Grupo Tecopy desarrolla un sistema de gestión para reducir la huella de carbono en plantas de residuos

También diseña un simulador predictivo de planes de mantenimiento de infraestructuras críticas
Simulador de Tecopy
Grupo Tecopy ha puesto en marcha el simulador predictivo de planes de mantenimiento de infraestructuras críticas, denominado Precognos.

Grupo Tecopy ha desarrollado un innovador sistema de gestión que permite reducir la huella de carbono en las plantas de tratamiento de residuos sólidos urbanos, lo que contribuye al mismo tiempo a mejorar la sostenibilidad de las propias estaciones y a reducir la dependencia energética del exterior, como explica Mónica Cítores, responsable del Área de Innovación de la compañía.

El proyecto llevado a cabo por Grupo Tecopy, denominado Sistema de gestión para la reducción de la huella de carbono en plantas de tratamiento de residuos sólidos urbanos (Suwee), mejora y optimiza las plantas con la mirada puesta en el cumplimiento de los objetivos internacionales establecidos por la Unión Europea, que obliga a los Estados miembros a alcanzar unas tasas de reutilización y reciclaje de basura en el ámbito municipal que aumentará progresivamente del 55% en 2025 al 60% en 2030, hasta alcanzar el 65% en 2035.

Aprovechamiento de la energía

Suwee permite conocer el impacto generado en una planta de tratamiento de residuos y la influencia que tiene la huella de carbono sobre los procesos de esa instalación. Además, facilita el aprovechamiento y maximización de la energía generada, gracias al ahorro energético, económico y la sostenibilidad ambiental que genera.

La iniciativa contempla una mejora combinada de la eficiencia energética y la gestión óptima de la planta, así como del cálculo de la huella de carbono. A partir de ahí, se establece un modelo de referencia que permite comparaciones con otras infraestructuras similares a través de acciones de benchmarking. Y se proponen medidas orientadas a la digitalización de la planta para que sea más competitiva y rentable en sus procesos, tanto desde el punto de vista medioambiental (huella del carbono), como energético.

Control de variables por sensorización

En ese proceso de mejora se controlan las variables mediante la sensorización, se establecen ratios e indicadores, se analiza el tratamiento de los datos y se fija una hoja de ruta, que recoge recomendaciones futuras para la evolución de la planta.

Además de este proyecto, Grupo Tecopy ha desarrollado otras iniciativas innovadoras en el ámbito del mantenimiento de las infraestructuras. En concreto, ha puesto en marcha el simulador predictivo de planes de mantenimiento de infraestructuras críticas (Precognos), que consiste en automatizar la generación de los planes de mantenimiento anuales de infraestructuras críticas.

Los tendidos eléctricos, gaseoductos, redes de ferrocarril y carreteras requieren tareas continuas de mantenimiento de la vegetación colindante, que anteriormente se desarrollaban gracias a la experiencia del personal especializado, sin datos sobre la vegetación del entorno referidos al ritmo de crecimiento, especies o riesgo de incendios.

Imágenes por satélite y drones

La obtención de los datos necesarios se ha realizado a través del procesado de imágenes de satélite o de drones, datos lidar o geometrías vectoriales de toda la zona a analizar. Un proceso que requiere la integración de distintas fuentes de información, la combinación de técnicas de teledetección tradicional con tecnologías machine learning y algoritmos predictivos que permitan obtener un modelador de riesgos capaz de obtener los datos necesarios para la simulación de los planes de mantenimiento.

Además, se han aplicado técnicas concretas, como los árboles de decisión y las redes neuronales, para la simulación y adecuación de los escenarios y planes de mantenimiento. Y se han incorporado tecnologías de almacenamiento masivo a través de arquitecturas big data que permitan unificar los datos procedentes de distintas fuentes.

Más información en el número de junio de la revista Castilla y León Económica

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