Ottimizzare il trattamento delle acque reflue grazie all’AI per ridurre l’impatto ambientale e i consumi: è questo lo scopo del progetto pionieristico portato avanti dal Consorzio Aquarno SpA, a Santa Croce sull’Arno (nel baricentro del Distretto Conciario Toscano), che vede l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi di trattamento delle acque reflue.
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L’AI per la sostenibilità del trattamento delle acque reflue
In un settore storicamente fondato sull’esperienza degli operatori, ma ad alto impatto ambientale e forte intensità energetica, Aquarno ha avviato un processo di trasformazione digitale profonda, nel quale l’AI consente di passare da un modello reattivo a uno predittivo, fondato su dati e algoritmi, ma nel pieno rispetto della centralità umana.
Il progetto è realizzato in collaborazione con DBS Srl – Data Brain Services, società toscana specializzata in sistemi intelligenti per l’industria.
L’obiettivo è ambizioso: convertire ogni snodo operativo – dall’uso dei compressori per l’ossigenazione alla regolazione dei reagenti chimici, fino alla gestione delle acque meteoriche – in un processo intelligente, adattivo, supervisionabile e trasparente, come richiesto dall’AI Act (Regolamento UE 2024/1689), entrato in vigore il 1° agosto 2024.
Un impianto che investe in etica e innovazione
L’impianto gestito da Aquarno, operativo h24 per 365 giorni l’anno, si compone di 4 vasche per un volume complessivo oltre 135.000 m³. Tratta acque reflue urbane e industriali per oltre 2 milioni di abitanti equivalenti, provenienti da quattro Comuni e da centinaia di imprese conciarie.
È uno degli impianti di depurazione più complessi d’Italia: riceve reflui con alta concentrazione di solfuri, sali e sostanze recalcitranti, che in passato richiedevano un forte impiego di additivi chimici.
Dal 2002, con il passaggio al trattamento “tutto biologico”, l’impianto ha ridotto drasticamente i fanghi chimici, rendendo sostenibile un processo notoriamente difficile.
Oggi, con l’integrazione dell’intelligenza artificiale, la gestione degli impianti biologici, delle vasche di ossidazione, dei compressori e dei cicli di dosaggio viene ottimizzata in tempo reale.
Il sistema integra le letture di oltre 60 sensori (portata, pH, salinità, ossigeno disciolto, temperatura, carico organico), unitamente ad oltre 250 parametri analitici che quotidianamente vengono analizzati presso il laboratorio e li elabora con modelli di machine learning in grado di prevedere scenari, segnalare anomalie, supportare le decisioni degli operatori.
AI e depurazione: cosa cambia davvero
Il passaggio è radicale. Dove la predizione delle risorse umane si doveva arrestare ad un’analisi sommaria dei dati registrati nel corso degli anni, oggi l’AI è in grado di calcolare in maniera precisa e puntuale le azioni preventive utili a minimizzare gli impatti ambientali e i consumi.
Dove fino ad ora si doveva attendere gli alert meteo per poter decidere come modificare la conduzione impiantistica, dopo l’intervento dell’AI si riuscirà a prevedere la pioggia in tempo utile per gestire le criticità a livello idraulico, così consentendo all’impianto di depurazione di costituire un valido supporto per sopperire ad eventi alluvionali sempre più frequenti in alcune Regioni come la Toscana.
Questa è la logica dell’intelligenza aumentata: la tecnologia non sostituisce l’uomo, ma ne potenzia il giudizio, eliminando margini di errore e ottimizzando la qualità delle decisioni. Tutto resta sotto il controllo diretto del personale tecnico, in piena coerenza con i principi di supervisione umana, trasparenza e tracciabilità dell’AI Act.
L’AI per la sostenibilità del trattamento delle acque reflue: un impatto misurabile, un modello replicabile
I primi risultati attesi da questa trasformazione sono significativi: si prevede una riduzione dei consumi elettrici fino al 25% grazie all’attivazione smart dei compressori e all’uso predittivo dei generatori.
L’ottimizzazione dei reagenti chimici porterà anche a un minore impatto ambientale e a una diminuzione dei costi operativi.
Il processo biologico acquisirà maggiore stabilità, con meno shock e variabilità, incrementando l’efficienza depurativa.
Infine, si otterrà un controllo più sicuro degli eventi estremi, permettendo di gestire in modo più reattivo piogge intense e variazioni improvvise.
L’intero sistema sarà pienamente operativo entro luglio 2025, in anticipo sulla tabella di marcia.
Ma già oggi il progetto è osservato con attenzione da altri impianti e distretti industriali, perché rappresenta un modello replicabile di innovazione etica e sostenibile nella gestione del ciclo idrico-industriale.
