Optimización de la dosificación de coagulante en una planta de tratamiento de agua potable mediante redes neuronales artificales y algortimos genéticos - Rodríguez García, Dennis Alejandro (2025)
El tratamiento de agua potable en Ambato enfrenta el desafío de garantizar la calidad del agua mediante una adecuada dosificación de coagulante, un proceso actualmente realizado de manera manual mediante pruebas de laboratorio, lo que puede ocasionar ineficiencias. En este contexto, la aplicación de redes neuronales artificiales (ANN) y algoritmos genéticos para optimizar la dosificación de coagulante PAC ofrece una solución para mejorar la precisión, cumplir con las normativas de calidad y reducir costos operativos, asegurando un tratamiento más eficiente y seguro. Para optimizar este proceso, se desarrolló una base de datos con información histórica de las variables controlables y la cantidad de coagulante utilizados en las pruebas de jarras. Esta base de datos fue normalizada para mejorar su análisis. Posteriormente, se diseñó y entrenó una red neuronal artificial (ANN) utilizando estos datos, con el fin de predecir la dosis óptima de coagulante. Para mejorar la precisión del modelo, se implementó un algoritmo genético que ajustó los parámetros de la red neuronal. El modelo fue validado utilizando un conjunto de datos independiente, mostrando resultados satisfactorios. El valor p obtenido de 0.2303, mayor que el umbral de 0.05, indicó que no existían diferencias significativas entre las dosis reales y las predichas, mientras que el coeficiente de correlación de Pearson de 0.9699 confirmó la alta precisión del modelo. Estos resultados validan que la optimización mediante redes neuronales y algoritmos genéticos mejora la eficiencia del proceso de dosificación, asegurando un tratamiento de agua conforme a los estándares de calidad y seguridad establecidos, a la vez que se reducen costos operativos.