ACIS2in participa en 16th International Benchmark Workshop on Numerical Analysis of Dams
El Committee on Computational Aspects of Analysis and Design of Dams organizó el pasado mes de abril, en Ljubljana, el ICOLD-BW2022, decimosexta edición del evento que viene realizando desde 1990 sobre la modelización numérica de presas.
Dentro de los tres temas que componían esta edición, ACIS2in participó en el Tema A, centrado en la monitorización del comportamiento de presas y, en particular, en la aplicación de nuevas tecnologías a su modelización predictiva como herramientas para mejorar la seguridad y permitir una mejor gestión de recursos e inversiones.
Para este tema, el Comité formuló el problema sobre una presa arco de doble curvatura real, propiedad de EDF (Électricité de France), que consistió en el desarrollo de modelos predictivos de su comportamiento. La naturaleza de estos modelos era libre, siendo uno de los objetivos comparar las ventajas e inconvenientes de diferentes metodologías, fundamentalmente la modelación numérica, los modelos de datos y las soluciones mixtas.
ACIS2in presentó los resultados obtenidos con modelos predictivos basados en datos históricos de comportamiento mediante diferentes algoritmos de Machine Learning de desarrollo propio y la interpretación del comportamiento realizada en base a dichos modelos.
Un porcentaje importante de los participantes en este ICOLD-BW2022 desarrollaron modelos de comportamiento mediante diferentes técnicas de Machine Learning, dejando patente la utilidad real de los modelos predictivos basados en Inteligencia Artificial para el control e interpretación del comportamiento de las presas y marcando así uno de los caminos a seguir para la mejora de la seguridad de este tipo de infraestructuras.
