DESAFÍO UNIVERSIDAD - EMPRESA 2024

Esta necesidad tecnológica forma parte del Concurso de Proyectos de I+D+i y/o consultoría en colaboración Universidad – Empresa “Desafío Universidad Empresa” 2024 organizado por la Fundación Universidades y Enseñanzas Superiores de Castilla y León. 

 Referencia:    NT43  

Tipo de Entidad: Empresa

 Acrónimo   NEUTRALCOMPOST 

  Área de interés principal de la demanda

    Agroalimentario: agricultura, ganadería e industria alimentaria - N/A

  Áreas de interés secundarias  

   Energía y medioambiente - N/A

DESCRIPCIÓN DE LA NECESIDAD DEMANDADA 

1.- Descripción de la demanda tecnológica.

El proyecto tiene como objetivo desarrollar un sistema de compostaje optimizado mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial, que permitan controlar y mejorar de manera precisa las condiciones del proceso. La tecnología propuesta se enfocará en optimizar las mezclas de residuos orgánicos a compostar, así como en el control exhaustivo de la aireación, la monitorización de la temperatura y la regulación de la humedad. Estos factores son fundamentales para evitar la emisión de gases de efecto invernadero como el metano (CH₄) y el óxido nitroso (N₂O), los cuales poseen un impacto significativo en el calentamiento global, con un potencial de forzamiento radiactivo 25 y 298 veces mayor que el CO₂, respectivamente.

El proyecto también busca reducir las emisiones de amoníaco (NH₃) en mezclas que contienen residuos ganaderos con bajas relaciones de carbono/nitrógeno (C/N). Este tipo de emisiones no solo afecta la eficiencia del compostaje, sino que también contribuye a la acidificación y eutrofización de los ecosistemas, con posibles efectos adversos en la salud humana. Para ello, se desarrollarán algoritmos que optimicen la combinación de residuos y ajusten automáticamente las condiciones del proceso, adaptándose a las variaciones de cada lote de compostaje.

Este sistema innovador permitirá obtener un proceso de compostaje con certificación en bajas emisiones, posicionándolo como una opción sostenible en el mercado de fertilizantes. Al promover una bioeconomía circular, se contribuirá a la sostenibilidad de la agricultura, alineándose con los Objetivos de Desarrollo Sostenible y mejorando la resiliencia de los suelos a través de productos de compostaje de alta calidad y bajo impacto ambiental.

2.- Antecedentes.

La empresa cuenta con una sólida experiencia en el desarrollo de procesos de compostaje de residuos ganaderos, logrando, mediante la optimización de sus mezclas con restos de cultivo, obtener un fertilizante orgánico de alta calidad y con excelente aceptación en el mercado.

3.- Posibles enfoques del proyecto de investigación.

1. Monitorización y Caracterización de Emisiones: Este enfoque se centra en la implementación de un sistema integral de seguimiento y análisis detallado de las emisiones durante el proceso de compostaje. Se establecería una red de monitorización continua que incluiría sensores específicos para medir CO₂, CH₄, N₂O y NH₃, junto con el registro sistemático de variables operativas como temperatura, humedad, concentración de oxígeno y pH. El objetivo principal sería caracterizar los patrones de emisión en las diferentes fases del proceso, identificando los momentos críticos y su relación con las condiciones ambientales y operacionales. Este conocimiento detallado permitiría establecer protocolos de operación específicos para cada etapa del proceso, definiendo rangos óptimos de operación y medidas correctivas basadas en evidencia empírica.

2. Modelado Predictivo y Análisis de Datos: Esta línea de investigación se centraría en el desarrollo de modelos matemáticos y estadísticos capaces de predecir y explicar el comportamiento de las emisiones. A partir de las bases de datos generadas durante la monitorización, se aplicarían técnicas avanzadas de análisis de datos para identificar correlaciones complejas entre variables y construir modelos predictivos. El trabajo incluiría la implementación de diferentes técnicas de modelado (regresión múltiple, redes neuronales, modelos bayesianos) para generar herramientas de predicción que permitan anticipar picos de emisión y optimizar la toma de decisiones. Este enfoque buscaría no solo predecir, sino también comprender los mecanismos subyacentes que controlan las emisiones durante el proceso.

3. Optimización de Sustratos: Esta línea de investigación abordaría la minimización de emisiones desde la perspectiva de la composición inicial de las mezclas de compostaje, con especial énfasis en la incorporación de biochar como material estructurante y funcionalizante. Se realizaría un estudio exhaustivo de las proporciones óptimas entre los residuos agroganaderos y diferentes tipos de biochar, evaluando cómo sus propiedades físico-químicas (porosidad, superficie específica, capacidad de intercambio catiónico) influyen en la dinámica del proceso. El biochar actuaría en una triple función: como agente estructurante para mejorar la porosidad y aireación de la mezcla, como matriz de retención de nutrientes para reducir las pérdidas por lixiviación y volatilización, y como soporte para el desarrollo de comunidades microbianas beneficiosas. Se evaluarían diferentes tipos de biochar (según material de origen y temperatura de pirólisis) y sus dosis óptimas, buscando establecer formulaciones que no solo reduzcan las emisiones de gases de efecto invernadero, sino que también mejoren la eficiencia del proceso y la calidad del compost final a través de una mejor retención de nutrientes y una estructura física optimizada.

4. Sistema Inteligente de Apoyo a Decisiones: Este enfoque propone el desarrollo de un sistema avanzado de soporte basado en inteligencia artificial para asistir en la gestión del proceso de compostaje. El sistema procesaría datos en tiempo real de la red de sensores para generar recomendaciones específicas sobre las intervenciones operativas necesarias. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, el sistema evaluaría las condiciones actuales del proceso y, basándose en el histórico de datos y resultados previos, generaría alertas tempranas y sugerencias concretas de actuación. Por ejemplo, proporcionaría recomendaciones sobre el momento óptimo para realizar volteos, ajustes necesarios en la humedad, modificaciones en la aireación o cambios en la frecuencia de las operaciones de manejo. El sistema incluiría una interfaz visual que mostraría no solo el estado actual del proceso y las tendencias de emisiones, sino también una priorización de las acciones recomendadas, junto con una explicación clara de su fundamento y el impacto esperado. Este enfoque mantiene al operador como el responsable final de las decisiones, proporcionándole herramientas inteligentes para optimizar su trabajo y reducir las emisiones de manera eficiente.

5. Tratamiento microbiológico Avanzado: Esta línea de investigación evaluaría el potencial de las bacterias acidolácticas (BAL) como agentes reductores de emisiones de gases de efecto invernadero durante el proceso de compostaje. El estudio se centraría en determinar el efecto de la inoculación de cepas de BAL sobre las emisiones de CO₂, CH₄ y N₂O durante las distintas fases del proceso. Se analizaría la dosis óptima de inoculación, el momento más adecuado para su aplicación y su persistencia en el proceso, relacionando su actividad con las variaciones en el pH y la producción de ácidos orgánicos. Además, se evaluaría el impacto de esta bioaumentación no solo en la reducción de emisiones, sino también en la calidad final del compost, considerando parámetros como el grado de madurez, la estabilidad y las propiedades fertilizantes del producto final.

4.- Enfoques sin interés

        La empresa no está interesada en el desarrollo de procesos de digestión anaerobia con aprovechamiento energético del biogás producido debido a sus altos costes de inversión y las dificultades operacionales del proceso.

PALABRAS CLAVE: Compostaje optimizado, residuos ganaderos, gases de efecto invernadero, reducción de emisiones, inteligencia artificial.

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Si desea remitir una propuesta de solución tecnológica (proyecto de investigación y/o consultoría) deberá remitirla en los terminos establecidos en la convocatoria  hasta el 29 de enero de 2025 (plazo ampliado).

Demanda Tecnológica en formato pdf: www.redtcue.es/desafio/demandas/nt43  

Formulario de participación investigadores 

Más información, Bases y Anexos.