[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.

[es] Las contribuciones de esta tesis unen dos disciplinas: ciencias ambientales (específicamente, gestión de aguas residuales) e informática (específicamente, inteligencia artificial). El tratamiento de aguas residuales como disciplina opera utilizando un rango de diferentes enfoques y métodos que incluye: control automático on-line, modelado numérico o no-numérico, razonamiento basado en reglas, razonamiento basado en casos, soporte a la decisión y planificación. La tesis caracteriza una aplicación interdisciplinaria de técnicas de inteligencia artificial a sistemas de soporte a la decisión en el dominio ambiental. El diseño de la arquitectura de esta aplicación, el sistema OntoWEDSS, aumenta los sistemas híbridos de razonamiento ya existentes (razonamiento basado en reglas y basado en casos) con una ontología de dominio para la gestión de plantas de tratamiento de aguas residuales. La integración de la ontología WaWO, de nueva creación, proporciona a OntoWEDSS una mayor flexibilidad en la capacidad de gestión. La construcción del sistema de soporte a la decisión OntoWEDSS se basa en el estudio de un caso específico, pero el sistema resulta también es de interés general puesto que la arquitectura basada en ontologías puede aplicarse a cualquier planta de tratamiento de aguas residuales y, a un nivel apropiado de abstracción, a otros dominios ambientales. El sistema OntoWEDSS mejora la diagnosis del estado de la planta de tratamiento, proporciona soporte a la resolución de complejos problemas relacionados con aguas residuales, y facilita el modelado del conocimiento y su reutilización mediante la ontología WaWO. En particular, la investigación ha alcanzado los siguientes objetivos: (1) la mejora del modelado de la información sobre procesos de tratamiento de aguas residuales y la clarificación de parte de la confusión existente en la terminología relacionada, (2) la incorporación de conocimiento microbiológico (referente al proceso del tratamiento y modelado mediante una ontología) dentro del proceso de razonamiento, (3) la creación de un sistema de soporte a la decisión con tres estratos (percepción, diagnosis y soporte a la decisión) que combina conocimiento mediante una novedosa integración entre KBSs y ontologías, proporcionando mejores resultados, (4) la eliminación de obstáculos existentes en el razonamiento, hallada utilizando el nuevo conocimiento microbiológico codificado en la estructura jerárquica y las relaciones de la ontología, (5) la representación de relaciones causa-efecto, debido a la implementación de un conjunto de relaciones que permiten a la ontología deducir automáticamente la respuesta a cuestiones sobre el dominio de aguas residuales. OntoWEDSS está implementada en el lenguaje de programación LISP, usando el software Allegro Common LISP. Se ha llevado a cabo una evaluación enfocada del sistema, basada en la valoración de la capacidad de respuesta a situaciones problemáticas específicas, obteniéndose buenos resultados.