Nous combinons la surveillance en temps réel, l’analyse prédictive et l’optimisation continue afin d’aider les industriels à gérer l’eau de manière plus performante, plus sûre et plus durable.
Nous nous connectons aux capteurs existants ou déployons nos solutions IoT afin de suivre en temps réel la qualité de l’eau et les paramètres clés des procédés.
Nos modèles d’IA transforment les données en alertes précoces et en informations opérationnelles exploitables, permettant d’anticiper les dérives et de prévenir les incidents avant qu’ils ne surviennent.
Nous fournissons des rapports clairs, détectons immédiatement les écarts de performance et accompagnons les équipes vers une gestion de l’eau plus efficiente et durable.
Liquisens fournit des solutions prédictives basées sur des données qui transforment la gestion de la qualité de l’eau dans tous les secteurs – des tours de refroidissement au contrôle de l’hygiène.
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Our project in cooperation with KWR and CEW aimed to move beyond
periodic sampling and establish a foundation for predictive legionella risk monitoring.
Liquisens est une entreprise belge de technologies de l’eau qui fournit une intelligence prédictive de la qualité de l’eau aux exploitants industriels et municipaux.
Fondée en 2019 et basée à Anvers, Liquisens applique l’intelligence artificielle aux données que les installations collectent déjà via leurs systèmes SCADA, leurs capteurs et leurs analyses de laboratoire, afin de les transformer en informations en temps réel et prédictives.
Cela permet aux exploitants de détecter précocement les écarts de qualité de l’eau, de rester en conformité avec les réglementations de rejet et de sécurité, et d’éviter des interruptions de process coûteuses, sans installer de nouveau matériel de mesure.
Liquisens construit un modèle prédictif spécifique à chaque site, entraîné sur les propres données SCADA de l’installation, les relevés de capteurs et l’historique des résultats de laboratoire.
Plutôt que d’appliquer un algorithme générique, le modèle combine l’apprentissage automatique avec la connaissance des procédés et du métier, afin de refléter le comportement propre à cette installation.
Il apprend comment des paramètres tels que le débit, la température, l’aération et le dosage des réactifs influencent les indicateurs de qualité mesurés, puis prédit ces paramètres en temps réel, avant confirmation par le laboratoire.
Lorsqu’une valeur s’écarte du comportement attendu, Liquisens signale l’anomalie, en identifie la cause probable dans le procédé et recommande une action corrective.
Non. Liquisens Predict fonctionne à partir des données que l’installation génère déjà, en s’appuyant sur les systèmes SCADA existants, les capteurs de procédé et les résultats de laboratoire. Il n’y a donc aucune nouvelle instrumentation à installer ni aucune interruption de l’exploitation.
C’est la différence fondamentale avec l’ajout d’un analyseur UV-Vis ou d’une autre sonde physique, qui suppose un investissement, un recalibrage et une maintenance continue. Lorsqu’un site ne dispose pas des données nécessaires, par exemple un site distant sans surveillance existante, Liquisens peut déployer des capteurs IoT légers via sa plateforme Liquisens Insight. Pour la plupart des cas d’usage prédictifs, l’infrastructure de données existante est toutefois suffisante.
Liquisens couvre les paramètres de charge organique tels que la DCO (demande chimique en oxygène) et la DBO (demande biochimique en oxygène), les paramètres nutritifs comme l’azote et le phosphore, les matières en suspension, ainsi que les risques microbiologiques tels que Legionella.
En pratique, cela couvre plusieurs cas d’usage : la prédiction en temps réel de la DCO et de la DBO pour le traitement des eaux usées, la surveillance du risque de Legionella dans les tours aéroréfrigérantes et les systèmes de traitement biologique, la surveillance des efflorescences algales nuisibles (cyanobactéries ou algues bleu-vert) et le suivi de l’hygiène dans la production agroalimentaire.
La même approche s’applique dans la chimie, l’agroalimentaire, la pharmacie, la pâte à papier et le papier, la sidérurgie et les services publics d’eau.
Chaque installation étant différente, Liquisens entraîne et valide un modèle dédié pour chaque site plutôt que d’appliquer un algorithme générique.
La précision est mesurée par rapport aux propres résultats de laboratoire de l’installation, sur des données que le modèle n’a pas vues pendant l’entraînement, et les prédictions ne sont utilisées en exploitation qu’une fois cette validation confirmée. La précision dépend de la qualité, de la fréquence et de l’historique des données disponibles.
Dans des conditions favorables, l’erreur de prédiction pour des paramètres tels que la DCO peut approcher l’incertitude analytique des méthodes de laboratoire elles-mêmes, le modèle suivant alors des valeurs de qualité laboratoire en temps réel.
Un projet Liquisens débute généralement par une preuve de concept (PoC). L’installation transmet ses données SCADA et de laboratoire historiques, et Liquisens évalue la disponibilité des données, construit un premier modèle prédictif et quantifie la valeur potentielle, souvent en quelques semaines après réception de données exploitables.
Après validation, le modèle est déployé en temps réel via la plateforme MyLiquisens ou intégré aux systèmes du client par API.
Liquisens peut travailler directement avec l’équipe interne du propriétaire du site, ou aux côtés de l’exploitant de traitement de l’eau existant comme couche prédictive supplémentaire, sans perturber les contrats de service en cours.
