Detección de bulking en una EDAR mediante el Análisis de Características Lentas adaptativo (ASFA)

Resumen

La detección temprana del fallo de bulking filamentoso en estaciones depuradoras de aguas residuales (EDAR) tiene alto
impacto operativo por su efecto sobre la sedimentabilidad del fango y la calidad del efluente. Este trabajo compara dos técnicas
de detección basadas en datos sobre el simulador BSM2: el Análisis de Componentes Principales (PCA) como referencia, y una
implementación adaptativa del Análisis de Características Lentas (ASAF). La motivación principal de ASAF es su capacidad
para separar la información estacionaria de la dinámica del proceso, lo que permite distinguir entre cambios nominales de
operación y fallos reales del bulking. Se presentan la metodología de ambas técnicas, los parámetros del algoritmo adaptativo y
los resultados obtenidos en la detección de varios eventos de bulking. Finalmente, se comparan los métodos mediante el índice
de fiabilidad de Corominas et al. (2011) y métricas adecuadas para datos desbalanceados, como falsas alarmas, detecciones
correctas o retardo de detección.