Identificación de materiales tóxicos en el agua con aprendizaje automático
Una nueva investigación permite identificar rápidamente las toxinas de las arenas bituminosas y las balsas de residuos
Los materiales de desecho procedentes de la extracción de arenas petrolíferas, almacenados en balsas de residuos, pueden suponer un riesgo para el hábitat natural y las comunidades vecinas cuando se filtran a las aguas subterráneas y los ecosistemas superficiales.
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Hasta ahora, el reto para la industria de las arenas petrolíferas es que el análisis adecuado de los materiales de desecho tóxicos ha sido difícil de conseguir sin pruebas complejas y largas. Y hay un retraso. Por ejemplo, sólo en Alberta se calcula que hay 1.400 millones de metros cúbicos de residuos fluidos, explica Nicolás Peleato, profesor adjunto de Ingeniería Civil en el campus de Okanagan de la Universidad de Columbia Británica (UBCO).
Su equipo de investigadores de la Facultad de Ingeniería de la UBCO ha descubierto un nuevo método, más rápido y fiable, para analizar estas muestras. Es el primer paso, dice el Dr. Peleato, pero los resultados parecen prometedores.
"Los métodos actuales requieren el uso de equipos caros y pueden tardar días o semanas en obtener resultados", añade. "Se necesita un método de bajo coste para vigilar estas aguas con más frecuencia como forma de proteger al público y los ecosistemas acuáticos".
Junto con la estudiante de máster María Claudia Rincón Remolina, los investigadores utilizaron la espectroscopia de fluorescencia para detectar rápidamente las principales toxinas en el agua. También pasaron los resultados por un programa de modelización que predice con precisión la composición del agua.
La composición puede utilizarse como referencia para otras pruebas en otras muestras, explica Rincón. Los investigadores utilizan una red neuronal convolucional que procesa los datos en una topología similar a una cuadrícula, como una imagen. Es similar, dice, al tipo de modelado utilizado para clasificar huellas dactilares difíciles de identificar, el reconocimiento facial e incluso los coches autoconducidos.
"La modelización tiene en cuenta la variabilidad del fondo de la calidad del agua y puede separar las señales difíciles de detectar, por lo que puede conseguir resultados muy precisos", dice Rincón.
La investigación se centró en una mezcla de compuestos orgánicos tóxicos, entre ellos los ácidos nafténicos, que pueden encontrarse en muchas fuentes de petróleo. Mediante el uso de la fluorescencia de alta dimensión, los investigadores pueden identificar la mayoría de los tipos de materia orgánica.
"El método de modelización busca los materiales clave y traza la composición de la muestra", explica Peleato. "Los resultados del análisis inicial de la muestra se procesan después a través de potentes modelos de procesamiento de imágenes para determinar con precisión los resultados completos".
Aunque los resultados obtenidos hasta la fecha son alentadores, tanto Rincón como el Dr. Peleato advierten que la técnica debe seguir evaluándose a mayor escala, momento en el que podría incorporarse el cribado de otras toxinas.
Peleato explica que esta posible herramienta de cribado es el primer paso, pero tiene algunas limitaciones, ya que no se pueden detectar todas las toxinas o ácidos nafténicos, sino sólo los que son fluorescentes. Además, la tecnología tendrá que ampliarse para realizar pruebas más exhaustivas en el futuro.
Aunque no sustituirá a los métodos analíticos actuales, que son más precisos, el Dr. Peleato afirma que este enfoque permitirá a la industria de las arenas petrolíferas examinar y tratar con precisión sus materiales de desecho. Es un paso necesario para seguir cumpliendo las normas y directrices del Consejo Canadiense de Ministros de Medio Ambiente.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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