Les plantes de tractament d’aigua potable es troben amb canvis en la qualitat i quantitat de l’aigua crua i el tractament ha d’ajustar-se en conseqüència per produir la millor qualitat d’aigua al mínim cost ambiental. La quantitat de dades generades a les plantes de tractament d'aigua potable permet desenvolupar models basats en dades, com ara xarxes neuronals artificials que són capaços de predir els paràmetres operatius i es poden incorporar als sistemes de suport a la decisió ambiental. En aquest estudi es desenvolupa una xarxa neuronal artificial per predir la demanda de permanganat de potassi a l’ETAP del Llobregat.

Cita bibliogràfica de l’article: Predicting the oxidant demand in full-scale drinking water treatmentusing an artificial neural network: Uncertainty and sensitivity analysis. Lluís Godo-Pla, Pere Emiliano, Fernando Valero, Manel Poch, Gürkan Sin,Hèctor Monclús. Process Safety and Environmental Protection 125 (2019) 317–327