Una nueva técnica podría evitar fugas, hundimientos y costosas reparaciones en las ciudades, identificando los tramos más vulnerables antes de que aparezcan daños graves.
- 🧬 ADN como indicador: determinadas bacterias presentes en las aguas residuales ayudan a identificar condiciones asociadas a la corrosión.
- 🤖 Inteligencia artificial: un algoritmo combina información microbiológica y características físicas de las tuberías para estimar el riesgo.
- 🔬 40 pozos de registro: los investigadores recogieron muestras de aguas residuales para analizar las comunidades bacterianas.
- 📊 3.498 tramos de tuberías: el sistema se evaluó utilizando registros de inspecciones existentes.
- 🏙️ Mantenimiento preventivo: la tecnología podría ayudar a localizar los conductos prioritarios antes de que aparezcan fugas, hundimientos o averías importantes.
Las redes de alcantarillado esconden un problema difícil de detectar: la corrosión que deteriora silenciosamente las tuberías bajo las ciudades. Investigadores japoneses han desarrollado un método que combina análisis de ADN bacteriano, modelos ecológicos e inteligencia artificial para identificar los tramos con mayor riesgo de sufrir daños graves, sin necesidad de inspeccionar previamente cada conducto con cámaras.
El avance, desarrollado por la Universidad de Tohoku (Japón) y publicado en Journal of Environmental Management, propone utilizar las propias aguas residuales como fuente de información sobre el estado de las infraestructuras subterráneas.
El problema de las tuberías que se deterioran bajo las ciudades
Las redes de saneamiento constituyen una de las infraestructuras más importantes y menos visibles de cualquier ciudad. Transportan las aguas residuales hasta las instalaciones de tratamiento, pero su ubicación subterránea dificulta conocer su estado real.
La corrosión es uno de los principales mecanismos de deterioro de estas conducciones, especialmente cuando están fabricadas con materiales cementosos.
En determinadas condiciones, los microorganismos presentes en las aguas residuales participan en procesos químicos que favorecen la formación de compuestos corrosivos.
Las bacterias reductoras de sulfato pueden producir sulfuro de hidrógeno (H₂S), un gas que, mediante procesos de oxidación microbiológica en las superficies expuestas, puede dar lugar a ácido sulfúrico. Este ácido deteriora progresivamente el hormigón y reduce la resistencia de las conducciones.
Las consecuencias pueden ir mucho más allá de una simple avería: infiltraciones, contaminación del terreno y de las aguas próximas, reparaciones costosas e incluso hundimientos del pavimento cuando se producen fallos estructurales graves.
Hasta ahora, una de las principales herramientas para evaluar el estado de estas redes ha sido la inspección mediante cámaras introducidas en el interior de las tuberías.
Aunque permite observar directamente grietas, depósitos y otros defectos, requiere equipos especializados y puede resultar costosa cuando deben examinarse miles de kilómetros de conducciones.
El ADN de las bacterias revela dónde puede aparecer la corrosión
El equipo dirigido por investigadores de la Universidad de Tohoku planteó una alternativa: utilizar el ADN ambiental presente en las aguas residuales para localizar microorganismos relacionados con el deterioro de las tuberías.
El ADN ambiental, conocido como eDNA, es el material genético que puede recuperarse directamente de una muestra de agua, suelo u otro medio sin necesidad de aislar y cultivar previamente todos los organismos presentes.
En este caso, los científicos centraron su atención en las bacterias reductoras de sulfato, un grupo de microorganismos relacionado con los procesos que favorecen la corrosión en las redes de saneamiento.
Entre los organismos estudiados destacó el género bacteriano Desulfobulbus.
Su presencia mostró la relación más fuerte con el deterioro de las conducciones entre los indicadores biológicos analizados.
De hecho, la información asociada a Desulfobulbus fue el segundo predictor más importante del modelo, únicamente por detrás de la antigüedad de las tuberías.
Este resultado resulta especialmente interesante porque demuestra que las señales biológicas del agua residual pueden aportar información adicional a los parámetros físicos que tradicionalmente utilizan los responsables del mantenimiento.
No significa que encontrar estas bacterias implique necesariamente que una tubería esté gravemente dañada, sino que su distribución puede ayudar a estimar dónde existe una mayor probabilidad de corrosión.
Cómo funciona el sistema que combina ADN e inteligencia artificial
La metodología desarrollada por los investigadores consta de varias etapas complementarias.
1. Recogida y análisis de aguas residuales
Los científicos tomaron muestras en 40 pozos de registro distribuidos por una red de alcantarillado residencial.
Posteriormente analizaron el ADN bacteriano para identificar y cuantificar microorganismos reductores de sulfato.
2. Elaboración de mapas microbiológicos
Las mediciones se combinaron con información sobre la pendiente de las conducciones y la superficie edificada situada aguas arriba.
Mediante modelos ecológicos de distribución, los investigadores estimaron las zonas de la red donde las condiciones resultaban más favorables para la presencia de estas bacterias.
De esta manera, pudieron elaborar mapas de distribución potencial sin necesidad de tomar muestras directamente en cada tramo.
3. Predicción mediante aprendizaje automático
Los mapas microbiológicos se incorporaron a un modelo de aprendizaje automático denominado random forest o bosque aleatorio.
Este algoritmo combina múltiples árboles de decisión para analizar las relaciones entre diferentes variables y producir predicciones.
Además de la información bacteriana, el sistema utiliza:
- La antigüedad de las conducciones.
- El diámetro de las tuberías.
- La pendiente de los conductos.
- La distribución potencial de los microorganismos relacionados con la corrosión.
El resultado es una estimación del riesgo que permite distinguir los tramos que merecen una inspección prioritaria.
Los resultados: 3.498 tramos analizados
Para comprobar si la metodología aportaba información útil, el equipo contrastó las predicciones con los registros de inspección de 3.498 tramos de tuberías.
Los resultados mostraron que incorporar los indicadores microbiológicos mejoraba la capacidad del modelo para identificar conducciones con corrosión grave.
El estudio no proporciona en la información divulgativa consultada un porcentaje concreto de mejora, por lo que no sería correcto atribuirle una precisión determinada ni afirmar que puede detectar todos los fallos.
Sin embargo, los investigadores consideran que el resultado demuestra el potencial de combinar datos biológicos y características físicas de las infraestructuras.
Daisuke Sano, profesor de la Universidad de Tohoku y uno de los responsables del trabajo, destacó la utilidad inesperada de Desulfobulbus como indicador del deterioro.
La investigación también demuestra que es posible transformar información microbiológica invisible a simple vista en mapas geográficos que pueden ayudar a los gestores municipales a tomar decisiones.
Una herramienta para reducir excavaciones y reparaciones de emergencia
Una de las aplicaciones más prometedoras de esta tecnología es la planificación del mantenimiento de las redes urbanas.
En lugar de distribuir las inspecciones exclusivamente según calendarios periódicos o la antigüedad de los conductos, los ayuntamientos podrían incorporar información sobre el riesgo microbiológico para decidir qué zonas necesitan una revisión más urgente.
Esto permitiría orientar mejor los recursos disponibles y concentrar las inspecciones con cámaras en los tramos donde existe una mayor probabilidad de encontrar problemas.
Desde el punto de vista ambiental, una detección más temprana de la corrosión podría contribuir a prevenir fugas de aguas residuales y sus posibles efectos sobre el suelo y los recursos hídricos.
También podría facilitar reparaciones localizadas antes de que el deterioro obligue a sustituir secciones completas de la red.
La prolongación de la vida útil de las infraestructuras tiene otra ventaja potencial: reducir el consumo de materiales, las excavaciones y los residuos asociados a intervenciones de mayor envergadura.
No obstante, el estudio no cuantifica todavía los ahorros económicos, las emisiones evitadas ni la reducción de excavaciones que podría conseguirse mediante su implantación.
Estos beneficios deberán evaluarse en futuras aplicaciones operativas.
Qué falta para que esta tecnología llegue a las ciudades
Aunque los resultados son prometedores, la investigación representa una demostración de la utilidad del método y no una solución comercial cuya eficacia esté validada en cualquier red de saneamiento.
La distribución de las bacterias puede variar según la composición de las aguas residuales, las condiciones hidráulicas, los materiales de las tuberías y las características ambientales de cada ciudad.
Por ello, sería necesario comprobar su rendimiento en otras redes, con diferentes condiciones de funcionamiento y durante periodos prolongados.
También habrá que estudiar los costes de recogida de muestras, análisis genético, actualización de mapas y mantenimiento de los modelos predictivos.
Otra limitación importante es que el ADN bacteriano constituye un indicador indirecto del riesgo: no sustituye a una inspección estructural cuando se necesita confirmar el estado físico de una conducción.
Su principal utilidad sería actuar como herramienta complementaria para seleccionar mejor los puntos que deben examinarse.
La investigación abre así una nueva posibilidad para la gestión de infraestructuras urbanas: aprovechar la información biológica que circula diariamente por el alcantarillado para anticipar problemas que, de otro modo, podrían permanecer ocultos hasta provocar una avería.
Más información: Wastewater environmental DNA-based mapping of sulfate-reducing bacteria for network-scale sewer corrosion screening using species distribution modeling. Autores: Junming Zhang y colaboradores. Revista: Journal of Environmental Management (2026). DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2026.131005
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