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.