RAPIDS™ DECISION MEMO
Gestión de Riesgos Ambientales — Facilidades y Operaciones Industriales
JR Engineering Company
RAPIDS™ Framework — Recurrent Analytics · Predictive Intelligence ·
Data-driven Solutions
RAPIDS™ Framework — Recurrent Analytics · Predictive Intelligence · Data-driven Solutions
25 de October de 2025
Contexto y Alcance del Análisis
La gestión de riesgos ambientales en entornos industriales, extractivos y de infraestructura requiere anticipar y controlar eventos como pérdida de contención, infiltración, rebosamiento o emisiones fugitivas, que pueden afectar suelo, subsuelo, aguas superficiales y subterráneas. Estos impactos se modulan por condiciones hidrológicas, geomorfológicas y operativas.
El enfoque RAPIDS™ no solo caracteriza riesgos, sino que los gestiona de forma predictiva y antifrágil, mediante análisis de residuos desestacionalizados (STL), control de estrés hídrico con CHIRPS, y aprendizaje continuo vía validación in situ y ML.
El alcance abarca instalaciones industriales, plantas de tratamiento, facilidades de producción, infraestructura energética y sistemas de almacenamiento o disposición de residuos líquidos y sólidos.
Se basa en Environmental Intelligence Analysis (EIA) integrada al RAPIDS™ Framework v1.3, combinando observación multiespectral, series temporales desestacionalizadas, análisis comparativo con áreas de control y calibración iterativa, para generar decisiones técnicas y regulatorias basadas en evidencia reproducible.
Ámbito de aplicación
- Instalaciones: Piscinas/celdas, tanques, PTAR, áreas de
transferencia, perímetros.
- Corrientes: Borras, aguas aceitosas, fondos de tanques (FWKOs,
skimmers).
- Stakeholders: Operador del activo, contratista de residuos,
autoridad ambiental.
- Integración: Pozos de inspección, piezómetros, recorridos operativos.
Enfoque
Análisis Comparativo y Evolutivo — Antifrágil por Diseño
La fortaleza del enfoque RAPIDS™ radica en su capacidad para gestionar riesgos mediante inteligencia que mejora con la validación:
Comparación espacial (áreas de control): Se seleccionan zonas sin actividad industrial para comparar residuos de índices multiespectrales (NDWI, NDVI, LST, BSI) tras desestacionalización (STL). Esto aísla impactos reales y elimina falsos positivos por clima o vegetación.
Evolución temporal (serie histórica ≥24 meses): La descomposición STL separa tendencia, estacionalidad y residuo. El residuo es la señal clave: permite diferenciar eventos puntuales (fugas) de procesos crónicos (infiltración), con validación estadística (p < 0.01) y control de CHIRPS para descartar estrés hídrico.
Principales beneficios
- Detección temprana de anomalías reales mediante residuos
desestacionalizados (STL), eliminando estacionalidad y estrés hídrico
(CHIRPS).
- Ventaja temporal (días antes del impacto detectable en campo) a
calibrar en fase piloto con serie histórica ≥24 meses.
- Reducción significativa de falsos positivos mediante validación in
situ y ML iterativo, con porcentaje a calibrar en fase piloto.
- Cumplimiento proactivo: líneas base auditables, trazabilidad
digital, reportes automáticos.
- Sistema antifrágil: cada validación (incluso fallida) calibra y
mejora el modelo.
- Valor de negocio: menor muestreo, menos sanciones, mayor confianza con clientes y autoridades.
Matriz de Riesgos Ambientales — Enfoque RAPIDS™ EIA
| Tabla 3.1 — Riesgos Ambientales Asociados a Facilidades y Operaciones1 | ||
| Fuente: JR Engineering Company — RAPIDS™ Framework (2025)2 | ||
| Riesgo | Consecuencia | Cómo ayudamos a gestionarlo |
|---|---|---|
| Pérdida de contención (tanques, diques, líneas) | Liberación de hidrocarburos, salmueras o residuales con impacto en suelo, agua superficial o subterránea. | Detección temprana mediante análisis de residuos desestacionalizados (STL) en NDWI, validado con CHIRPS y muestreo in situ. Acción: inspección + contención inmediata. |
| Rebosamiento o drenajes colmatados | Dispersión de contaminantes por lluvia o sobrecarga hidráulica, afectando cuerpos de agua cercanos. | Alerta predictiva por combinación de cambios en BSI y precipitación (CHIRPS), diferenciando rebosamiento real de estrés hídrico natural. ML reduce falsos positivos. |
| Emisiones fugitivas o evaporación no controlada | Afectación a vegetación, calidad del aire y salud de ecosistemas aledaños. | Identificación de anomalías en residuos de NDVI y LST. Sistema antifrágil: cada validación mejora el modelo. |
| Infiltraciones hacia el subsuelo | Migración lenta de contaminantes a acuíferos, con riesgo crónico para aguas subterráneas. | Monitoreo de tendencia en residuos (STL) y patrones térmicos (LST). Detección temprana antes de impacto en piezómetros. |
| Riesgo regulatorio y reputacional | Sanciones, pérdida de licencia social o multas por falta de trazabilidad o evidencia objetiva. | Línea base multianual verificable, residuos auditables, reportes automáticos y trazabilidad digital. Cumplimiento proactivo. |
| 1 Los riesgos se definen con base en condiciones operativas típicas de facilidades industriales y energéticas. | ||
| 2 RAPIDS™ Framework aplica metodologías de análisis multiespectral, series temporales y métricas de cambio espacial. | ||
Registro Visual y Evidencia Multiespectral
La interpretación visual y multiespectral permite observar patrones, tendencias y señales tempranas asociadas a los riesgos ambientales mencionados. Estas imágenes sirven como evidencia técnica para la validación de hipótesis, la verificación de medidas correctivas y la comunicación de resultados a partes interesadas.
