APPWIND — Herramienta CFD+IA para impacto de contaminantes atmosféricos
Las emisiones de malos olores de las Estaciones Depuradoras de Aguas Residuales (EDARs) están constituidas por mezclas complejas de compuestos químicos volátiles. La mayoría de estos compuestos presentan bajos umbrales de detección y descriptores de olor de naturaleza desagradable, lo que origina quejas por malos olores por parte de la población próxima a las EDAR.
Esta problemática resulta especialmente compleja cerca de los entornos urbanos, donde la morfología urbana, edificios, vegetación o mobiliario urbano, tienen un papel relevante, y en el que los programas de cálculo y simulación habituales encuentran dificultades por la resolución espacial que se necesita para contemplar la geometría urbana en detalle.
APPWIND tiene como objetivo desarrollar una metodología innovadora para proporcionar una herramienta potente, desde la cual se pueda abordar la complejidad de un solver de dispersión tridimensional hasta integrar el pronóstico resultante como una capa de contaminación atmosférica/olor en gemelos digitales urbanos. La metodología desarrollada servirá para crear una herramienta útil y rápida que prediga la dispersión de contaminantes atmosféricos y olores en áreas urbanas con una resolución espacial y temporal muy alta, combinando la aplicación de CFD e inteligencia artificial.
Así pues, por primera vez se crea un gemelo digital basado en simulaciones CFD e inteligencia artificial que, a partir de las predicciones meteorológicas, y la operativa de la planta, predice la distribución del olor en el entorno urbano alrededor de una EDAR, con una muy alta resolución espacial y temporal. Esta herramienta se podrá incluir dentro de las plataformas Smart Cities.
