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El proyecto Optifangs se centra en la caracterización agronómica y ambiental de lodos de las estaciones depuradoras de aguas residuales (EDAR) mediante espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS) combinada con inteligencia artificial (IA). El objetivo es mejorar la gestión y aplicación agrícola de estos residuos, optimizando la estimación de nutrientes clave como nitrógeno, fósforo y carbono para así poder desarrollar una recomendación de dosificación al suelo de estos lodos más eficiente.
Como muestra el artículo, se analizaron 80 muestras de lodos procedentes de 40 plantas de tratamiento de aguas en la Comunidad Valenciana, aplicando modelos estadísticos y de aprendizaje automático (ML) y redes neuronales profundas (DL). Además, se desarrollaron experimentos de incubación suelo-lodo que permitieron conocer la dinámica de mineralización de la materia orgánica, así como la liberación de elementos fertilizantes al suelo. Los resultados confirman que la integración de NIRS e IA permite predicciones precisas y rápidas, favoreciendo una valorización segura y sostenible de los lodos, con beneficios para la fertilidad del suelo y la reducción del impacto ambiental.
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