[ca] Aquest projecte està dedicat a la identificació primerenca d'esdeveniments relacionats amb episodis de contaminació que poden succeir en el context d'una Estació Depuradora d'Aigües Residuals (EDAR). Inicialment, es dissenyaran quatre EDARs diferents, cadascuna amb diferents característiques i ubicacions, utilitzant el software de simulació SUMO. Les plantes seran dissenyades tenint en compte les respectives especificacions treballant en condicions d'operació normals, per després implementar una sèrie d'experiments que simulin escenaris potencials de contaminació. Això donarà lloc a diferents escenaris amb diferents resultats, generant dos tipus de resultats a les EDARs: contaminades i no contaminades. Un cop finalitzat el disseny experimental, s'utilitzarà el programari SUMO per simular tots els escenaris. Aquest software permetrà la recopilació de dades a l'executar simulacions per a cada EDAR i els seus respectius escenaris contaminats prèviament generats. El resultat serà una quantitat significativa de dades, que conformaran la base de dades integral per al posterior tractament i anàlisi. Tot seguit, les dades seran agrupades i processades per al desenvolupament d'un model predictiu orientat en anticipar episodis de contaminació que pugui patir una planta de tractament d'aigües. El model se sotmetrà a processos rigorosos d'entrenament i validació, amb la possibilitat d'aprofitar bases de dades de referència existents per a l'ús de diversos algorismes d'entrenament. L'objectiu principal del projecte és dur a terme una investigació detallada de les EDARs, dissenyar experiments adaptats a les seves necessitats, generar dades de simulació a partir de models concrets, construir una base de dades sòlida i desenvolupar un model predictiu de detecció precoç d'esdeveniments contaminants dins de les EDARs i els seus voltants. Aquest estudi és fonamental per millorar l'eficiència operativa, la gestió ambiental i la presa de decisions en el context de les EDARs.

[en] The present project is dedicated to the early identification of specific events related to environmental episodes within the context of a wastewater treatment plant (WWTP). Initially, four distinct WWTPs, each with varying characteristics and locations, will be designed using dynamic simulation software SUMO. The plants will be implemented with its intrinsic threats working in normal operating conditions to later implement a comprehensive set of experiments that simulate potential pollutant scenarios. This will lead to different scenarios with different outcomes resulting in two types of WWTPs: polluted and not polluted. Upon finalizing the experimental setup, the software SUMO will be used to simulate all the scenarios. This sophisticated software will enable the collection of data by running simulations for each WWTP and its associated contaminated scenarios previously generated. The result will be a significant amount of data generated, forming the foundation for a comprehensive database that will be used for further analysis. Subsequently, the data will be treated and processed for the development of a predictive model aimed to identify early episodic events. The model will undergo rigorous training and validation processes, with the possibility of leveraging existing reference databases to test several training algorithms. The primary objective of the project is to conduct detailed research on WWTPs, designing experiments tailored to their needs, generating simulation data from concrete models, constructing a robust database, and develop a predictive model to identify environmental events within WWTPs and their surroundings. This endeavour is crucial for enhancing operational efficiency and environmental management within WWTP contexts.