Abstract
Riverbank filtration is a natural process, using alluvial aquifers to remove contaminants and pathogens in river water for the production of drinking water. Back analysis which minimizes the objective function that is typically the sum of squares of the differences between the calculated and measured quantities is used for the estimation of aquifer parameters. In this study, transmissivity is back-analysed using the BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) scheme for optimization. MOC is used to obtain calculated groundwater level. The developed inverse model was applied to Dae-san, Chang-won city where riverbank filtration is being undertaken. The model showed good convergence behavior for different groundwater conditions. The performance of the model was better than a widely-used commercial software package in terms of error between calculated and observed groundwater level.
강변여과는 원수를 강변의 대수층에 통과시켜 지층의 자체 정화능력을 이용하여 원수 중의 오염물질을 상당량 저감한 후 상수를 공급하는 방식이다. 본 연구에서는 지질정수를 추정하는 방법 중 하나인 역해석을 이용하여 강변여과 지역의 투수량계수를 추정하였다. 역해석이란 현장에서 직접 측정한 값과 프로그램을 통해 계산된 값의 차를 목적함수로 두고 이를 최소로 하도록 미지의 매개변수를 결정하는 것이다. 최적화 기법으로 BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)를 이용하였고, 정해석을 위해서는 지하수흐름을 2차원적으로 모의할 수 있는 MOC을 사용하여 역해석 프로그램을 개발하였다. 프로그램의 적용성을 검증하기 위해 실제 강변여과를 하고 있는 경남 창원시 대산면의 관측 지하수위를 이용하여 그 지역의 투수량계수를 추정하였다. 개발된 프로그램은 상이한 지하수위 조건에서의 역해석에서도 좋은 수렴성을 보였으며, 상용 역산모델과의 비교에서도 우월한 결과를 나타냈다.