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Las mezclas de agua de diferentes orígenes en las redes de distribución de agua potable son una realidad en muchas áreas urbanas, especialmente aquellas que son densamente pobladas. Los cambios en el origen del agua pueden provocar alteraciones en la percepción organoléptica de los consumidores, así como afectaciones en la estructura del sistema de distribución. El presente estudio se centra en la zona del área metropolitana de Barcelona, que tiene tres orígenes principales de agua potable, el río Ter, el río Llobregat y agua desalada del mar Mediterráneo.
Conocer el origen del agua en los diferentes puntos de la red de distribución se convierte en un objetivo cada vez más relevante. Determinar el origen del agua y el porcentaje de mezclas en cada zona de la red permitiría optimizar la gestión en la misma y dar respuesta a cambios en las características del agua servida, debidas a cambios en el origen del agua.
Con ese objetivo, este estudio desarrolla un modelo de predicción del origen del agua y el porcentaje de mezclas utilizando parámetros medibles a tiempo real y, que, por lo tanto, se pueden implementar en puntos de interés de la red de distribución para conocer el origen y el porcentaje de mezclas en cada momento.
Mediante el análisis de parámetros fisicoquímicos de estas aguas se desarrollan y validan modelos de predicción de origen del agua, tales como modelado con redes neuronales, clasificación y regresión. Los modelos mostraron una buena capacidad de predicción del origen del agua y del porcentaje de cada origen en caso de mezclas binarias.
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