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Neutralità energetica dei WWTP: obiettivo raggiungibile grazie a OSCAR®

Tra le novità che verranno introdotte nella Nuova Direttiva Europea Acque c’è quella di ridurre i consumi di energia elettrica degli impianti di trattamento delle acque reflue urbane (WWTP), con la conseguente riduzione delle emissioni di gas serra. L’UE intende fissare come obiettivo ultimo quello di neutralità energetica dei WWTP, ovvero gli impianti di trattamento delle acque reflue urbane dovranno produrre energia da fonti rinnovabili, in base ad audit energetici periodici, con traguardi intermedi progressivi: il primo di questi è fissato per il 2027.
Oscar Solutions da più di dieci anni sviluppa controllori di processo in grado di raggiungere gli obiettivi ambiziosi richiesti dall’Unione Europea: il controllore Oscar® è in grado di garantire una riduzione sostanziale dei consumi energetici, come vedremo dai casi reali, con numeri confermati anche dalla letteratura scientifica di settore.

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La formazione degli operatori della depurazione: sfide e casi di successo OSCAR®

La formazione degli operatori addetti alla depurazione è spesso una sfida che presenta criticità particolari: nel corso di questo webinar partiremo dall’analisi della situazione attuale a livello italiano per poi presentare casi reali nei quali il gruppo OSCAR® ha erogato con successo formazione agli operatori. I nostri metodi formativi si basano su un approccio pratico: simuliamo problematiche reali di gestione e le risolviamo fianco a fianco con i partecipanti, fornendo anche schemi di flusso e materiale di supporto per la gestione quotidiana degli impianti.

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Digitalizzazione e depurazione delle acque: siamo davvero pronti all’Intelligenza Artificiale?

La gestione delle risorse idriche è un tema sempre più importante e attuale, soprattutto in un'epoca in cui la popolazione globale è in costante aumento e le risorse sono sempre più limitate. In questo contesto, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale (IA) nella depurazione delle acque è diventato un argomento di grande interesse e rilevanza.
In questo webinar esploreremo la collaborazione tra l'uomo e l'IA nella depurazione delle acque, sottolineando l'importanza di comprendere le dinamiche tra le due parti in questo campo. Il requisito fondamentale è quello di avere dati registrati in modo ordinato e validati; senza dati di qualità non è possibile utilizzare strumenti di Data Science avanzati. Durante il webinar presenteremo il caso di studio Viacqua/Oscar, nel quale le due realtà stanno collaborando per costruire un patrimonio di dati solido e verificato, che possano essere un vero valore per il futuro.

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Modellazione dinamica applicata alla gestione dei depuratori

Gli impianti di depurazione sono sistemi complessi, che uniscono diverse tipologie di trattamenti che si intersecano tra loro, e trovare le condizioni operative ottimali per uno specifico caso non è sempre immediato. Effettuare scelte operative sbagliate nel cercare di risolvere una specifica problematica, che ad esempio si riscontra solamente in alcuni particolari periodi dell’anno, può portare a compromettere ulteriormente il buon funzionamento del depuratore e portarlo in condizioni critiche per quanto riguarda sforamenti e qualità del fango. Inoltre, effettuare modifiche sulle condizioni operative non è mai una manovra banale e richiede un certo numero di giorni che può protrarsi anche per più settimane.

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I consumi di energia elettrica nel Sistema Idrico Integrato

"Abbiamo dovuto ridimensionare il nostro piano di investimenti per far fronte all’aumento dei costi dell’energia elettrica". È questa la frase che ci sentiamo dire sempre più spesso dai gestori del Servizio Idrico Integrato (SSI) da un anno a questa parte. Confusione, incertezza, limitata intraprendenza sono i sentimenti che rischiano di animare i decisori del SII, nella volontà di contenere Capex e Opex e ridurre il più possibile l’incremento delle bollette dell’acqua dei prossimi anni.

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Metodi di Machine Learning per la classificazione delle anomalie negli impianti di depurazione

Noi di Oscar Solutions abbiamo deciso di investire in un progetto di ricerca, che comprende un dottorato industriale, volto ad indagare l’utilizzo di metodi di machine learning per identificare le principali anomalie che può incontrare un controllore di processo ad aerazione intermittente. Questo progetto è ancora in corso e si è concretizzato in un articolo pubblicato su Journal of Environmental Management. Il modello sviluppato nell’articolo, poi ulteriormente perfezionato, è stato utilizzato per la costruzione di un Decision Support System che avvisi gli operatori nel momento in cui si verifica una delle anomalie prese in considerazione.

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