Nos tempos atuais, a realidade já virou virtual nos mais diversos âmbitos do dia a dia, tanto quando se fala em ferramentas de apoio disponibilizadas virtualmente, como em concretas representações virtuais de situações e processos reais. Quando se fala em saneamento, as iniciativas de digitalização no setor de tratamento e distribuição de água já são encontradas em diversas aplicações práticas e, para a parte de coleta e tratamento de esgoto, um crescente desenvolvimento tem sido observado nos últimos anos – ainda que em menor escala ¹.

Já quando falamos sobre representações digitais em tempo real, atualmente os nomeados gêmeos digitais têm ganhado destaque. Essas plataformas são utilizadas para se atingir um maior controle e uma melhor otimização de um processo através de uma “cópia” virtual que simula diferentes cenários. E neste artigo, gostaria de trazer alguns dos aspectos dessas ferramentas, as suas vantagens e aplicações no setor de tratamento de efluentes.

O que são Gêmeos Digitais?

Por definição, gêmeos digitais são modelos virtuais que buscam representar de maneira precisa um determinado processo físico, sendo estes modelos alimentados com dados relevantes sobre o processo. Esse envio de informações é feito de forma bilateral, em que há uma troca de informações tanto da versão física para a digital, quanto o inverso². Logo, estas plataformas são capazes de interpretar informações em tempo real de determinado processo, simular as operações realizadas e fornecer aos operadores um panorama das informações de interesse.

No entanto, há diversas estruturas e objetivos possíveis que um gêmeo digital pode apresentar. A exemplo, pode-se ter o intuito de representar uma única estrutura ou equipamento para monitoramento e testagem de cenários de seus modos operacionais de forma virtual. Existem também as plataformas mais complexas, as quais objetivam a visualização de um processo de forma integral³.

Além disso, há ainda gêmeos digitais que são capazes de atuar como ferramentas preditivas, utilizando os dados alimentados para obter previsões de cenários futuros do processo a partir de informações presentes. Isto é possível com a aplicação de modelos numéricos e/ou inteligência artificial, que “aprendem” com registros do passado, calibram automaticamente seus parâmetros de simulação e conseguem então representar de maneira significativa o processo em questão, fornecendo informações de cenários futuros relevantes para o seu controle de qualidade e otimização¹.

Quais as suas vantagens?

Em uma realidade onde a Internet das Coisas (IoT) e a inteligência artificial têm ganhado cada vez mais espaço no cotidiano das pessoas, a implementação de tecnologias voltadas à melhoria contínua e otimização de operações têm se demonstrado uma grande vantagem em processos dos mais diversos ramos. Isto porque a busca pelo desenvolvimento de sistemas cada vez mais sustentáveis, eficientes e com baixo impacto ambiental tem sido uma exigência de uma parcela crescente da sociedade.

Nesse contexto, a aplicação de gêmeos digitais pode contribuir para o atingimento desses objetivos, tendo em vista a sua capacidade de fornecer em tempo real informações relevantes de um processo em uma plataforma centralizada, com a possibilidade ainda de prever cenários futuros e antecipar manobras operacionais. Além disso, quando se trata da aplicação em sistemas de tratamento de esgoto, há a possibilidade de consideráveis ganhos em termos econômicos a partir da otimização energética das operações, bem como melhoria na própria eficiência do tratamento, a qual pode proporcionar futuras aplicações do efluente para reuso de água. Em termos de impacto ambiental, é também importante pontuar a possibilidade de redução das emissões de gases de efeito estufa de um processo e da intensificação de oportunidades de reaproveitamento, como a produção de biogás para geração de energia.

Gêmeos digitais podem também proporcionar o acesso remoto à operação em tempo real, devido ao fato de as informações de monitoramento automatizado estarem centralizadas na plataforma. Isto permite que a gestão do processo possa ser feita de qualquer lugar e a qualquer momento, possibilitando o acompanhamento dos principais indicadores de eficiência e antecipando eventos futuros de alteração nas entradas do processo.

Aplicação de Gêmeos Digitais em ETEs¹

Aprofundando na temática de gêmeos digitais em processos de tratamento de efluentes, atualmente já é possível encontrar um considerável número de plataformas comerciais disponíveis para aplicação no dia a dia de operação de uma ETE – apesar das efetivações reais ainda serem escassas. Contudo, como já mencionado, os objetivos alcançados com a implementação de um sistema deste tipo podem ser os mais diversos, a depender do foco que se tem com essa ferramenta.

De uma forma geral, as principais aplicações costumam se basear em: i) sistemas para monitoramento operacional e auxílio na tomada de decisão; ii) sistemas para controle preditivo; e iii) sistemas para dimensionamento e projetos de novas plantas. Atualmente, a maioria das aplicações de gêmeos digitais se concentra no primeiro caso, em que há uma necessidade de apoio à gestão operacional em companhias de saneamento. Aplicações como essa costumam apresentar em sua plataforma previsões dos principais indicadores de qualidade do efluente e do processo, e a comparação dos resultados do modelo com as medições em tempo real.

Uma estrutura nesse formato pode ter uma função de supervisório para os operadores de uma estação, em que somente um modo de visualização é permitido, mas também podem ter um importante papel de auxílio para os gestores na visualização de diferentes cenários hipotéticos de operação. Isto permite que a operação como um todo passe a ser mais proativa do que reativa, possibilitando realizar mudanças preventivas para eventos adversos na ETE e a própria otimização do processo de forma gradual.

O segundo caso apresenta alguns desafios quanto à aquisição de dados e automatização dos processos para que seja efetivamente aplicado na prática, já que o controle preditivo é realizado em tempo real e de forma automática pelo sistema. Para uma implementação efetiva, é necessário que a ETE apresente a infraestrutura requerida e um histórico de dados para a calibração (ou aprendizado) do modelo numérico utilizado no gêmeo digital.

Já o terceiro caso, ainda há poucas aplicações práticas em ETEs atualmente devido à carência de dados automatizados de plantas piloto ou em escala laboratorial para permitir a implementação desta ferramenta. Contudo, no cenário industrial isto já é uma realidade, em que os modelos numéricos representativos de novas versões de processos existentes são alimentados com dados provenientes de operações atuais, tendo assim um caráter de protótipo virtual. Nos próximos anos, esta pode vir a ser uma prática comum também para sistemas de tratamento de efluentes.

TwinPlant: o gêmeo digital da DHI

Na busca pela ferramenta de suporte à decisão ideal para ETEs, uma opção competitiva disponível no mercado é o TwinPlant, desenvolvido pela empresa dinamarquesa DHI. Esta plataforma permite a construção de um gêmeo digital de uma estação e fornece informações em tempo real, previsões de qualidade do efluente e indicadores-chave de desempenho com alta precisão, como o consumo e geração de energia, a eficiência do processo e a pegada de carbono. TwinPlant une o processamento automatizado de dados, a modelagem online e preditiva com controle em tempo real, e permite a testagem de estratégias alternativas de operação com a manutenção de diferentes cenários previamente à implementação física no processo. Isto possibilita respostas proativas a possíveis eventos que ocorrerão na ETE.

Para mais informações sobre o TwinPlant, você pode entrar em contato e acompanhar a página da HydroInfo (representante oficial da DHI no Brasil) pelo Linkedin através deste link.

Referências:

[1] – TORFS, Elena; NICOLAÏ, Niels; DANESHGAR, Saba; et al. The transition of WRRF models to digital twin applications. Water Science and Technology, v. 85, n. 10, p. 2840–2853, 2022.
Disponível em: https://iwaponline.com/wst/article/85/10/2840/88056/The-transition-of-WRRF-models-to-digital-twin

[2] – JONES, David; SNIDER, Chris; NASSEHI, Aydin; et al. Characterising the Digital Twin: A systematic literature review. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, v. 29, p. 36–52, 2020.
Disponível em: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1755581720300110

[3] – “What is a digital twin?”.
Disponível em: https://www.ibm.com/topics/what-is-a-digital-twin

[4] – DHI  – Technologies TwinPlant
Disponível em: https://www.dhigroup.com/technologies/twinplant

[5] – Fotos Pexels

[6] – Fotos FreePik

Escrito por: Juliana Neves - Eng. Química e Consultora na HydroInfo.