El proyecto COPESAN plantea la representación y simulación del modelo de cuenca hidrográfica y la red de saneamiento en un entorno urbano ante las predicciones de posibles eventos de riesgo de inundaciones. Los modelos se enriquecerán con el uso de algoritmos de Inteligencia Artificial y Analítica de datos de fuentes satelitales (Copernicus) para realizar un ajuste y aprendizaje continuo de los modelos que ayuden a anticipar los posibles daños causados y las afecciones a las actividades de las zonas afectadas.
Los resultados, alertas e incidencias se recogerán y transmitirán a través de un sistema de alertas y notificaciones a los ciudadanos) protocolos de resiliencia de infraestructuras urbanas) representación en entornos de Realidad Aumentada (RA) y GIS3D que ayude a entender y mejorar la toma de decisiones.
Todo ello se consigue integrar en el ámbito de la ciudad relacionando la información de los modelos predictivos de inundaciones y vertidos, los históricos de la zona y la caracterización de la red de saneamiento y del entorno construido junto con las actividades económicas.
Objetivos
- O1: Desarrollar un Gemelo Digital que integre datos de diversas fuentes heterogéneas: modelo de red de saneamiento, modelo de inundaciones, modelos climáticos, históricos de inundaciones, modelo urbano, datos en tiempo real de la red, datos meteorológicos.
- RT1: Interoperabilidad e integración de modelos dinámicos de simulación de código abierto (EPA SWMM) para modelos de red pluvial y cuencas hidrográficas que operan de forma independiente.
- O2: Desarrollar modelos predictivos de inundaciones y mejorar el conocimiento sobre los eventos de inundaciones y su predicción. relacionando información sobre modelos climáticos, cuenca hidrográfica y modelo de red calibrado con información histórica y fuentes satelitales.
- RT2: Calibración de los modelos y aprendizaje del sistema en base a datos satelitales de históricos (Copernicus) y registro de eventos ocurridos en la zona mediante técnicas de inteligencia geoespacial.
- RT3: Definición de algoritmos predictivos de identificación de riesgo e impacto de las afecciones sobre las personas, la actividad económica y el medio ambiente combinando fuentes de información heterogéneas.
- O3: Desarrollar entornos de visualización e interacción avanzada basados en tecnologías Web3D y RA para la interacción con el Gemelo Digital y toda la información generada por los algoritmos y modelos de simulación.
Innovación aportada
La propuesta plantea la representación y simulación del modelo de cuenca hidrográfica y la red de saneamiento en un entorno urbano ante las predicciones de posibles eventos de riesgo de inundaciones. Los modelos se enriquecerán con el uso de algoritmos de Inteligencia Artificial y Analítica de datos de fuentes satelitales (Copernicus) para realizar un ajuste y aprendizaje continuo de los modelos que ayuden a anticipar los posibles daños causados y las afecciones a las actividades de las zonas afectadas. Los resultados, alertas e incidencias se recogerán y transmitirán a través de
- a) un sistema de alertas y notificaciones a los ciudadanos,
- b) protocolos de resiliencia de infraestructuras urbanas y
- c) representación en entornos de Realidad Aumentada (RA) y GIS3D que ayude a entender y mejorar la toma de decisiones.
Ámbito geográfico
El ámbito geográfico sobre el que se ha implementado el proyecto ha sido en el término municipal de Donostia-San Sebastián.
Teniendo en cuenta que la red de saneamiento y drenaje del municipio de Donostia San Sebastián es de alrededor de 720 Km de longitud de tuberías se ha seleccionado una cuenca de funcionamiento independiente de la red en la zona de ALtza.
Duración del proyecto
2024-2025: 2 años
Presupuesto Total
513.557 €
Ayuda Otorgada
166.274 €
Resultados alcanzados
Estos resultados podían resumirse en la implementación de una plataforma integrada para la identificación y notificación de alertas tempranas de zonas de alto potencial de riesgo de inundabilidad en ámbito urbano, así como un caso de uso, donde se han conseguido desplegar y particularizar los diferentes módulos y funcionalidades previstas.
Los resultados a nivel global del proyecto se derivan de los entregables generados en esta segunda fase del proyecto (Hito 2), en concreto, a nivel tecnológico: E3, E4, E5, E6, E7 y E8, como resultados recopilados de validación E9 y como resumen del proyecto, su reporte final, E10.
Estos resultados podían resumirse en la implementación de una plataforma integrada para la identificación y notificación de alertas tempranas de zonas de alto potencial de riesgo de inundabilidad en ámbito urbano, así como un caso de uso, donde se han conseguido desplegar y particularizar los diferentes módulos y funcionalidades previstas.
A continuación se recogen los principales logros del proyecto:
1. Importante experiencia adquirida para la gestión de este tipo de proyectos de I+D.
2. Adquisición de importante know-how sobre las tecnologías planteadas en el proyecto COPESAN como soporte a los diferentes modelos y módulos funcionales. En concreto, profundización en soluciones algorítmicas basadas en inteligencia artificial para dar respuesta a las necesidades de predicción en este ámbito.
2. Mejor conocimiento de los modelos integrados en el proyecto.
Métodos de transformación e integración de modelos dinámicos de simulación de código abierto (EPA SWMM) para modelos de lluvias, red pluvial y cuencas hidrográficas que operan de forma independiente, incluyendo su calibración según datos reales.
3. Gemelo Digital que integra los datos de diversas fuentes heterogéneas: modelo de red de saneamiento, resultados del modelo de inundaciones y datos en tiempo real de la red.
4. Modelos predictivos calibrados de inundaciones y mejorar el conocimiento sobre los eventos de inundaciones y su predicción. relacionando información sobre modelos climáticos, cuenca hidrográfica y modelo de red calibrado con información histórica y fuentes satelitales.
5. Definición de modelos de impacto de las afecciones sobre las personas, la actividad económica y el medio ambiente combinando fuentes de información heterogéneas.
6. Entorno de visualización e interacción avanzada basados en tecnologías Web3D e inmersiva apoyada en tecnologías VA/VR para el Gemelo Digital
8. Apertura de la posibilidad de otras iniciativas futuras en base a la red de relaciones derivada de la colaboración con el resto de los socios.
9. Ampliación de red de contactos como resultado de la colaboración con el resto de los socios en el proyecto.
Durante el segundo hito, las empresas se han centrado en el ajuste y mejora de los métodos y módulos comenzados en el anterior, así como en su integración y, definición de pruebas y validación de la plataforma en el caso de uso seccionado. Como resultado se ha conseguido validar en un entorno primero virtual y luego real el alcance, en arquitectura y optimización.
Es destable, la experiencia y desarrollos específicos, abre nuevas posibilidades de negocio e investigación tanto en el dominio de aguas como en otros ámbitos, donde la tecnología y aproximaciones pueden ser relevantes.
Conclusiones obtenidas
El planteamiento de arquitectura modular para la plataforma COPESAN ha permitido que los equipos técnicos de las empresas trabajen en paralelo, centrándose en sus ámbitos específicos de conocimiento, facilitando un desarrollo incremental. La definición clara entre los diferentes módulos, asegura interoperabilidad, minimizando los problemas de integración y permitiendo autonomía en la posible explotación independiente de los desarrollos.
Se ha optado por tecnologías abiertas en el diseño de la arquitectura, incluyendo el motor de simulación (EPA SWMM), complementándola con soluciones complementarias, en tareas de pre-procesado de información generalmente. Las tecnologías abiertas permiten construir soluciones flexibles, interoperables y escalables sin depender de proveedores propietarios, contribuyendo a la sostenibilidad tecnológica a largo plazo de estos sistemas complejos.
La escalibilidad de la plataforma ha sido considerada desde un inicio, sin embargo los procesos de simulación y análisis resultan pesados incidiendo en dos aspectos, como se comentó en el anterior reporte: por una parte, el almacenamiento de datos, apostando por InfluxDB, tecnología orientada a la gestión de series temporales; pese a su escalabilidad, debido al pico de datos durante la simulación, se decidió reducir la frecuencia de registro y almacenar los datos cada 20 segundos, lo que permitió mantener un equilibrio adecuado entre detalle temporal y eficiencia en el sistema. Por otro lado, en la visualización del gemelo digital, para la que se optó por una estrategia más ligera: representar los nodos mediante puntos 2D que pudieran modificar su tamaño dinámicamente, al mismo tiempo que se aplanaba la representación del terreno, edificios y la red de agua (manteniéndolos en formato 3D). Esta solución permitió reducir drásticamente la carga computacional sin sacrificar la claridad de la visualización.
Tras un análisis de los datasets provenientes de Earth Observation aplicados a la calibración de modelos de inundación, se concluye que NDWI útil pero limitado El planteamiento de arquitectura modular para la plataforma COPESAN ha permitido que los equipos técnicos de las empresas trabajen en paralelo, centrándose en sus ámbitos específicos de conocimiento, facilitando un desarrollo incremental. La definición clara entre los diferentes módulos, asegura interoperabilidad, minimizando los problemas de integración y permitiendo autonomía en la posible explotación independiente de los desarrollos.
Se ha optado por tecnologías abiertas en el diseño de la arquitectura, incluyendo el motor de simulación (EPA SWMM), complementándola con soluciones complementarias, en tareas de pre-procesado de información generalmente. Las tecnologías abiertas permiten construir soluciones flexibles, interoperables y escalables sin depender de proveedores propietarios, contribuyendo a la sostenibilidad tecnológica a largo plazo de estos sistemas complejos.
La escalibilidad de la plataforma ha sido considerada desde un inicio, sin embargo los procesos de simulación y análisis resultan pesados incidiendo en dos aspectos, como se comentó en el anterior reporte: por una parte, el almacenamiento de datos, apostando por InfluxDB, tecnología orientada a la gestión de series temporales; pese a su escalabilidad, debido al pico de datos durante la simulación, se decidió reducir la frecuencia de registro y almacenar los datos cada 20 segundos, lo que permitió mantener un equilibrio adecuado entre detalle temporal y eficiencia en el sistema. Por otro lado, en la visualización del gemelo digital, para la que se optó por una estrategia más ligera: representar los nodos mediante puntos 2D que pudieran modificar su tamaño dinámicamente, al mismo tiempo que se aplanaba la representación del terreno, edificios y la red de agua (manteniéndolos en formato 3D). Esta solución permitió reducir drásticamente la carga computacional sin sacrificar la claridad de la visualización.
Tras un análisis de los datasets provenientes de Earth Observation aplicados a la calibración de modelos de inundación, se concluye que NDWI útil pero limitado por nubes, SAR es indispensable en episodios severos, siendo la combinación NDWI y SAR óptima, definiendo una metodología es replicable en otros ámbitos geográficos. No obstante, no es directamente aplicable al ámbito urbano de COPESAN: las inundaciones vienen de lluvia local, la masa nubosa condiciona el funcionamiento del satélite, pero a nivel de detalle, no es posible trabajar a nivel micro y periodos que pueden no coincidir con los pasos del satélite.
