project - EIP-AGRI Operational Group

PROJECT FOR THE MODELLING AND REGULATION OF HYDRAULIC CHANNELS AND NETWORKS USING ELEMENTS MANAGED BY ARTIFICIAL INTELLIGENCE: CANALBRAIN PROJECT
PROYECTO PARA LA MODELIZACIÓN Y REGULACIÓN DE CANALES Y REDES HIDRÁULICAS MEDIANTE ELEMENTOS GESTIONADOS POR INTELIGENCIA ARTIFICIAL: PROYECTO CANALBRAIN

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Context

La agricultura de regadío de precisión debe ajustar la aplicación del agua a los momentos en los que la planta realmente lo requiera, evitando los periodos en los que por meteorología o manejo la aplicación sea menos eficiente. Si el uso del agua se debe hacer según turnos rígidos es posible que se incurra en ineficiencias que no son asumibles en un entorno de escasez de recurso. Por ello las explotaciones necesitan poder disponer de suministro de agua a la demanda para poder programar sus riegos en las mejores circunstancias. Cuando en una explotación se toma la decisión de postponer ese riego a un momento de condiciones más favorables, la demanda en la red disminuye: Y esa demanda en toda una zona regable se traslada a las tomas principales o al propio canal. Al no existir una capacidad de almacenamiento suficiente, esa disminución de la demanda se traduce en un riesgo de vertido por los aliviaderos del canal.

La rigidez de un sistema de distribución por canales en esa variabilidad de la demanda puede provocar pérdidas de hasta un 10% del volumen de agua. Además de poner en riesgo la seguridad del canal y su entorno.

Ademá, cuando las condiciones de aplicación del agua son óptimas, ocurre el efecto inverso y aumenta la demanda puntual. Si el canal no está preparado para satisfacer ese aumento , disminuye el calado y la presión en las redes provocando un aumento del consumo con costes que pueden aumentar hasta en un 15% de energía.

Gestionar esa demanda en un canal rígido como el actual supondría una gran inversión en:• Embalses• Elementos de regulación.• Personal de gestión para control continuo (24h al día)



Activities

DESIGN PHASE Definition and scope of the project Study, selection and documentation of the section of the pilot channel. Definition of the agronomic influence on the management of the canal. Definition of functional needs and specific objectives of the pilot channel MODELLING PHASE Definition of necessary simulation models Definition of specifications for the intelligent control system. Generation of the digital twin Simulation and modelling of possible events GENERATION OF CONTROL SERVICES Design of the intelligent controller system Implementation together with real control software and hardware IMPLEMENTATION OF PILOT TESTS Field Test Design

Adaptation of elements necessary for pilot tests

Activation of the intelligent control system on the pilot case

Monitoring and surveillance

Field Information Analysis

FINAL PHASE

Verifying the prediction accuracy of models

Analysis of improvement of regulation and control systems

Commissioning, verification and consolidation of the computer system

Documentation

DISCLOSURE

Documentation, publication and dissemination of specific results

CONCLUSION OF THE PROJECT

Project Completion and Final Conclusions


Activities

FASE DE DISEÑO

Definición y alcance del proyecto

Estudio, selección y documentación de tramo del canal piloto.

Definición de la influencia agronómica en la gestión del canal.

Definición de necesidades funcionales y objetivos concretos del canal piloto

FASE MODELIZACIÓN

Definición de modelos de simulación necesarios

Definición de especificaciones de sistema de control inteligente.

Generación del gemelo digital

Simulación y modelización de eventos posibles

GENERACIÓN DE SERVICIOS DE CONTROL

Diseño del sistema controlador inteligente

Implementación junto a software y hardware de control real

IMPLEMENTACIÓN DE PRUEBAS PILOTO

Diseño de la pruebas de campo

Adecuación de elementos necesarios para pruebas piloto

Activación del sistema de control inteligente sobre el caso piloto

Supervisión y vigilancia

Análisis de información de campo

FASE FINAL

Verificación de la precisión de predicción de los modelos

Análisis de mejora de sistemas de regulación y control

Puesta en marcha, verificación y consolidación del sistema informático

Documentación

DIVULGACIÓN

Documentación, publicación y difusión de los resultados específicos

CONCLUSIÓN DEL PROYECTO

Finalización del proyecto y conclusiones finales


Project details
Main funding source
CAP Strategic Plans 2023-2027 for Operational Groups
Additional funding source
No additional funding source
Project contribution to EU Strategies
  • Improving management of natural resources used by agriculture, such as water, soil and air
  • Protecting and/or restoring of biodiversity and ecosystem services within agrarian and forest systems
Territorial scope
National

Budget information

EUR 150 000.00
Total contribution
EAFRD contribution
EUR 120 000.00
National co-financing
EUR 30 000.00

  • EAFRD contribution EUR 120 000.00
  • National co-financing EUR 30 000.00

Project keyword

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1 Practice Abstracts

Develop and validate a predictive technology for automatic channel control.

The operation of a channel involves a lot of labor for the opening and closing maneuvers of the control elements. They are rigid systems that do not allow them to adapt to changing conditions in demand and that must maintain great safeguards to avoid incidents.

The project will work to obtain self-learning tools to improve this management.


Desarrollar y validar una tecnología predictiva para el control automático de canales.

La operación de un canal implica mucha mano de obra para las maniobras de apertura y cierre de los elementos de control. Son sistemas rígidos que no permiten adaptarse a condiciones cambiantes en la demanda y que deben mantener unos grandes resguardos para evitar incidencias.

El proyecto trabajará para conseguir herramientas de autoaprendizaje para mejorar esa gestión.


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Contacts

Project coordinator

  • Project coordinator

Project partners