Fuentes-Pérez, J.F., García-Vega, A., Bravo-Córdoba, F.J., & Sanz-Ronda, F.J. (2021).
Las escalas para peces de estanques sucesivos son estructuras que permiten el libre movimiento de los peces a través de obstáculos transversales en los ríos. Sin embargo, la ausencia de mantenimiento o un mantenimiento inadecuado pueden alejarlas de este objetivo. Para abordar este problema, este trabajo de investigación presenta una novedosa red de sensores de bajo coste que combina la hidráulica de las escalas para peces con redes neuronales programadas en Python (Keras + TensorFlow), generando el primer sistema autónomo de detección de obstrucciones y fallos de funcionamiento para escalas para peces escalonadas. El sistema se basa en una red de nodos personalizados de medición ultrasónica del nivel del agua que transmiten datos y alarmas de forma remota y en tiempo real. Su rendimiento fue evaluado tanto en un caso de estudio de campo como mediante análisis offline, considerando la influencia del número de nodos de medida y de las dimensiones de las obstrucciones. Los resultados muestran que el sistema propuesto es capaz de detectar fallos de funcionamiento y permite monitorizar el comportamiento hidráulico de la escala para peces. En consecuencia, optimiza la programación temporal de las labores de mantenimiento y, por tanto, tiene el potencial de automatizar y reducir el coste de estas operaciones, además de aumentar la disponibilidad operativa de estas estructuras. Por ello, esta novedosa herramienta constituye un paso adelante hacia una gestión inteligente de las escalas para peces y hacia el incremento de su operatividad.