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Agua y saneamiento · IA industrialPredicción de vertidos y alivios en redes de saneamiento
Anukys Europe S.L., empresa de ingeniería IoT con sede en Málaga, desarrolla sistemas de monitorización y predicción de vertidos para redes de saneamiento. Combina sensores de nivel, conductividad y pluviometría con modelos de aprendizaje automático que anticipan eventos de alivio con hasta 72 horas de antelación.
Saber que el agua sube no sirve: hay que saber qué agua es y cuándo va a desbordar
Cuando llueve con fuerza, una red unitaria mezcla agua residual y pluvial, se satura y alivia al medio por los puntos previstos para ello: es un desbordamiento de sistema de saneamiento, lo que el sector llama DSU o DSS. En una red costera ocurre además algo que despista a cualquier sistema de alarmas: con la pleamar, el agua salina entra por el propio punto de alivio y el nivel sube sin que haya llovido y sin que exista vertido.
Un sistema que solo mire el nivel dará una alarma falsa en cada ciclo de marea. Y en cuanto un operador recibe tres avisos seguidos que no eran nada, deja de mirar el móvil: a partir de ahí el sistema no sirve, aunque técnicamente funcione.
Por qué el nivel solo da falsas alarmas en un aliviadero costero
Sin conductividad, cada pleamar dispara una alarma que no lo es. La marea es astronómica: se predice con años de antelación y no degrada el horizonte.
Por eso el sistema no vigila una variable, sino cuatro, y las usa para clasificar lo que está pasando:
- Nivel: el indicador primario, el que dice que algo está ocurriendo.
- Conductividad: la firma del tipo de agua. Separa pluvial, residual y salina — y es lo que evita confundir el reflujo de la marea con un vertido.
- Pluviometría acumulada: justifica el alivio y da contexto a la predicción.
- Estado de bombeo: sin él no se distingue una sobrecarga de red de un fallo de estación de bombeo (EBAR) — y la actuación es distinta en cada caso.
Con esas cuatro señales el sistema caracteriza cuatro tipos de evento: pluvial, intrusión mareal, vertido residual y vertido mixto. Esa clasificación es la que convierte un dato en una decisión.
La conductividad dice qué agua es
Posiciones cualitativas: el criterio se explica; los umbrales de cada punto no se publican.
¿Alarma o vertido? Compruébalo tú mismo
Prueba los cuatro escenarios: la pleamar que engaña al sistema convencional, la tormenta, la coincidencia de ambas y la avería en tiempo seco.
¿Alarma o vertido? Pruébalo tú
Mueve la marea y la lluvia, y compara qué diría un sistema que solo mide nivel con lo que concluye el de Anukys.
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Simulador ilustrativo con lógica simplificada para explicar el criterio del sistema. En una instalación real, cada punto de alivio tiene su propia caracterización y sus umbrales, que no se publican. Resultados medidos en el proyecto iPREDICE Fase III: 87 % de precisión global y falsos positivos del 12 % al 7 %.
Hasta 72 horas de antelación, diciendo también cuánto se degrada
El modelo aprende del histórico de cada punto con ventanas temporales de 12 horas —probamos 3, 6, 12 y 24: con 3 y 6 se pierde precisión más allá de un día y con 24 aparece sobreajuste del patrón diario— y usa como entrada las previsiones de lluvia y de marea.
Precisión por horizonte de predicción · mejor punto
Publicamos la degradación porque es lo que hace creíble el 89 %: más allá de 24 horas el modelo se alimenta de sus propias predicciones y el error se propaga.
Esos regresores futuros son la clave del horizonte largo: son datos del futuro que no dependen de las propias predicciones del modelo. Y la marea tiene una ventaja única: es astronómica, se predice con años de antelación y por tanto no se degrada nunca.
Un modelo por punto, no uno para toda la red
Cada punto de la red se comporta distinto: uno pertenece a red separativa y solo debería activarse cuando llueve, otro recibe agua unitaria, otro tiene influencia mareal fuerte. Aplicar el mismo criterio a todos genera falsas alarmas en unos y ceguera en otros. Por eso cada punto lleva su propia caracterización, y por eso la precisión a 24 horas osciló entre el 82 % y el 89 % según el punto.
Las cifras del sistema, tal como se midieron
Todas las cifras de esta tabla son propias, medidas por nuestro equipo durante el proyecto. Cuando citamos literatura externa lo indicamos expresamente.
| Resultado | Cifra medida |
|---|---|
| Precisión global en detección de patrones críticos | 87 % (objetivo exigido: 80 %) |
| Modelo y configuración final | LightGBM con lags de 12 horas |
| Capacidad predictiva a 24 horas | R² superior a 0,82 |
| Precisión por horizonte (mejor punto) | 89 % a 24 h · 83 % a 48 h · 76 % a 72 h |
| Reducción de falsos positivos frente a Random Forest | 15 % menos — del 12 % al 7 % |
| Latencia de inferencia | 1,2 segundos por evento |
| Latencia de extremo a extremo (del dato a la alerta) | 1,8 segundos |
| Identificación de vertidos residuales | más del 85 % de los casos |
| Fiabilidad del procesamiento | más del 95 % de mensajes procesados sin error |
| Escalabilidad validada | ×10 el volumen sin degradación crítica |
Qué desarrolló Anukys
Anukys Europe S.L. desarrolló la algoritmia predictiva y la integración de la solución completa dentro del proyecto iPREDICE Fase III: los patrones de caracterización de eventos, los modelos de aprendizaje automático, la arquitectura de microservicios que los ejecuta y las pruebas de integración y validación en campo.
Financiación
El proyecto iPREDICE Fase III ha sido financiado dentro de la línea de Proyectos de Tecnologías Digitales de la Convocatoria de Ayudas a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras 2024 (AEI), promovida por el Ministerio de Industria y Turismo del Gobierno de España. Ficha completa del proyecto, consorcio y documentación oficial.
Del sensor a la alerta, y de la alerta a tu plataforma
El dato entra por una cola de mensajes que desacopla a quien lo produce de quien lo consume, se limpia y normaliza, se guarda en una base de series temporales con compartimentos separados para dato crudo, dato procesado y predicción, y el resultado se publica como evento listo para integrar.
Del sensor a la alerta
Guardar la predicción junto al dato real es lo que permite auditar el modelo seis meses después: comparar lo que dijo con lo que pasó.
Guardar la predicción junto al dato real es una decisión poco común y muy deliberada: casi todo el mundo almacena la lectura del sensor y descarta la predicción en cuanto se muestra en pantalla. Nosotros conservamos ambas, de modo que seis meses después se puede comparar lo que el sistema dijo que iba a pasar con lo que realmente pasó. Sin eso, un modelo no se puede auditar ni defender ante quien tiene que justificar la inversión.
Reglas o aprendizaje automático: los dos
Las reglas solas no anticipan; un modelo solo no es explicable ni auditable. La combinación de umbrales definidos con el conocimiento del operador y un modelo que predice el futuro es lo que genera confianza suficiente para que alguien actúe sobre la alarma. En infraestructura crítica, esa confianza es el producto.
Monitorizar los desbordamientos ya no es opcional
La obligación española no se limita a contar alivios: desde el Real Decreto 665/2023 hay que medir cuántos ocurren, cuánto duran y qué volumen sale.
De contar los alivios a gestionarlos: la norma ya no pide solo saber cuántos hubo, sino cuánto duraron, qué volumen salió y con qué calidad.
- RD 1290/2012: introdujo la regulación de los desbordamientos en episodios de lluvia y la obligación de declarar los puntos de desbordamiento, con inventario en los organismos de cuenca.
- Orden AAA/2056/2014: aprobó los modelos oficiales de declaración y autorización de vertido.
- RD 665/2023 (art. 259 quáter): obliga a disponer de sistemas de monitorización que midan el número de eventos, su duración y el volumen asociado a cada uno, además de parámetros de calidad. El art. 259 quinquies añade el plan integral de gestión del sistema de saneamiento para determinadas aglomeraciones, con informe anual al organismo de cuenca antes del 31 de marzo.
- Directiva (UE) 2024/3019: exige planes integrados de gestión de aguas residuales urbanas para aglomeraciones de 100.000 h-e o más antes del 31 de diciembre de 2033, y para las de 10.000 a 100.000 h-e con riesgo, antes del 31 de diciembre de 2039, con revisión cada seis años.
Nuestro sistema cubre directamente lo que pide el artículo 259 quáter —conteo de eventos, duración, volumen asociado y parámetros de calidad— y aporta además la capa que la norma no exige pero que cambia la gestión: anticiparse al evento en lugar de contarlo después.
Fuentes: BOE-A-2012-11779, BOE-A-2023-18806 y DOUE-L-2024-81831. Este resumen es informativo y no sustituye al asesoramiento jurídico ni al texto oficial de cada norma.
La misma instrumentación detecta el fallo de una estación de bombeo
Un alivio en tiempo seco, con la estación de bombeo funcionando, no es una sobrecarga de red: es el síntoma de un fallo estructural o de capacidad. Y exige una actuación completamente distinta —mantenimiento, no gestión del episodio de lluvia—.
Caracterizamos ese caso como un patrón propio que dispara alarma inmediata. Es mantenimiento predictivo aplicado a infraestructura hidráulica, con la misma red de sensores que ya está puesta.
Lo que nos preguntan antes de empezar
¿Cuánta antelación real se consigue al predecir un vertido?
Los horizontes operativos son 24, 48 y 72 horas. En el mejor punto instrumentado del proyecto iPREDICE Fase III la precisión fue del 89 % a 24 horas, 83 % a 48 y 76 % a 72. La precisión varía por punto según su dinámica y su ruido: en el piloto osciló entre el 82 % y el 89 % a 24 horas.
¿Por qué no basta con medir el nivel en un aliviadero?
Porque el nivel indica que el agua sube, no de qué agua se trata. En un punto con influencia mareal la pleamar eleva el nivel sin que exista vertido alguno. La conductividad permite separar agua pluvial, residual y salina, y es la mayor fuente de falsas alarmas cuando no se mide.
¿Qué exige la normativa española sobre desbordamientos?
El Real Decreto 665/2023, que modificó el Reglamento del Dominio Público Hidráulico, obliga en su artículo 259 quáter a disponer de sistemas de monitorización que midan el número de eventos de desbordamiento, su duración y el volumen asociado a cada uno, además de parámetros de calidad. El artículo 259 quinquies añade el plan integral de gestión del sistema de saneamiento para determinadas aglomeraciones.
¿Hace falta cambiar de plataforma de gestión?
No. El sistema publica sus eventos en un formato pensado para integrarse en la plataforma que ya utilice la entidad, con identificador del punto, contexto actual, resumen agregado y desglose hora a hora con indicador de alarma.
¿Qué pasa si un sensor falla o deja huecos en la serie?
La capa de control de calidad del dato detecta sensores estancados, huecos y valores imposibles antes de que lleguen al modelo. En la validación se introdujeron escenarios con ruido, datos faltantes y sensores mal instalados, y el sistema mantuvo el rendimiento.
¿Vale este sistema para una red sin influencia mareal?
Sí. La marea es una variable más: donde no la hay, el modelo se apoya en la pluviometría acumulada, el estado de bombeo y el histórico del propio punto. La caracterización se ajusta siempre a la tipología de cada emplazamiento.
¿Se puede financiar con el PERTE de Digitalización del Ciclo del Agua?
El propio Real Decreto 665/2023 menciona la financiación del PRTR y del PERTE de Digitalización del Ciclo del Agua como marco favorable para implantar estos sistemas de monitorización. La elegibilidad concreta depende de cada convocatoria y del perfil de la entidad solicitante.
Cuéntanos tu red. Te decimos qué se puede anticipar en ella.
Analizamos tus puntos de alivio, su tipología y los datos que ya tengas, y proponemos la instrumentación y el horizonte de predicción alcanzable en tu caso.
Hablar con un ingeniero o llámanos: +34 657 274 067