El Instituto Andaluz de Ciencias de la Tierra (IACT-CSIC) lidera un equipo de investigadores de Francia, Alemania y España en el desarrollo de un software diseñado para evaluar el rendimiento de los aditivos destinados a eliminar las incrustaciones de minerales en los sistemas de tratamiento de agua. Esta herramienta posibilita la clasificación del impacto generado por estos agentes, los cuales provocan "estragos en la gestión del agua", y permitirá desarrollar "soluciones más sostenibles en diversas industrias".
Así lo ha comunicado el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) en una nota, quien también ha señalado que este enfoque permite una evaluación y cuantificación sencilla de la efectividad y el rango operativo de cada aditivo antical, lo que posibilita la comparación directa de diferentes aditivos y mezclas.
En sus experimentos, los investigadores han probado la fiabilidad del método estudiando la precipitación de incrustaciones minerales en aguas duras y agua de mar, "demostrando que su enfoque no solo mide con precisión la efectividad, sino que también puede adaptarse a experimentos más complejos", ha señalado. "Al ser un medio rápido y confiable de detección, esta herramienta acelerará la identificación de inhibidores de incrustaciones efectivos, contribuyendo así al avance de prácticas sostenibles en diversas industrias que dependen del tratamiento de agua y el control de la precipitación mineral", ha resaltado la entidad.
La gran variedad de herramientas de cálculo y visualización fáciles de usar, proporcionadas en forma de código Python abierto, permite además una evaluación "intuitiva y detallada" de los patrones de rendimiento de aditivos individuales, así como de sistemas de múltiples componentes.
En este sentido, el CSIC ha indicado que "también se puede adaptar fácilmente para satisfacer necesidades particulares de experimentos más complejos o para simular más fielmente las condiciones de trabajo del mundo real", por ejemplo, "incluyendo componentes de suciedad relevantes de aplicación en lavavajillas o compuestos orgánicos del agua de mar en procesos de desalinización".
Los métodos presentados en este estudio contribuirán a acelerar los ciclos de desarrollo en la investigación antiincrustante y también podrán respaldar formulaciones antiincrustantes de próxima generación con perfiles de propiedades sostenibles.
Por su parte, el líder del proyecto e investigador del IACT, Alexander Van Driessche, ha expresado que "actualmente estamos desarrollando la siguiente versión de esta herramienta, de manera que incluya también algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) para optimizar la selección de nuevos aditivos sostenibles, lo cual será clave para hacer la operación de desaladores más rentable y ayudar a combatir las cada vez más frecuentes sequías que acechan la zona del mediterráneo". Este estudio ha recibido financiación de la empresa BASF SE y la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía (PROYEXCEL_00771 - SMART-water).
