Las plantas de tratamiento de agua potable se encuentran con cambios en la calidad y cantidad del agua cruda y el tratamiento debe ajustarse en consecuencia para producir la mejor calidad de agua al mínimo coste ambiental. La cantidad de datos generados en las plantas de tratamiento de agua potable permite desarrollar modelos basados en datos, tales como redes neuronales artificiales que son capaces de predecir los parámetros operativos y se pueden incorporar a los sistemas de apoyo a la decisión ambiental. En este estudio se desarrolla una red neuronal artificial para predecir la demanda de permanganato de potasio en la ETAP del Llobregat.

Cita bibliográfica del artículo: 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