AQUALEARN - Deep learning-based digital twins for real time anomaly detection in water supply systems
Informação do projecto
Estado do projeto
A decorrer
Date
01-07-2025
Entidade Financiadora
PT2030
Financiamento
249.868,8 €
Referência
N/D
Equipa de investigação
Investigadores Principais

Nelson Carriço
AQUALEARN visa desenvolver/demonstrar a aplicação de gémeos digitais baseados em aprendizagem automática para detetar anomalias (roturas, obstruções) em sistemas de abastecimento. A metodologia inclui deteção/classificação de anomalias usando monitorização contínua e localização/quantificação usando registos de pressão.