Publicación: Prototipo de modelo de inteligencia artificial para mejorar la dosificación química en el proceso de tratamientos de agua residuales de la industria textil
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Resumen en español
El objetivo del proyecto es crear un modelo de inteligencia artificial que contribuya a optimizar la dosificación de sustancias químicas en el tratamiento de aguas residuales de la industria textil, el concepto es utilizar información histórica sobre la calidad del agua y las condiciones de funcionamiento de la planta para entrenar un modelo capaz de realizar sugerencias exactas y ajustadas a las demandas particulares del agua en tiempo real. Con esto no solo lograra el facilitar la optimización del proceso también la reducción de costos y la disminución del impacto ambiental. Esta propuesta surge de la urgencia de vencer las restricciones de los métodos convencionales, que se apoyan en parámetros estables o en la experiencia de los operadores sin considerar las variaciones en las propiedades del agua. Este modelo tiene como objetivo utilizar de forma más inteligente los recursos, respetando de esta manera las normativas medioambientales vigentes, con el objetivo de avanzar hacia un tratamiento de aguas más sustentable. El proyecto contempla la creación de un algoritmo potente y flexible, capaz de procesar grandes volúmenes de datos y adaptarse rápidamente a nuevas condiciones, además, incluirá una herramienta fácil de usar en Google Colab, para que los operadores puedan interactuar con el sistema de manera sencilla, los resultados del modelo se validaron usando datos reales, comparándolos con los métodos actuales, y se espera que las recomendaciones sean mucho más precisas y efectivas. Este enfoque no solo busca hacer más eficientes las operaciones de tratamiento de aguas, sino también promover prácticas más responsables y sostenibles en el sector textil, ayudando a enfrentar los retos ambientales de hoy y del futuro.
Resumen en inglés
The objective of the project is to create an artificial intelligence model that contributes to optimizing the dosage of chemical substances in the treatment of wastewater from the textile industry. The concept is to use historical information on water quality and plant operating conditions to train a model capable of making accurate suggestions tailored to the particular demands of water in real time. This will not only facilitate process optimization but also reduce costs and decrease environmental impact. This proposal arises from the urgency of overcoming the restrictions of conventional methods, which rely on stable parameters or the experience of operators without considering variations in water properties. This model aims to use resources more intelligently, thus respecting current environmental regulations, with the aim of moving towards more sustainable water treatment. The project involves the creation of a powerful and flexible algorithm, capable of processing large volumes of data and quickly adapting to new conditions. It will also include an easy-to-use tool in Google Colab, so that operators can interact with the system in a simple way. The results of the model were validated using real data, comparing them with current methods, and it is expected that the recommendations will be much more precise and effective. This approach not only seeks to make water treatment operations more efficient, but also to promote more responsible and sustainable practices in the textile sector, helping to face the environmental challenges of today and the future.
