ANID premia a estudiante UAI por proyecto que aplicará IA y machine learning para el monitoreo de emisiones atmosféricas de centrales termoeléctrica

Mateo Concha, alumno del Doctorado en Ingeniería de Sistemas Complejos, de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez, fue elegido como ganador del concurso de proyecto de tesis en sector productivo de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID). El proyecto de tesis de doctorado se realiza conjuntamente con la empresa ENGIE Chile.

Con una tesis en la que desarrollará un modelo de machine learning para estudiar el desplazamiento de las partículas en la atmósfera, el estudiante de doctorado en Ingeniería de Sistemas Complejos (DISC) de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez, Mateo Concha, se adjudicó el concurso nacional de la ANID SUBDIRECCIÓN DE INVESTIGACIÓN APLICADA – CONCURSO 2022 TESIS EN EL SECTOR PRODUCTIVO Folio TDP220017 y fue reconocido como el proyecto mejor evaluado de la convocatoria. El proyecto lo realiza conjuntamente con la empresa ENGIE Chile en el Complejo Térmico de Mejillones (CTM), región de Antofagasta.

El fondo fue adjudicado a Mateo Concha, entre otros 12 proyectos seleccionados en categoría sector productivo. El financiamiento otorga más de 30 millones de pesos para desarrollar su proyecto de tesis durante 2 años de investigación. El proyecto busca crear un modelo de monitoreo de emisiones atmosféricas en una de las unidades generadoras del CTM, que analizará, entre otros factores, cómo las condiciones medioambientales afectan la dispersión de dióxido de azufre, dióxido de nitrógeno y material particulado provenientes de las unidades generadoras de energía.  

La normativa ambiental en Chile para centrales termoeléctricas está regulada por la Norma de Emisión D.S. N° 13/2011. Adicionalmente el Sistema de Evaluación de Impacto Ambiental establece que proyectos de estas características deben contar con aprobación ambiental. Este instrumento de evaluación ambiental está vigente desde la década de los 90's y suele replicar datos zonales de estudios previos. No obstante, para el investigador, "los datos monitoreados no siempre son precisos, dado que dependen de las condiciones de medición, el instrumento, el canal o medio de información y los actores involucrados. Este modelo matemático que desarrollaré aprovechará las ventajas de la inteligencia artificial y el machine learning para mejorar el mecanismo de monitoreo de datos y su procesamiento, utilizando las condiciones de aislamiento propias de las termoeléctricas de Mejillones, no interferido por otros focos de emisión o chimeneas de diversas industrias contaminantes de la atmósfera”, precisó Mateo Concha.

Este modelo permitirá mediante un sistema o software seleccionar los datos registrados y estimar emisiones futuras cuando no se disponga de un equipo de monitoreo continuo de emisiones instalado en la chimenea de las unidades generadoras.

“Para nosotros en ENGIE participar en esta iniciativa de investigación y desarrollo es clave. Actualmente, contamos con equipos de monitoreo continuo para cuantificar las emisiones en chimenea y de validar esta iniciativa podremos utilizar un modelo matemático el cual se alimentará de variables operacionales y datos históricos de emisiones. Cabe recordar que la Superintendencia de Medio Ambiente tiene definido dos mecanismos para la cuantificación de emisiones: mediciones con sistemas continuo de monitoreo de emisiones (CEMS) y métodos alternativos con factores de emisión. El modelo matemático propuesto busca validar una solución intermedia entre estas dos metodologías vigentes”, comenta Daniel Horta, Gerente de Medio Ambiente Operacional de ENGIE Chile.

El fondo adjudicado a Mateo Concha le permitirá acceder a financiamiento para realizar experimentos de campo, contar con información en tiempo real de concentraciones de contaminantes, así como con los softwares de modelamiento de calidad de aire validados por la EPA (Environmental Protection Agency USA).

"Posiblemente la investigación se pueda proteger con alguna de las alternativas que la ley permite, y espero que esta metodología se presente a la Superintendencia de Medio Ambiente como una metodología de monitoreo de emisiones alternativas a los sistemas de monitoreo continuo. Es un orgullo esta adjudicación, ya que significó la validación de la importancia que tiene esta investigación para nuestro país”, concluyó el investigador.