Investigadoras del IFCA desarrollan un sensor inteligente para monitorizar el fósforo del agua residual

El proyecto piloto utiliza inteligencia artificial para mejorar el control de la calidad del efluente de la EDAR.

Santander, 15 de octubre de 2025.- Un grupo de investigadores del Instituto de Física de Cantabria (IFCA, CSIC-UC) trabaja en un proyecto que combina datos en abierto, tecnología e inteligencia artificial (IA) para optimizar la eliminación de fósforo en las aguas residuales de Cantabria. Se trata del proyecto PROWESS (Optimización de la eliminación de fósforo en agua residual mediante sensores basados en datos), liderado y desarrollado por el equipo del IFCA: María Castrillo, María Fernanda Román y Álvaro López, en colaboración con MARE (Medio Ambiente, Agua, Residuos y Energía de Cantabria).

El objetivo de PROWESS es claro: mejorar el control y la eficiencia del tratamiento de aguasmediante el uso de modelos matemáticos e inteligencia artificial. Gracias a técnicas de aprendizaje automático (machine learning), el equipo investigador del IFCA está creando un sensor virtual que “aprende” a predecir valores de parámetros que hoy en día son difíciles o costosos de medir en continuo, como la concentración de fósforo en el agua, para que llegue al río en las condiciones óptimas.

“Para ello utilizamos datos que proceden de instrumentación instalada en la planta depuradora, pero también datos que se publican en abierto, como datos meteorológicos o datos de movilidad de las personas”, explica Castrillo.

El proyecto lo acoge la Estación Depuradora de Aguas Residuales (EDAR) del Alto Asón, situada en el municipio de Ramales de la Victoria, una instalación que da servicio a unas 7.200 personas. En ella, el equipo está probando un sistema pionero basado en sensores virtuales o soft-sensors, es decir, programas informáticos capaces de estimar en tiempo real la calidad del agua a partir de los datos que genera la planta.

Inteligencia artificial al servicio del agua

Estos sensores no sustituyen a los instrumentos físicos, sino que los complementan. Utilizan los datos que ya recogen las depuradoras, como parámetros físico-químicos del agua, y los combinan con información meteorológica o de actividad humana (por ejemplo, datos de pernoctaciones en el municipio) para ofrecer resultados en tiempo real sobre la cantidad de fósforo presente y la dosificación óptima de cloruro férrico (FeCl₃), el reactivo que se utiliza para su correcta eliminación.

La falta de información en tiempo real suele obligar a las depuradoras a aplicar patrones de dosificación estacionales, basados en la experiencia del personal técnico. Con PROWESS, este proceso se digitaliza y se automatiza, lo que permite reducir costes, mejorar la eficiencia del tratamiento y minimizar el impacto ambiental.

“Queremos lograr un efluente en las depuradoras con una calidad que cumpla con los objetivos de vertido, y que la información obtenida permita a los gestores de las plantas gestionar las depuradoras de una forma más sencilla”, sostiene Castrillo, “esto además tiene un impacto positivo en la economía de la zona, ya que mejora la calidad de las masas y recursos de agua”, añade.

El equipo investigador está actualmente recopilando datos de laboratorio y de campo en la EDAR del Alto Asón, integrándolos con datos abiertos de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) y del Ministerio de Transportes y Movilidad Sostenible. Toda esta información se introduce en modelos basados en redes neuronales para generar predicciones precisas en tiempo real.

Al mismo tiempo que se recogen datos, “nos ocupamos también de recoger muestras diariamente para medir otras variables como el fósforo”, comenta Román, técnico de salud ambiental y sanitario en el proyecto. “En mi caso me dedico a la vigilancia y mantenimiento de los sensores, la recogida y preservación de muestras y el análisis bioquímico diario de las mismas, todo esto con el fin de obtener datos de calidad, que, junto con los datos de los sensores, nos permitan validar y entrenar los modelos matemáticos”, afirma Román.

A través de PROWESS el equipo del IFCA apuesta por mejorar el funcionamiento no solo de una depuradora concreta, sino demostrar que los datos que se generan en las depuradoras son de gran valor para la gestión sostenible del agua en toda la región.