Algoritmos Genéticos aplicados a Control Ambiental

Algoritmos Genéticos aplicados a Control

Ambiental“Diseño de una red de monitoreo de Calidad de agua en el sistema de un

río usando algorítmos genéticos”

Introducción

• Hoy en día la urbanización y la industrialización ha incrementado de manera sustancial la polución en el agua principalmente de los ríos.

• El estado y distintas organizaciones han comenzado diversos proyectos con el objetivo de mejorar el diseño y operación de las redes de monitoreo de los sistemas de los ríos.

• En estos últimos años han surgido nuevos requerimientos de monitoreo provenientes de nuevas políticas relacionadas con la gestión del agua.

• Entre las nuevas políticas de monitoreo se encuentra el Programa TMDL (Total Maximum Daily Load).

Total Maximum Daily Load

• TMDL integra el manejo de las líneas divisorias de agua y los sistemas de información para administrar los recursos relacionados con el agua.

• Además administra el desarrollo y operación de redes de monitoreo sistemáticas.

Total Maximum Daily Load

• En particular este programa exige la estimación de la carga de polución de cada línea divisoria de aguas y el uso de los resultados para establecer modelos de calidad de agua.

• Es por esta razón que una colección de datos de calidad de agua y parámetros cuantificados deben ser obtenidos del sistema de monitoreo integrado para obtener modelos precisos que la calidad del agua.

Total Maximum Daily Load

• Reportes TMDL proveen un sumario del programa que está disponible para las regiones que le competen a EPA y a los estados de EEUU. De esta manera ingresando a internet se puede acceder a los reportes de TMDL de EPA.

• http://www.epa.gov/owow/tmdl/

Total Maximum Daily Load

El caso “Corea”

• Corea desde 1977 posee una ley de Conservación del Medio ambiente que contiene regulaciones sobre el monitoreo de la calidad del Agua.

• Distintas agencias de manera sistemática o no se dedicaban a medir regularmente la calidad del los cursos de agua.

• La idea fue entonces incorporar las ideas de TMDL en corea.

Metodología desarrollada• Los objetivos del nuevo sistema de monitoreo de

agua fueron:1. Entender a corto y largo termino las variaciones

temporales en los parámetros de calidad de agua

2. Monitorear violaciones a los estándares de calidad de agua específicos para cada río.

3. Identificar causas externas y fuentes que producen cambios en la calidad del agua.

4. Ayudar a la utilización de los recursos de agua.

5. Examinar a corto término variaciones en la calidad de agua a través de una investigación durante un dado período de tiempo

Metodología expandida para TMDL

6. Examinar la carga de polución desde cada línea divisoria de agua en orden de ejecutar un análisis según TMDL

7. Usar modelos de calidad de agua soportados por TMDL y funciones científicas para la administración de la calidad de agua .

8. Establecer sistemas de información para la administración de los recursos de agua.

Diseño de Estaciones de monitoreo en Macro-locaciones• Para poder cumplir con los objetivos

anteriormente mencionados se estableció la necesidad de recolectar las locaciones apropiadas de manera de mantener criterios relacionados con los sitios a monitorear, parámetros, frecuencias, etc.

Selección de las estaciones de monitoreo de Calidad del Agua

Optimización del diseño de redes utilizando Algoritmos

Genéticos

Optimización del diseño de redes utilizando Algoritmos

Genéticos• Utilizaron GAlib una librería de de Visual C++

para algoritmos genéticos.• Generaron números aleatorios para generar el

cromosoma inicial de los individuos• El tamaño del cromosoma es determinado por

las dimensiones de la red de monitoreo que se está diseñando.

• Una vez que se evalúa su fitness se realizan las operaciones sobre los cromosomas.

Enlazando un sistema de información geográfica con el

Algoritmo Genético• La información geográfica es utilizada en

conjunción con el AG para el análisis efectivo de la información recolectada en la cuenca del río. Cada elemento geográfico es representado a través de Layers (capas) utilizando ArcView 3.2 GIS,. El ArcView se ulitizo para realizar varios análisis espaciales en datos geográficos.

Linkeo del Algoritmo Genético con el ArcView

Multi-Objetivo

Función de Fitness para el AG

• F1 tiene que ver con la importancia de la locación del candidato teniendo en cuenta el grado de violación de los estándares de calidad de agua según un indicador.

• F2 tiene en cuenta la distancia entre los sensores de monitoreo.

• F3 fue formulado basado en el supuesto de que las concentraciones de contaminantes decrecen exponencialmente en los flujos de agua.

• F4 tiene en cuenta la distancia entre los monitores.

Función de Fitness para el AG

• El fitness se determina teniendo en cuenta que n es el número de fitness individuales wi es el peso de la función para el fitness del i-esimo individuo que depende de los criterios de diseño de la red. Por último fi es el fitness normalizado para cada función

Aplicación sobre el río Hakdong

Resultados

Resultados

• El proceso Total Maximum Daily Load (TMDL) conduce a un “presupuesto de la contaminación” diseñado para restaurar la salud de un agua de superficie contaminada. El proceso de TMDL proporciona un gravamen cuantitativo de los problemas de la calidad del agua, fuentes de la contaminación, y las reducciones de la carga del agente contaminador o las acciones del control necesitadas para restaurar y para proteger las aplicaciones beneficiosas de un curso de agua individual deteriorada contra el cargamento de un agente contaminador particular.