Los malos olores producidos por las Estaciones Depuradoras de Aguas Residuales, conocidas como EDAR, se han erigido como una preocupación creciente en las ciudades y localidades que albergan estas instalaciones y están consideradas por los ciudadanos, la principal causa de la percepción de la contaminación, junto con el polvo y el ruido.

Ahora, y gracias a una colaboración entre la empresa Depuración de Aguas del Mediterráneo (DAM) y el Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC), se abre una nueva vía para detectar y tratar estos olores.

Según los investigadores, “los resultados obtenidos en el proyecto SNIFFDRONE (Monitorización de olores mediante drones con fines medioambientales) son muy positivos y representan un avance significativo en el ámbito de la gestión de los olores en la EDAR. El nuevo sistema ayudará a tomar las acciones de control adecuadas y por tanto, mejorar la gestión de la planta en comparación con las prácticas actuales”.

De esta forma se expresan los técnicos del Departamento de I+D+i de DAM, al valorar el trabajo realizado en esta investigación europea que finalizó el pasado 31 de octubre. Concretamente, se ha desarrollado un dron capaz de predecir “la concentración de olor a partir de las lecturas de sensores químicos y proporcionar mediciones que ayudan a localizar los focos de origen”, indican desde DAM.

El estudio, realizado junto al IBEC (Instituto de Bioingeniería de Cataluña) y que forma parte de la iniciativa ATTRACT(GA 777222, programa Horizonte 2020 de la Unión Europea), parte de la realidad de que las metodologías actuales de evaluación de olores utilizan mediciones olfatométricas poco frecuentes que no permiten una caracterización precisa, por lo que no se puede realizar un seguimiento efectivo de la planta.

“El sistema proporciona mapas de concentración de olores que ayudan a tomar las acciones de control adecuadas y por tanto, mejoran la gestión de la planta en comparación con las prácticas actuales”, explican los investigadores del departamento de I+D+i de DAM.

Detalles de la investigación

El dron está configurado con una nariz electrónica compuesta por 21 sensores químicos, además de sensores de temperatura, humedad y presión, en una cámara de sensores en miniatura. Asimismo, contiene un sistema de muestreo, posicionamiento GPS y se conecta a una estación base para procesamiento de señales y análisis de datos en tiempo real.

El sistema ha sido calibrado y validado en condiciones reales de operación mediante varias campañas de medición en la EDAR de Molina de Segura (Murcia). Los resultados obtenidos nos permiten obtener un prototipo capaz de predecir la intensidad del olor de las muestras de aire ambiental en tiempo real y recolectar muestras de manera simultánea para su análisis en laboratorio tras el vuelo, lo que permite calibrar y validar el funcionamiento del sistema”, resaltan desde la empresa valenciana de depuración de aguas.

El dron desarrollado permite, gracias a una combinación de sensores químicos e inteligencia artificial, evaluar rápidamente la intensidad del olor emitido por una planta de gestión de residuos en zonas extensas y, en ocasiones, de difícil acceso. Esa información es relevante para los operadores de las plantas con el objetivo último de minimizar el impacto en las comunidades vecinas”, declara Santi Marco, Jefe del Grupo de Procesamiento de Señales e Información para Sistemas de Sensores del IBEC y Profesor de la Universidad de Barcelona.

Por todo ello, los técnicos del departamento de Innovación de DAM consideran que los resultados de SNIFFDRONE representan un avance significativo en el ámbito de la gestión de los olores en la EDAR, ya que hasta ahora “los robots de detección de olores se habían probado con fuentes químicas de olor único en escenarios controlados relativamente simples y en la mayoría de los casos, empleando robots terrestres”, concluyen.


Artículo de referencia:Javier Burgués, María Deseada Esclapez, Silvia Doñate, Laura Pastor and Santiago Marco. Aerial Mapping of Odorous Gases in a Wastewater Treatment Plant Using a Small Drone. Remote Sensing, 2021.

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