Nel cuore della Toscana manifatturiera il Consorzio Aquarno SpA, a Santa Croce sull’Arno – nel baricentro del Distretto Conciario Toscano – è protagonista di un progetto pionieristico a livello nazionale: l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi di trattamento delle acque reflue.
In un settore storicamente fondato sull’esperienza degli operatori, ma ad alto impatto ambientale e forte intensità energetica, Aquarno ha avviato un processo di trasformazione digitale profonda, nel quale l’AI consente di passare da un modello reattivo a uno predittivo, fondato su dati e algoritmi, ma nel pieno rispetto della centralità umana. Il progetto è realizzato in collaborazione con Data Brain Services, con un obiettivo ambizioso: convertire ogni snodo operativo – dall’uso dei compressori per l’ossigenazione alla regolazione dei reagenti chimici, fino alla gestione delle acque meteoriche – in un processo intelligente, adattivo, supervisionabile e trasparente, come richiesto dall’AI Act. L’intero sistema sarà pienamente operativo entro luglio 2025.
I sensori AI che abbattano consumi e impatti ambientali
L’impianto gestito da Aquarno, operativo tutti i giorni, tratta acque reflue urbane e industriali per oltre 2 milioni di abitanti equivalenti, provenienti da quattro
Comuni e da centinaia di imprese conciarie. È uno degli impianti di depurazione più complessi d’Italia: riceve reflui con alta concentrazione di solfuri, sali e sostanze
recalcitranti, che in passato richiedevano un forte impiego di additivi chimici. Dal 2002, con il passaggio al trattamento “tutto biologico”, l’impianto ha ridotto drasticamente i fanghi chimici, rendendo sostenibile un processo notoriamente difficile.
Oggi, con l’integrazione dell’intelligenza artificiale, la gestione degli impianti biologici, delle vasche di ossidazione, dei compressori e dei cicli di dosaggio viene ottimizzata in tempo reale. Il sistema integra le letture di oltre 60 sensori (portata, pH, salinità, ossigeno disciolto, temperatura, carico organico), unitamente ad oltre 250 parametri analitici che quotidianamente vengono analizzati presso il laboratorio e li elabora con modelli di machine learning in grado di prevedere scenari, segnalare anomalie, supportare le decisioni degli operatori.
L’AI quindi è in grado di calcolare in maniera precisa e puntuale le azioni preventive utili a minimizzare gli impatti ambientali e i consumi. I primi risultati saranno una riduzione dei consumi elettrici fino al 25%, l’ottimizzazione dei reagenti chimici, con minore impatto ambientale e costi operativi ridotti, ma anche un controllo più sicuro degli eventi estremi: piogge intense e variazioni improvvise gestite in modo reattivo.
