L’innovazione del progetto consiste nell’introduzione di sistemi di monitoraggio composti da sensori low-cost e resistenti, capaci di operare nella fase ossidativa senza impattare sui costi di gestione. I dati acquisiti in continuo saranno raccolti da centraline intelligenti, dotate di funzioni di filtro numerico, data logging e interfacciamento con reti industriali (ModBus, ProfiBus, Ethernet, Zig-Bee, Wi-Fi).

Saranno sviluppati nodi multi-sensoriali open-source, basati su piattaforme come Arduino e STM32, dotate di microcontrollori programmabili, basso consumo, alta modularità e possibilità di espansione tramite shield commerciali.

Questi nodi implementeranno due modalità di trasmissione dati:

Continuous data transferEvent triggered, attivato da un algoritmo intelligente basato su soglie predefinite (curve ROC).

I dati saranno inviati a un server remoto, accessibile in qualsiasi momento, trasformando il nodo in un vero Smart Object IoT. Il sistema sarà validato sia in laboratorio che in impianti full-scale, confrontando le performance con strumenti tradizionali di alta precisione.

I sensori rileveranno grandezze fisiche e chimiche (pH, ORP, O₂, temperatura ecc.), che, integrate tramite modelli fisico-matematici, forniranno indicatori complessi per il controllo biologico ed energetico.

Questa soluzione porterà a:

Migliore automazione dell’aerazioneControllo di pompe di ricircolo fanghi e della miscela aerataSviluppo di sistemi di controllo intelligenti, basati su logiche fuzzy, deterministiche o modelli a “scatola grigia”Analisi automatica delle serie storiche e adattamento sito-specifico

Verrà implementato un modello matematico per l’ottimizzazione dell’ossigeno e dei ricircoli, con focus sui processi di ossidazione-nitrificazione-denitrificazione. A differenza dei modelli esistenti, il sistema terrà conto degli obiettivi energetici.

Per i piccoli impianti siciliani, privi di una fase di denitrificazione, la gestione alternata dell’aerazione e il controllo in tempo reale garantiranno l’efficienza di rimozione dei composti azotati, evitando i costi elevati delle soluzioni commerciali.

In più, il sistema valuterà la riduzione delle emissioni climalteranti (CO₂, CH₄, N₂O) con un’analisi multicriteriale secondo un approccio olistico al trattamento.

Verranno inclusi sensori per il monitoraggio delle prestazioni energetiche degli asset principali, permettendo:

Analisi dei consumiMisure di efficientamentoControllo continuoPiani predittivi di manutenzione basati su KPI, EnPI e principi ISO 50001, ISO 24511, Enerwater

L’impianto sarà così automatizzato e adattabile alle esigenze operative, migliorando affidabilità, economicità e ottenendo un notevole risparmio energetico.

Per questo, saranno necessarie competenze specialistiche in:

Sensoristica e trasduttori on-lineModellazione matematicaControllo remoto via webProcessi depurativi e cinetica biologicaEnergy data science e manutenzione predittiva

La collaborazione tra università, gestori, tecnici e specialisti garantirà un sistema flessibile, efficace e più sostenibile rispetto ai prodotti commerciali oggi disponibili.