Fecha inicio:
01/11/2022
Fecha fin:
30/04/2024
Modelos Machine Learning para analizar el comportamiento de presas hidráulicas
MOLINO tiene como objetivo el diseño y desarrollo de una herramienta de analítica y algoritmia predictiva enfocada a la monitorización de los datos de auscultación de presas hidráulicas, y a la obtención de datos, indicadores y evidencias que permitan realizar una toma de decisiones encaminada al mantenimiento predictivo de infraestructuras y la mejora de la seguridad.
Actuaciones
El objetivo del proyecto se pretende abordar por el equipo de investigación de CIC mediante la realización de las siguientes actividades:
- Diseño y desarrollo de módulos SW de algoritmia predictiva basados en la monitorización y análisis de los datos de auscultación de presas hidráulicas.
- Evaluación de la eficacia de las técnicas avanzadas de Aprendizaje Automático (ML) para mejorar la seguridad operativa, aumentar la vida útil de las presas, reducir los costes de mantenimiento y contribuir a una mayor eficiencia en la gestión y operación de infraestructuras hidráulicas. Para ello se analizarán variables críticas como niveles de agua, presiones, temperaturas y otros factores físicos relevantes, que permitan identificar patrones para detectar riesgos potenciales.
- Diseño y desarrollo de una interfaz de usuario que facilite el proceso de toma de decisiones en relación con el mantenimiento preventivo de las estructuras de las presas, garantizando la integridad estructural y la operación segura de las presas.
Financiación
Este proyecto ha recibido una ayuda cofinanciada por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional a través del Programa Operativo FEDER 2014-2020 de Cantabria por medio de la línea de subvenciones INNOVA 2020 COVID-19.
Fondo Europeo de Desarrollo Regional
“Una manera de hacer Europa”.
