Il caso studio è relativo al principale processo di un impianto di depurazione delle acque reflue urbane, portato avanti dalla società di servizi Hera, impegnata su più fronti nel campo del risparmio energetico e con la quale RSE collabora da diversi anni. In questo impianto è stato implementato un algoritmo in grado di attuare logiche predittive delle principali variabili di processo e utilizzarle per individuare e comandare manovre di regolazione ottimizzate. L’effetto è quello di ridurre le pendolazioni della regolazione classica, impossibili da evitare nei sistemi complessi caratterizzati da elevata inerzia. L’applicazione di un controllore sviluppato con tecniche di intelligenza artificiale si basa innanzitutto su una logica predittiva (non retroattiva come succede convenzionalmente) dei valori dei nutrienti in uscita all’impianto di depurazione; questa permette di gestire in maniera efficiente il set-point di ossigeno disciolto in vasca, ottimizzando conseguentemente l’erogazione dell’ossigeno stesso (quindi i consumi delle soffianti) con un livello di raffinatezza impossibile con i sistemi tradizionali. Il software permette di anticipare le manovre di regolazione del set point principale, tenendo conto di una serie di parametri secondari, che anticipano la variazione dell’indicatore principale. Questo caso studio è estremamente rappresentativo di come una corretta progettazione iniziale possa essere in grado di ottimizzare al massimo l’ossidazione sia in termini di miglioramento della qualità del refluo in uscita e sia in termini di efficientamento dei consumi energetici delle macchine coinvolte nel processo. La progettazione e la costruzione del controllore è stata fatta utilizzando variabili di processo acquisite ad intervalli di 5 minuti e definendo orizzonti temporali di previsione e di controllo multipli della frequenza di acquisizione delle variabili misurate. Un aspetto fondamentale che caratterizza il controllore, in ottica di efficienza energetica, è quello per cui le sue logiche di funzionamento sono volte ad armonizzare e bilanciare in maniera ottimale i due obiettivi di controllo: qualità del refluo in uscita e consumi di energia.

 Funzionamento

Le logiche di controllo predittive permettono quindi di migliorare l’accuratezza nella regolazione dinamica dei set point di ossigeno richiesto nelle vasche in funzione dell’effettivo fabbisogno di aria per l’abbattimento dell’azoto nel rispetto dei limiti di legge. Prevedere i carichi in ingresso consente di regolare le soffianti in maniera ottimale per garantire costantemente la qualità del refluo in uscita andando anche a razionalizzare la produzione di aria limitando gli sprechi in quegli istanti temporali in cui, sotto logiche di controllo retroattive, le soffianti erogano più aria del necessario nelle vasche. Il risparmio energetico dovuto alla regolazione predittiva è quindi atteso, rispetto alla situazione ante, a parità di output del processo e cioè a pari massa di azoto abbattuto. Le variabili “portata del refluo totale in ingresso” e “concentrazione dell’ammonio totale in ingresso” (fattori variabili nel tempo) e la variabile “concentrazione dell’azoto totale in uscita” (fattore variabile ma entro limiti normativi) permettono infatti di determinare la “massa assoluta di azoto abbattuto” che si delinea proprio come la variabile di normalizzazione per un confronto in condizioni operative omogenee tra i due asset di controllo: ante e post intervento. In particolare la concentrazione del carico in ingresso è un elemento che influenza le prestazioni energetiche del processo in termini di consumo delle soffianti per unità di massa di azoto abbattuto; infatti a bassi carichi in ingresso (<15mg/l) il processo di abbattimento dell’azoto costa più energia rispetto a quando entra un refluo più concentrato (>15mg/l). La condizione di basso carico in ingresso è proprio quella in cui nella situazione post intervento il nuovo controller predittivo regolerà il processo nelle tre vasche ponendo maggior peso, attraverso le logiche di controllo con cui è stato progettato, all’obiettivo di efficienza energetica piuttosto che all’ottimizzazione della qualità del refluo in uscita dal momento che il carico in ingresso è basso; questo potrebbe portare ad una diminuzione dei consumi specifici negli istanti con carico <15mg/l. I valori minimi di azoto abbattuto si verificano in corrispondenza degli istanti temporali in cui il carico in ingresso è nel cluster di “ammonio basso”, istanti nei quali, come si nota dal grafico di Figura 7.9, le prestazioni energetiche delle soffianti sono peggiori (regolazione non ottimizzata a bassi carichi). Le logiche di regolazione predittiva del nuovo controller, in condizioni di basso carico in ingresso, sono costruite per dare massimo peso all’obiettivo dell’efficienza energetica, andando a migliorare la dinamica del controllo sulla richiesta di ossigeno in vasca quando diminuisce il carico così anche da ottimizzare il consumo energetico specifico delle soffianti.

    I risultati

Dall’analisi dei dati dopo un primo periodo di test in campo è emerso come il controllore predittivo sia in grado di adattare dinamicamente ed in maniera ottimale, attraverso la variazione dei pesi degli elementi che costituiscono l’algoritmo di ottimizzazione euristica del sistema, le sue modalità operative in funzione delle condizioni di carico organico reali e di quelle previste per lo step temporale successivo dalle reti neurali predittive del controllore, agendo quindi con grande flessibilità sulla prioritizzazione dei due obiettivi di controllo: qualità effluente e consumo di energia. In termini di risultati ottenuti, effettuando un confronto a parità di condizioni di lavoro, è stata ottenuta una riduzione del 15% del consumo delle soffianti oltre che una diminuzione di oltre l’8% sulla concentrazione media dell’azoto totale in uscita.