La contaminación por nitrógeno en las aguas residuales es un desafío ambiental creciente debido a las actividades industriales, urbanas y agrícolas. Los procesos de eliminación convencional de ese nitrógeno requieren un uso intensivo de energía y una cantidad suficiente de materia orgánica que no siempre está disponible. 

Para mejorar este proceso y hacerlo más eficiente, estamos innovando con el proyecto Denitox, que desarrollamos junto a la Universidad de Granada.
“Con Denitox, logramos reducir el nitrógeno hasta el 80% y un ahorro energético de hasta el 50%”, explica Elena Campos, responsable de Soporte Técnico del Área de Depuración de Sacyr Agua.

El nitrógeno presente en las masas de agua superficiales genera problemas de crecimiento incontrolado de algas, que puede llevar a una alta mortandad de peces, como ha ocurrido en el Mar Menor.

Directiva Europea más restrictiva

La nueva Directiva Europea de Tratamiento de Aguas Residuales (TARU) reduce drásticamente los límites de nitrógeno en vertido, lo que implica en muchos casos, un auténtico reto tecnológico. 

La corriente de escurridos en plantas con digestión anaerobia de lodos puede llegar hasta el 20% de la carga total de nitrógeno que llega a la planta y que, después de eliminarlo, es preciso volver a tratar. De ahí la importancia de tratar estas corrientes de retornos que presentan un alto contenido de nitrógeno, pero un bajo contenido de materia orgánica. 

Con nuestra tecnología Denitox podemos lograr una menor emisión de nitrógeno en el vertido, con alto potencial contaminante, un ahorro económico y la reducción de la emisión de gases de efecto invernadero.

 
EDAR Guadalajara (Guadalagua)

Prueba piloto

“Hemos hecho una prueba piloto en la depuradora de Guadalajara (Guadalagua), que se aplicó a la corriente de retornos de la línea de fangos, que tiene mucho nitrógeno. Si el agua residual normalmente tiene entre 60 y 80 mg por litro, esa corriente tiene entre 500 y 1.000 mg por litro. En este estudio, que se llevó a cabo con agua real y condiciones variables, se consiguió de forma estable una reducción del 80%”, explica Elena.

“Ahora, el principal desafío es mantener estas altas eficiencias a temperatura ambiente y tiempos de retención hidráulica más cortos. Si conseguimos llevarlo a escala industrial, Denitox sería una solución competitiva para el tratamiento de aguas residuales aplicable en muchas depuradoras para el cumplimiento de los objetivos de eliminación de nitrógeno”, concluye Elena Campos.

Planta piloto en Guadalagua

Antes de esta prueba, se hizo una escala en el laboratorio en la Universidad de Granada, con la que hemos desarrollado esta tecnología.
“Hemos optimizado las condiciones de operación, pero nos falta hacer el escalado a un mayor tamaño y ver cómo controlar bien las condiciones.

Premio internacional en Arabia Saudí

Recientemente, el proyecto Denitox ha ganado el Global Prize for Innovation in Water (GPIW), que organiza la Agencia Saudí del Agua, en la categoría Producción Sostenible de Agua y Conservación del Medioambiente.

Esta categoría valora el equilibro en el suministro de agua con la protección del ecosistema y la reducción de emisiones.

At Sacyr Water, we have a new system trained with artificial intelligence to detect damage in its collector networks. 
"We believe that AI can achieve very low error rate functionality by training a model that learns from common defects detected by the human eye, such as cracks, fissures, and blockages in the sewerage network.

This Machine Learning model helps us reduce the error rate in detecting these common defects. Additionally, Artificial Intelligence has been implemented to interpret text and generate final reports", explains Miguel Cebrián, head of digital transformation at Sacyr Water.

VIDIA is an asset intelligence platform developed by Sacyr for critical sanitation infrastructure management. 

This system transforms the traditional network inspection process into an automated, data-driven workflow. It doesn't just identify damage; it classifies it according to standardized typologies.

VIDIA utilizes generative artificial intelligence, advanced analytics, and integrated visualization, converting raw data into strategic information for decision-making. It is a tool that unifies everything: people, processes, and technology, providing a 360º view of the service. 

"First, camera footage is captured, which can be done via a drone or a robot within the sewage network. Then, this video is fed into our VIDIA system which, thanks to ML technologies, identifies images, and with Generative AI, analyzes texts and automatically generates reports," states Miguel Cebrián.

Furthermore, VIDIA is integrated with the GIS system. This means all alerts are georeferenced on a city map, allowing for the prioritization of actions in strategic or sensitive areas.

This machine learning model, trained with generative AI, has been jointly developed by Sacyr Water's technical department and the company's IT department. 

VIDIA differs from all similar systems in the water sector because it automates the entire workflow. It not only identifies damage but also contextualizes it: classifying it according to standardized typologies and precisely geolocating it within the collector.

VIDIA is positioned as a key tool to anticipate incidents, reduce operational costs, and ensure service continuity. 

"Digital transformation in sewage network management is no longer an option, but a necessity. This tool transforms a traditionally slow and costly process into an automated, intelligent, and results-oriented workflow", concludes Cebrián.