El boletín del proyecto Desal+ hace referencia a una publicación y un profesor de la ULPGC

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Última actualización: 12 de junio de 2018

El Boletín número 3 de Desal+, proyecto macaronésico para la desalación de aguas, del que es socio la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, incluye dos informaciones referidas a la ULPGC. Una publicación en la revista Desalinitation y una entrevista al profesor Jaime Hernández.

La publicación hace referencia al trabajo titulado “Wind-driven SWRO desalination prototype with and without batteries: A performance simulation using machine learning models”, firmado por Pedro Cabrera, de la ULPGC, y sus colaboradores. Presentan dos estudios aplicando técnicas de inteligencia artificial -machine learning-,  sobre el control y análisis del rendimiento de un prototipo de planta desaladora de agua de mar instalada en la isla de Gran Canaria (España) accionada exclusivamente con energía eólica.

Se validaron y compararon tres técnicas distintas de machine learning (redes neuronales, máquinas de soporte vectorial y árboles aleatorios) con objeto de predecir el rendimiento (presión, caudal de alimentación y de permeado y conductividad del agua producto) de dicha planta desaladora. Posteriormente, se llevó a cabo elanálisis de la operación de la misma, mostrándose como resultados qué técnicas de aprendizaje predicen mejor el rendimiento de la planta, así como con qué modo de funcionamiento ésta opera de forma más continua. Estas técnicas permiten dar un salto sustancial al control de la operación y toma de decisiones en plantas desaladoras alimentadas con energías renovables.

Este artículo es fruto del trabajo de tesis doctoral de Pedro Cabrera, titulado "Gestión inteligente de un sistema de desalación por ósmosis inversa accionado con energía eólica", que fue defendida el pasado 12 de febrero de 2018, obteniendo por ello la calificación de sobresaliente – "Cum laude" .

Entrevista a Jaime Hernández
 

Jaime Hernández es Dr. Ingeniero Industrial, Profesor en la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria y responsable de la línea de investigación en Micro-redes aisladas e interconectadas del Group for the Research on Renewable Energy Systems.

Profesor de la ULPGC Jaime HernándezPregunta (P): ¿Qué relación tiene su trayectoria investigadora con el proyecto DESAL+?

Jaime Hernández (J): Desde hace ya varios años, desde el Grupo de Investigación al que pertenezco, venimos desarrollando distintas líneas de trabajo relacionadas con la aplicación de Energías Renovables para diferentes propósitos. Entre ellas, la aplicación de energías renovables para la desalación de agua de mar es una línea prioritaria para nosotros debido a la importancia que tienen para nuestra región la falta de recursos hídricos y la dependencia energética. Cuando se nos propuso colaborar en un proyecto como el DESAL+ para sumar en esta dirección, nos sentimos comprometidos desde el primer momento.

P: ¿Qué líneas de trabajo empiezan a dar sus frutos desde que se inició el proyecto?

J: Varias líneas comienzan a mostrar su potencial. Desde el punto de vista científico, el uso de técnicas de Inteligencia Artificial para gestionar una planta desalinizadora aislada ha empezado a dar sus frutos. Con estas técnicas, se busca maximizar el aprovechamiento del recurso renovable disponible. Gracias a la exploración de esta línea de trabajo hemos redactado varios artículos científicos que han sido publicados en revistas relevantes especializadas en esta área.

P: ¿Qué resultados espera obtener hasta el final del proyecto?

J: Desde el punto de vista del desarrollo de una microred aislada que utiliza energías renovables, nos hemos marcado el reto de montar un demostrativo autónomo que combine una planta desaladora con un aerogenerador. Para ello, estamos trabajando en el desarrollo de un sistema de gestión de energías renovables que, con uncontrol específico y optimizado, permitirá desalar agua de mar utilizando únicamente energías renovables.

 

*Noticia de www.ulpgc.es

 

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