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Detección temprana de eventos en redes de agua sectorizada a través de técnicas de Machine Learning

Detección temprana de eventos en redes de agua sectorizada a través de técnicas de Machine Learning


INCLAM y CIMNE colaboran en el proyecto SMILER.

WatEner está orgulloso de compartir la noticia de la presentación de la ponencia «Adaptive algorithm for water loss estimation in networks based on advanced analysis of Minimum Night Flow (MNF)» realizada por David J. Vicente del CIMNE en la conferencia Water Loss 2019 que se ha celebrado en Bucarest el pasado septiembre.

En la conferencia, organizada por la ARA (Romanian Water Association) y enmarcada en la serie de eventos regionales sobre pérdida de agua de IWA, se han presentado y discutido los últimos desarrollos, estrategias, técnicas y aplicaciones de las mejores prácticas internacionales en la gestión del Agua No registrada.

El estudio presentado se centra en el proyecto de investigación SMILER promovido por INCLAM en consorcio con CIMNE (International Centre for Numerical Methods in Engineering) cuyo objetivo principal es ‘la elaboración de un Sistema para la detección temprana de eventos anómalos asociados a roturas y fugas, dirigido a empresas operadoras de agua con redes sectorizadas, basado en el análisis de datos con técnicas de Machine Learning’.

WatEner ha puesto a disposición del proyecto SMILER* su conocimiento y su plataforma para la gestión eficiente de redes de agua potable como solución informática ya consolidada.

Las entidades participantes han puesto ya en marcha un plan de explotación de los resultados, tanto a nivel nacional como internacional, mediante su difusión a través de foros y congresos especializados.

La próxima presentación de resultados del Proyecto SMILER* por parte de INCLAM y CIMNE en España tendrá lugar en la VI edición de las Jornadas de Ingeniería del Agua  (JIA) que se celebrará del 22 al 25 octubre 2019 en Toledo.

* Proyecto RTC-2017-6324-5 cofinanciado con fondos FEDER, el Ministerio de Ciencia e Innovación y la Agencia Estatal de Investigación

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