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´El valor de los metadatos para las estaciones de recuperación de recursos del agua´ es el artículo científico recién publicado en la Revista Iberoamericana del Agua por parte del investigador del Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente de la Universitat Politècnica de València (IIAMA-UPV), Daniel Aguado García, junto a expertos de reconocido prestigio internacional como Frank Blumensaat, Juan Antonio Baeza, Kris Villez, María Victoria Ruano, Oscar Samuelsson, Queralt Plana y Janelcy Alferes, que forman parte del grupo de trabajo de la International Water Association (IWA) sobre recogida y organización de metadatos (MetaCO Task Group). En él señalas que en el sector del agua es fundamental convertir los grandes volúmenes de datos que se recogen en acciones inteligentes y recursos útiles para mejorar su operación y gestión.
El estudio, publicado en abierto, parte de la realidad del reto que supone para las empresas del sector del agua el almacenamiento y gestión de la enorme cantidad de datos procedentes de las instalaciones de tratamiento, de forma que sean útiles tanto en el momento de su recogida como en el futuro. “Los operadores tienen a su alcance una ingente cantidad de datos que no están siendo procesados y, por tanto, no se está aprovechando la información potencialmente valiosa que contienen para optimizar los procesos, ni para llevar a cabo una toma de decisiones adecuada”, señala el trabajo.
Para que los datos sean realmente útiles, se les tiene que poner a ´trabajar´, es decir, utilizar para realizar acciones inteligentes, tomar decisiones, aliviar a los operadores de proceso de tareas repetitivas necesarias para el buen funcionamiento de la instalación. Asimismo, también puede optimizar varios aspectos como el funcionamiento del proceso, el consumo energético, la dosificación de reactivos, el uso de las bombas. Del mismo modo, pueden monitorizar el funcionamiento del proceso, detectar, diagnosticar o anticiparse a los fallos que se puedan producir, detectar disminuciones graduales en el rendimiento del equipamiento (ej., bombas, válvulas, sensores…), o incrementar el conocimiento del proceso para su control y automatización del proceso.
La transición hacia la economía circular ha supuesto en el sector un cambio en la percepción de las aguas residuales, pasando a concebirse como un recurso valioso para la recuperación de agua limpia, de nutrientes y de energía. “Con el objetivo de recuperar estos recursos valiosos, muchas EDAR se han actualizado y modernizado mediante la incorporación e implementación de tecnologías de recuperación, de procesos innovadores y sostenibles, convirtiéndose de esta manera en estaciones de recuperación de recursos del agua (ERRA), cuyo funcionamiento y operación se puede automatizar y optimizar en base a los datos registrados en tiempo real por parte de la instrumentación desplegada en la instalación”, afirma Daniel Aguado, autor principal del estudio.
Por ello, a medida que dichas instalaciones han entrado en la era del big data, se enfrentan naturalmente a los desafíos de integrar actuadores inteligentes, sensores y sistemas de control autónomos de una manera sensata y transparente. En este contexto, para hacer posible una interpretación de los datos más allá del momento original de la recogida de los mismos, “es fundamental que los datos almacenados de los sensores se complementen con metadatos, es decir, con una descripción adecuada de los mismos como ubicación del sensor, unidad de medida, rango de medida, fecha de calibración, fecha de limpieza, si ocurrió algún evento como episodio de lluvia, fallo operativo o vertido tóxico”, indica el investigador del IIAMA, Daniel Aguado.
Los datos recogidos pueden ayudar a responder a los desafíos de operación aún más complejos y a nuevas demandas debidas a los impactos ambientales, la calidad del efluente producido y la eficiencia de los recursos. “Dado que se desconocen estos desafíos futuros, es particularmente difícil definir los metadatos necesarios por lo que el estudio proporciona argumentos y soluciones tempranas que conducen a una recogida e interpretación armonizada de los datos”, explica el investigador del IIAMA.
En este sentido, la investigación aporta una serie de recomendaciones a los administradores de las instalaciones de tratamiento de aguas residuales para permitir una mejor comprensión y una toma de decisiones adecuada en el procesamiento y análisis de información. “Tras revisar las distintas investigaciones realizadas al respecto recomendamos automatizar la recogida de metadatos, asegurar su disponibilidad y acceso para señales de sensores on-line en la misma ubicación que las propias señales de los sensores, incluir la provisión de registros históricos completos y evaluar el potencial de cualquier tipo de metadatos para evitar la caducidad de datos valiosos y convertir lo que actualmente son cementerios de datos en recursos valiosos para la toma de decisiones”, expone Daniel Aguado.
Finalmente, el artículo pone en valor que una gobernanza de datos eficaz “incluye la provisión de metadatos de alta calidad que marcará la diferencia entre fracasos y éxitos en sistemas basados en datos (como los algoritmos de aprendizaje automático - machine learning-, los de aprendizaje profundo - deep learning-, los métodos estadísticos avanzados…) para la monitorización, automatización y optimización de las EDAR y ERRA”.
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