. Este sistema permitirá calcular la distribución de tamaños de flóculos y vincularla con la dosificación de los agentes coagulantes y floculantes. El sistema permitirá dosificar adecuadamente la cantidad de ferrato(VI) (un oxidante-coagulante) y Siflog 1394 (floculante) para lograr un tratamiento efectivo.