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Plataforma macaronésica para el incremento de la excelencia
en materia de I+D en desalación de agua y
el conocimiento del nexo agua desalada-energía
Plataforma macaronésica para o incremento da excelência de
I+D em dessalinizaçao de água e
do conhecimento do nexo agua dessalinizada-energia
Plate-forme macaronésienne pour l'accroissement de
l'excecelence en R & D dans le dessalement de l'eau et
la connaissance du lien eau dessalée-énergie
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Jornada Técnica Adeje
Divulgación científica - DESAL+
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Misión APAUS en Gran Canaria
Visita técnica IDAM Porto Santo
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Publicación DESAL+ en la revista Desalination de la mano de Pedro Cabrera y colaboradores (2018)

En este trabajo, titulado “Wind-driven SWRO desalination prototype with and without batteries: A performance simulation using machine learning models”, 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 el análisis 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" y que fue defendida el pasado 12 de febrero de 2018, obteniendo por ello la calificación de sobresaliente – "Cum laude" (ver noticia).

Referencia completa:

CABRERA, P., Carta, J.A., González, J., Melián, G. Wind-driven SWRO desalination prototype with and without batteries: A performance simulation using machine learning models. Desalination, 2018, vol. 435, p. 77-96.

Desalination journal