Le acque reflue trattate hanno un grande potenziale per il riutilizzo, ma la loro qualità deve essere costantemente monitorata per garantirne la sicurezza e l’efficacia.
In questo contesto, il lavoro che vi proponiamo questa settimana esplora l’uso di reti neurali multitask e LSTM per prevedere la qualità dell’acqua in tempo reale ed identificare eventuali malfunzionamenti nei sensori, con l’obiettivo di migliorare la gestione degli impianti di trattamento.
Il lavoro rientra nel progetto Digital Water City, un’iniziativa finanziata dall’Unione Europea nel programma Horizon 2020, che mira a promuovere soluzioni digitali per la gestione sostenibile delle risorse idriche nelle città. In questo progetto, il DII, insieme al SIMAU, come partner dell’UNIVPM, ha contribuito con la propria competenza nello sviluppo di tecnologie avanzate per il monitoraggio e l’ottimizzazione degli impianti di trattamento delle acque.
Il paper è disponibile al link: doi.org/10.1016/j.compchemeng.2025.109103