MAGGIO 2014
FIELDBUS & NETWORKS
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tuazioni ambigue (borderline). Tale fase serve per discriminare
diversi tipi di guasto e aggiungere dettaglio alla rilevazione.
Quest’approccio multi-stadio è reso necessario dalle caratte-
ristiche dei dati tipici degli impianti di depurazione, che oltre
ad essere molto numerosi, sono non stazionari, possiedono non
linearità non sempre compensate e sono spesso autocorrelati e
perciò ridondanti. Queste caratteristiche rendono inefficaci le
normali tecniche di controllo statistico di processo. Al loro posto
vengono impiegate le suddette tecniche combinate PCA/FC che
paragonano il comportamento osservato con quello atteso sulla
base di previsioni statistiche, confrontando il funzionamento
corrente con comportamenti ‘tipici’, precedentemente definiti
sulla base di registrazioni di funzionamenti riconosciuti come
‘normali’ o ‘difettosi’.
Applicazioni
Si passano ora in rassegna alcune applicazioni di questa tec-
nica a dei casi concreti, nei quali si è ottenuto un notevole
incremento di affidabilità a fronte di un limitato costo di svi-
luppo e senza la necessità di aggiungere hardware specialistico
alla strumentazione di processo. Le applicazioni che verranno
esaminate sono il frutto di collaborazioni sia con altre sedi
accademiche sia con realtà industriali del settore dei servizi,
prevalentemente gestori del servizio idrico integrato. Esse ri-
guardano in ogni caso realizzazioni completamente ingegneriz-
zate e funzionanti con successo. Una è ad esempio la diagnosi di
sovraccarico di un digestore anaerobico. Questa applicazione fu
sviluppata nell’ambito del progetto europeo CE EV5V-CT92-0233,
in collaborazione con diverse università europee
(Università di Gent, B; Università di Glamorgan,
UK; Politecnico di Milano, I) sotto la direzione
del KFA Kernforschungszentrum, Julich (D). L’o-
biettivo del progetto era il miglioramento della
robustezza operativa di un sistema complesso
di depurazione biologica, comprendente diversi
stadi, il primo dei quali era un digestore ana-
erobico, processo particolarmente vulnerabile
ai sovraccarichi. Il malfunzionamento di questo
stadio veniva rivelato da una variazione della
produzione di biogas e del suo contenuto di
idrogeno. Attraverso la tecnica del Fuzzy Clu-
stering (Marsili-Libelli & Müller, 1996) furono
individuati tre tipi di malfunzionamento (sovrac-
carico, sottocarico e presenza di sostanze tos-
siche). La figura 3 mostra l’evoluzione nel tempo della reazione
del sistema a uno shock organico appositamente provocato, che
parte dalla condizione ‘normale’ e vi ritorna dopo aver percorso
le varie condizioni alterate indotte dallo shock. L’utilità di que-
sto strumento diagnostico risiede nella possibilità di intervenire
tempestivamente sul tipo di malfunzionamento apportando cor-
Figura 1 - Catena di monitoraggio di un impianto di depurazione
Figura 2 - Processo logico di rilevazione dei guasti
Figura 3 - Evoluzione del malfunzionamento di un digestore
anaerobico conseguente ad uno shock organico
Figura 4 - Linee di inÁuenza dei fattori che caratterizzano
l’evento di torbidità, rappresentate nello spazio delle componenti
principali. Il cluster 1 rappresenta la condizione normale mentre il
cluster 2 quella di torbida
