[ca] Les contribucions d'aquesta tesi uneixen dues disciplines: ciències ambientals (específicament, gestió d'aigües residuals) i informàtica (específicament, intel·ligència artificial). El tractament d'aigües residuals com a disciplina opera fent servir un rang de diferents enfocaments i mètodes que inclouen: control manual, control automàtic on-line, modelat numèric o no-numèric, models estadístics i simulacions. La tesi caracteritza la recerca interdisciplinària de tècniques d'intel·ligència artificial (raonament basat en regles, raonament basat en casos, ontologies i planificació) a sistemes de suport a la decisió a l'entorn ambiental. El disseny de l'arquitectura d'aquesta aplicació, el sistema OntoWEDSS, augmenta els sistemes clàsics de raonament existents (raonament basat en regles i basat en casos) amb una ontologia de domini per a la gestió de plantes de tractament d'aigües residuals. La integració de l'ontologia WaWO recentment creada proporciona a OntoWEDSS una major flexibilitat en la capacitat de gestió. La construcció del sistema de suport a la decisió OntoWEDSS es basa en l'estudi d'un cas específic, però el sistema també és d'interès general ja que l'arquitectura basada en l'ontologia pot aplicar-se a qualsevol estació depuradora i, a un nivell apropiat d'abstracció, a altres dominis ambientals. El sistema OntoWEDSS millora la diagnosi de l'estat de l'estació depuradora, proporciona suport a la solució de complexes problemes relacionats amb aigües residuals, i facilita el modelatge del coneixement i la seva reutilització mitjançant l'ontologia WaWO. En particular, a la investigació s'han aconseguit els següents objectius: (1) la millora del modelatge de la informació sobre processos de tractament d'aigües residuals i la clarificació de part de la confusió existent en la terminologia del domini, (2) la incorporació de coneixement microbiològic (referent al procés del tractament i modelat mitjançant una ontologia) dins del procés de raonament, (3) la creació d'un sistema de suport a la decisió amb tres nivells (percepció, diagnosi i suport a la decisió) que combina coneixement mitjançant una nova integració entre KBSs i ontologies, proporcionant millors resultats, (4) la eliminació d'obstacles existents en el raonament, obtinguda utilitzant el nou coneixement microbiològic codificat a l'estructura jeràrquica i a les relacions de l'ontologia, (5) la representació de relacions causa-efecte, degut a la implementació d'un conjunt de relacions que permeten a l'ontologia deduir automàticament la resposta a qüestions sobre el domini d'aigües residuals. OntoWEDSS està implementada en el llenguatge de programació LISP, fent servir el software Allegro Common LISP. S'ha dut a terme una avaluació focalitzada del sistema, basada en la valoració de la capacitat de resposta a situacions problemàtiques específiques, obtenint-se bons resultats.

[en] The contributions of this thesis bridge two disciplines: environmental science (specifically, wastewater management) and computer science (specifically, artificial intelligence). Wastewater management as a discipline operates using a range of different approaches and methods which include: manual control, on-line automatic control, numerical or non-numerical models, statistical models and simulation models. The thesis characterizes an interdisciplinary research on artificial intelligence techniques (rule-based reasoning, case-based reasoning, ontologies and planning) applied to environmental decision-support systems. The integrated architecture's design of this application, the OntoWEDSS system, augments classic reasoning systems (rule-based reasoning and case-based reasoning) with a domain ontology about the management of wastewater treatment plants. The integration of the newly created WaWO ontology provides a more flexible management capability to OntoWEDSS. The construction of the OntoWEDSS decision support system is based on a specific case study but the system is also of general interest, given that its ontology-underpinned architecture can be applied to any wastewater treatment plant and, at an appropriate level of abstraction, to other environmental domains. The OntoWEDSS system improves the diagnosis of the state of a treatment plant, provides support for wastewater-related complex problem-solving, and facilitates knowledge modeling and reuse by means of the WaWO ontology. The following research targets have been achieved in particular: (1) the improvement of the modeling of the information about wastewater treatment processes and the clarification of a part of the existing terminological confusion in the domain, (2) the incorporation of ontology-modeled microbiological knowledge related to the treatment process into the reasoning process, (3) the creation of a decision support system with three layers (perception, diagnosis and decision support) which combines knowledge through a novel integration between KBSs and ontologies, providing better results, (4) the solution of existing reasoning-impasses, found using the new microbiological knowledge encoded in the hierarchical structure and the relations of the ontology, (5) the representation of cause-effect relations, due to the implementation of a set of relations that enable the ontology to automatically deduce the answer to questions about the wastewater domain. OntoWEDSS is implemented in the LISP programming language, using Allegro Common LISP software. A focused evaluation of the system, founded on the assessment of the capacity of response to specific problematic situations, has been carried out and has given fine results.