Enea, sensori e AI per la navigabilità del fiume Po » inno3

Il rilancio del trasporto merci sulle vie d’acqua interne è da anni uno degli obiettivi della politica europea della mobilità sostenibile. L’Unione si è data un orientamento chiaro: spostare fino al 20% del traffico merci dall’asfalto all’acqua, riducendo congestione stradale, emissioni e usura delle infrastrutture autostradali. Una traiettoria che presuppone una condizione preliminare non scontata: che i fiumi navigabili offrano garanzie di continuità, sicurezza e prevedibilità comparabili con la modalità stradale e ferroviaria. Per i grandi corsi d’acqua europei – esposti a siccità, eventi estremi e variazioni rapide della profondità dei fondali – questa è una sfida anche tecnologica.

Il contesto

Per quanto riguarda il nostro Paese, facile intuire l’importanza del fiume Po che riveste in questo senso un ruolo strategico. “Il sistema navigabile del Po e dei canali collegati è riconosciuto come un’infrastruttura chiave ed è incluso nella core network delle Reti Transeuropee di Trasporto (Ten-T), configurandosi come un asse strategico per i collegamenti tra il Mediterraneo e il centro Europa“, spiega Sonia Giovinazzi, referente Enea del progetto e ricercatrice del Laboratorio Infrastrutture critiche del Dipartimento Tecnologie energetiche e fonti rinnovabili (Terin). 

La posizione del Po nelle reti Ten-T europee impone standard di servizio elevati, in primo luogo sul fronte della prevedibilità: gli operatori della logistica fluviale hanno bisogno di sapere con anticipo se e come il fiume sarà navigabile per programmare carichi, equipaggi e tempi di consegna.

Enea, l’agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo economico sostenibile, affronta questa sfida nell’ambito del progetto europeo Cristal (Climate Resilient Inland STreams And Logistics), iniziativa da 6,8 milioni di euro che coinvolge 16 partner di 9 Paesi e analizza tre grandi fiumi europei: il Po in Italia, la Mosella in Francia e la Vistola in Polonia. La scelta di studiare contesti fluviali diversi non è casuale: permette di sviluppare soluzioni tecnologiche capaci di adattarsi a regimi idrologici, sedimentari e climatici differenti, e quindi potenzialmente trasferibili ad altri corsi d’acqua europei.

Il bisogno e il metodo

Il punto di partenza del lavoro Enea è stato circoscritto al nodo che, più di ogni altro, condiziona la navigabilità del Po: l’accumulo di sedimenti e detriti sul fondale. Quando il fondale si solleva, la profondità navigabile cala, le imbarcazioni rischiano l’incaglio, i bollettini di navigabilità si fanno restrittivi e l’intera filiera del trasporto fluviale ne risente. Il problema, di per sé noto, è amplificato oggi dalla maggiore variabilità climatica: piene improvvise depositano materiale, periodi di magra concentrano i sedimenti, gli eventi estremi diventano più frequenti.
Il metodo tradizionale di monitoraggio si basa su ispezioni periodiche con battelli batimetrici, utilizzati per rilevare le condizioni del fondale e redigere i bollettini di navigabilità. Si tratta di un approccio consolidato ma con limiti strutturali: è discontinuo nel tempo — i dati arrivano solo quando i battelli operano —, è operativamente fragile in condizioni meteorologiche estreme, proprio quando la conoscenza del fondale sarebbe più necessaria, e ha un’impronta ambientale non trascurabile, dato che le campagne di misura quotidiane utilizzano imbarcazioni a diesel. Enea ha scelto di sviluppare un sistema complementare, capace di superare questi tre limiti contemporaneamente attraverso una combinazione di sensoristica avanzata e modelli di intelligenza artificiale. Sul piano organizzativo, l’approccio scelto è quello del living lab: coprogettazione sul campo con gli utenti finali, che nel progetto Cristal sono anche partner. Aipo (Agenzia Interregionale per il Fiume Po) impiega i dati per elaborare bollettini di navigabilità fino a dieci giorni; Infrastrutture Venete, gestore di diverse idrovie in Veneto, conduce uno studio di fattibilità per la ricarica delle imbarcazioni ibride ed elettriche e per la fornitura di energia elettrica da terra alle imbarcazioni ormeggiate, in alternativa ai generatori diesel di bordo; Uniontrasporti utilizza le soluzioni a supporto degli operatori; Sogesca facilita  il dialogo tra innovazione tecnologica e necessità operative, contribuendo anche al Manifesto per lo Sviluppo Sostenibile del Sistema Idroviario Padano-Veneto, l’action plan presentato al ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti.

La soluzione

Il sistema sviluppato da Enea si articola su due livelli tecnologici integrati. Il primo è la rete di piastre di pesatura subacquee, installate nei punti più critici del fiume e dotate di sensori in fibra ottica con tecnologia Fbg (Fiber Bragg Grating), sviluppata dal Laboratorio Fotonica del Dipartimento Nucleare di Enea. La piastra di pesatura è meccanicamente semplice: un tamburo sigillato, interrato e bloccato sul fondo del fiume, senza parti in movimento. I sensori in fibra ottica misurano le deformazioni della piastra superiore causate dal peso dei sedimenti e dei detriti che vi si accumulano sopra, consentendo di calcolare in tempo reale l’altezza della colonna di materiale depositato. La scelta della fibra ottica risponde invece a esigenze operative specifiche degli ambienti subacquei: la tecnologia non richiede alimentazione elettrica sul fondo del fiume, è resistente a interferenze elettromagnetiche e all’immersione in acqua e riduce la frequenza dei guasti e degli interventi di manutenzione.

Il secondo livello tecnologico è il modello di intelligenza artificiale sviluppato dal Laboratorio Infrastrutture critiche di Terin , che integra i dati raccolti dai sensori con parametri idrologici e meteorologici per restituire una lettura unificata e in tempo reale dello stato del fiume.

Il valore aggiunto del sistema, oltre alla descrizione puntuale del fondale, è la capacità di prevedere le condizioni di navigabilità fino a dieci giorni. “Queste previsioni sono particolarmente rilevanti per individuare in anticipo situazioni critiche, come l’accumulo eccessivo di sedimenti o detriti, che possono ridurre la profondità e aumentare il rischio di incaglio delle imbarcazioni”, sottolinea Maria Luisa Villani, ricercatrice del Laboratorio Infrastrutture critiche di Enea-Terin. Disporre di informazioni predittive permette agli operatori della navigazione e della logistica di pianificare in modo più affidabile le spedizioni, evitando ritardi, fermo dei battelli e perdite economiche che possono avere effetti a catena sull’intera filiera.

I vantaggi e l’evoluzione del progetto

Gli effetti attesi dell’introduzione del sistema si articolano su tre livelli. Il primo è operativo: la misura distribuita tramite fibra ottica produce dati più continui, più stabili nel tempo e disponibili anche in condizioni operative estreme, quando l’uscita dei battelli batimetrici risulterebbe difficoltosa o impossibile. Il secondo è ambientale: la sostituzione delle campagne di misura quotidiane effettuate con imbarcazioni a diesel comporta una riduzione delle emissioni di gas serra e abbatte l’impronta di carbonio associata al monitoraggio della navigabilità. Il terzo è logistico-economico: disponendo di previsioni a dieci giorni, gli operatori possono pianificare carichi e tempi con un margine di affidabilità maggiore, riducendo il rischio di fermo dei battelli e le perdite a catena lungo la filiera.

La fase attuale del progetto è quella della validazione sul campo. “Ora dobbiamo sperimentare il sistema in tratti selezionati del Po per validarlo in condizioni reali, dopo i test in laboratorio”, spiega Michele Arturo Caponero del Laboratorio Fotonica del Dipartimento Nucleare di Enea. “Una volta completata questa fase — aggiunge — sarà possibile creare una rete permanente di monitoraggio lungo il fiume, offrendo dati in tempo reale agli operatori della navigazione, ai gestori delle vie fluviali e alle autorità responsabili della sicurezza”. Il passaggio dalla sperimentazione all’infrastruttura permanente è il momento in cui le tecnologie di un progetto di ricerca diventano strumenti di servizio pubblico, e dovrà accompagnarsi a scelte di governance coerenti con il ruolo del Po nelle reti Ten-T. Il caso mostra come l’integrazione tra sensoristica fisica e modelli di intelligenza artificiale possa applicarsi anche a infrastrutture tradizionalmente lontane dalla narrativa digitale, come le vie d’acqua interne, e concorrere a obiettivi di policy tra cui la riduzione delle emissioni nei trasporti e la resilienza climatica delle infrastrutture critiche, difficilmente raggiungibili con i soli strumenti tradizionali.

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