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O H2OPTIM.AI, projeto de inovação e transformação digital aplicado à gestão e ao tratamento de água, entrou numa nova fase de desenvolvimento com o início da recolha de dados e amostras no terreno, dando continuidade ao trabalho técnico desenvolvido desde o arranque do projeto, em abril.
Com um investimento de cerca de 1,3 milhões de euros e desenvolvimento previsto até 2029, o H2OPTIM.AI combina inteligência artificial, dados históricos e informação recolhida no terreno para tornar o tratamento de água mais preditivo e eficiente. O projeto centra-se na qualidade da água captada no rio Douro, em dois pontos, Abelhal e Lever, procurando antecipar alterações que possam vir a influenciar o processo de tratamento na ETA de Lever.
Desde o arranque oficial do projeto, as equipas do consórcio, Águas do Douro e Paiva, SGS Portugal e DataCoLAB, têm vindo a desenvolver os trabalhos técnicos necessários à implementação do H2OPTIM.AI, incluindo a definição da abordagem técnica, o levantamento da informação disponível e a preparação das atividades de monitorização.
O projeto entra agora numa nova etapa, com o início da recolha de amostras nos dois pontos estratégicos do troço final do rio Douro abrangidos pelo estudo. Esta atividade, que decorrerá a longo de um ano, permitirá aprofundar a caracterização da qualidade da água captada e reunir informação essencial para o desenvolvimento e validação dos modelos que estarão na base da solução H2OPTIM.AI.
Entre os dois pontos acima referidos foram realizadas diversas colheitas de sedimentos nas margens do rio Douro, que permitem caracterizar os solos adjacentes ao rio, identificar microorganismos e detetar a acumulação de poluentes, fornecendo informação complementar à obtida nas amostras de água e uma avaliação mais completa da qualidade ambiental do rio Douro.
Em paralelo, prossegue o levantamento e tratamento dos dados históricos e operacionais já existentes, incluindo informação relacionada com a qualidade da água captada e com os processos de tratamento na ETA de Lever. A integração destes dados com a informação recolhida diretamente no terreno permitirá construir uma base de conhecimento mais completa sobre a evolução da qualidade da água e os fatores que a podem influenciar.
Os dados recolhidos serão posteriormente tratados e analisados pelas equipas do consórcio, contribuindo para o desenvolvimento de modelos capazes de identificar padrões e antecipar alterações na qualidade da água. Numa fase posterior, pretende-se que a solução possa apoiar a tomada de decisão operacional e recomendar ajustes aos processos de tratamento em função das condições previstas.
Cofinanciado pelo programa NORTE 2030, o H2OPTIM.AI é desenvolvido pela Águas do Douro e Paiva, pela SGS Portugal e pelo DataCoLAB. Através da combinação de dados históricos, informação recolhida no terreno e modelos de inteligência artificial, o projeto pretende contribuir para uma gestão mais preditiva e eficiente do tratamento de água, reforçando a capacidade de resposta fenómenos que possam afetar a qualidade da água, nomeadamente os associados às alterações climáticas e às atividades humanas.
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