Dirty Sensing, il progetto del Politecnico di Milano per monitorare l’acqua nelle reti

C’è un team del Politecnico di Milano tra i cinque finalisti selezionati per il premio Zero Power Water Monitoring, lanciato dalla Commissione Europea nell’ambito del Programma Europeo per la ricerca e l’innovazione Horizon 2020.

Il premio mette in palio due milioni di euro per chi – innovatori, piccole e medie imprese e organizzazioni no-profit singole o in collaborazione con altri soggetti – proponga soluzioni innovative per supportare il consumo energetico autoalimentato in sistemi “smart” per la gestione dell’acqua.

Il Politecnico ha partecipato al concorso con il progetto Dirty Sensing, una rete di nodi di monitoraggio IoT finalizzato al controllo in tempo reale della qualità dell’acqua, che ha superato la prima fase di selezione. Il progetto è frutto della collaborazione tra due team di ingegneri ambientali ed elettronici del Politecnico di Milano. Il primo, guidato dalla professoressa Manuela Antonelli e dall’Ing. Andrea Turolla, fa parte del Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale (DICA) e vanta una lunga esperienza nel campo del monitoraggio, trattamento e gestione dell’acqua potabile. Il secondo team, guidato dal professor Marco Carminati, afferisce al Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (DEIB) ed è specializzato nella progettazione e realizzazione di sensori miniaturizzati.

Cuore del progetto è l’innovativo microsensore, coperto da brevetto, per la misura dello spessore di depositi, inorganici e organici, sulle pareti di vasche e condotte. Alla base del lavoro dei ricercatori vi è infatti la volontà di fornire uno strumento che permettesse il monitoraggio diretto dei parametri della qualità dell’acqua lungo l’intera rete di distribuzione, non solo subito a valle del trattamento, come tradizionalmente avviene. Infatti, diversi studi hanno mostrato che la formazione di depositi organici (biofilm) e inorganici (calcare) nelle reti è la principale responsabile dell’alterazione della qualità dell’acqua. Alterazioni che possono avere pesanti conseguenze, come la trasmissione di malattie (ad esempio, legionellosi), potenziale tossicità per la produzione di metaboliti da parte dei batteri, deterioramento delle proprietà organolettiche dell’acqua e danni alle stesse reti per bio-corrosione e intasamento.

Il nuovo microsensore permette di fare tutto ciò, garantendo un’elevata accuratezza di misurazione (circa 5 μm), selettiva della tipologia di deposito, in continuo e in tempo reale, autcalibrandosi in funzione delle caratteristiche dell’acqua. Inoltre, è alimentato da un altrettanto innovativa unità di Energy Harvesting, che estrae l’elettricità dal flusso d’acqua ed è controllata da algoritmi adattivi basati sull’intelligenza artificiale.

Grazie a un modulo di trasmissione integrato, i dati raccolti dai sensori vengono trasmessi dalla rete IoT a un cloud server e un’unità di analisi avanzata dei dati integra informazioni e modelli in tempo reale per supportare le operazioni di gestione con funzioni multiple, come funzioni di allerta e allarme, programmazione delle operazioni di manutenzione e ottimizzazione del processo di potabilizzazione.

Nella prima metà dello scorso anno, la soluzione è stata dimostrata nel corso di due diverse prove di campo, rivolte, rispettivamente, al monitoraggio di un edificio universitario, uno stabile del Campus Bassini del Politecnico di Milano, e di una rete di distribuzione di acqua potabile. Per quanto riguarda la prima attività, la dimostrazione è stata effettuata in collaborazione con Metropolitana Milanese, il gestore del servizio idrico di Milano. Nella seconda è stato installato un sistema di monitoraggio a tre nodi sulla rete di distribuzione gestita da Romagna Acque Società delle Fonti in Emilia-Romagna. In entrambi i casi di studio i risultati hanno dimostrato che Dirty Sensing è una piattaforma affidabile, robusta, scalabile, adattabile e energeticamente autonoma per il monitoraggio wireless delle reti di distribuzione idrica a diverse scale. Ora il team sta procedendo allo sviluppo tecnologico della soluzione migliorando i modelli predittivi e l’attuale prototipo.

 


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