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Detección de calidad del agua de espectro completo mediante IA

Detección de anomalías a nivel de minutos, antes de que la contaminación llegue al usuario final.

En los sistemas de suministro de agua de los edificios, la contaminación de los tanques de almacenamiento puede desarrollarse y propagarse en cuestión de minutos. Para cuando una prueba manual programada detecta un problema, el agua afectada ya puede haber llegado a los residentes. La detección de espectro completo mediante IA soluciona este problema de forma continua, automática y sin reactivos.

Qué hace

El A-AI043 combina un sensor óptico de espectro completo con un modelo de calidad del agua basado en inteligencia artificial, entrenado con miles de mediciones de referencia mediante métodos químicos, lo que permite una evaluación continua de la calidad del agua sin reactivos y con detección de anomalías a nivel de minutos.

Cómo funciona

El sensor captura el espectro completo de absorción UV-Vis de la muestra de agua. El modelo de IA, basado en el mapeo de relaciones entre firmas espectrales y mediciones químicas verificadas, interpreta la desviación espectral respecto a un perfil de referencia de "agua limpia" y clasifica la gravedad de cualquier anomalía en tres niveles de alerta.

Ventajas clave

♦ Detección de anomalías a nivel de minuto: El monitoreo continuo de espectro completo detecta cambios en la calidad del agua en cuestión de minutos, mucho más rápido que cualquier muestreo programado o régimen de pruebas periódicas.
♦ Sistema de alerta de tres niveles con respuesta automatizada: una estructura de alerta escalonada distingue entre desviaciones menores, anomalías significativas y eventos de contaminación críticos, lo que activa respuestas proporcionales desde la notificación hasta el cierre automático de la válvula, sin necesidad de intervención humana en el punto de detección.
♦ No se requieren reactivos: el análisis espectral óptico no requiere reactivos químicos, no genera residuos químicos y no tiene un ciclo de reposición de consumibles, lo que reduce tanto el coste operativo como el impacto ambiental en comparación con el monitoreo mediante métodos químicos.
♦ Modelo de IA entrenado con datos de medición reales: El modelo subyacente se basa en el mapeo de relaciones entre datos espectrales y miles de mediciones verificadas mediante métodos químicos, no en un modelo teórico. Esto le confiere al sistema la capacidad de detectar una amplia gama de indicadores de contaminación, incluyendo aquellos que no se corresponden con un único parámetro específico.

¿Quiénes son los que más se benefician?

Los operadores de edificios residenciales y comerciales que gestionan sistemas de suministro de agua secundarios —en particular aquellos que utilizan depósitos en azoteas o sótanos— donde el riesgo de contaminación es mayor y las consecuencias de una detección tardía son más inmediatas, encontrarán en esta herramienta la aplicación más directa.

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