DOI QR코드

DOI QR Code

Fuzzy Techniques to Establish Improvement Priorities of Water Pipes

상수관로 개량 우선순위 수립을 위한 퍼지 기법

  • 박수완 (부산대학교 공과대학 사회환경시스템공학부 토목공학) ;
  • 김태영 (부산대학교 공과대학 사회환경시스템공학부) ;
  • 임기영 (부산대학교 공과대학 사회환경시스템공학부) ;
  • 전환돈 (서울과학기술대학교 건설공학부)
  • Received : 2011.08.02
  • Accepted : 2011.10.13
  • Published : 2011.11.30

Abstract

In this paper important factors in determining improvement priorities for water pipes were categorized into the effects of a pipe failure to entire pipe network and the characteristics of individual pipe. Subsequently, mathematical models that can quantify these factors were developed using the Fuzzy techniques. The effects of a pipe failure to entire pipe network and the characteristics of individual pipe that were estimated byFuzzy techniques were coined as Fuzzy Importance Index and Fuzzy Characteristic Index, respectively. The Fuzzy Characteristic Index was further categorized into Fuzzy Deterioration Index and Fuzzy Difficulty Index. Considerations were given to applying weights to specific factors in the developed model depending on the circumstances of model applications. To provide an example of the methodology an example pipe network, Net3, of the EPANET program was used. The Fuzzy Importance Index (FII) and Fuzzy Deterioration Index (FDI) were calculated for the Net3 network by considering the hydraulic effects of a pipe failure on the entire pipe network and the pipe deterioration as one of the individual pipe characteristics. Subsequently, the improvement priorities of the pipes in the Net3 pipe network were established based on the FII and FDI.

본 논문에서는 상수관로의 개량(교체또는갱생) 우선순위를 결정하는데 있어서 평가되어야 할 인자 또는 요소를 관로의 파손이 전체관망에 미치는 영향 및 개별관로의 특성으로 구분하였고, 이들을 퍼지기법을 적용하여 정량적으로 산정할 수 있는 모형을 개발하였다. 퍼지기법으로 산정되는 관로의 파손이 전체관망에 미치는 영향을 관로의 퍼지 중요도로 정의하였으며, 개별관로의 특성은 관로의 퍼지 특성도로 정의하였다. 퍼지 특성도는 다시 퍼지 노후도 및 퍼지 난이도 등으로 구분하여 산정할 수 있게 하였다. 한편, 각 평가요소를 퍼지기법으로 산정함에 있어서 적합한 평가대상이 차지하는 비중에 따라 평가대상의 가중치를 고려할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발된 방법론의 적용예를 제시하기 위하여 EPANET 관망해석 프로그램의 예제관망으로 제공되는 Net3 관망을 이용하였다. 관로의 파손이 전체관망에 미치는 수리학적 영향과 개별 관로의 특성중의 하나인 관로의 노후도를 Net3 관망내 관로 개량 우선순위 결정에 고려하여야 할 요소로 선정하여 Net3 관망 내 관로의 퍼지 중요도(Fuzzy Importance Index, FII) 및 퍼지 노후도(Fuzzy Deterioration Index, FDI)를 산정하였으며, 이를 이용하여 Net3 관망내 관로의 개량 우선순위를 수립하였다.

Keywords

References

  1. 유도근, 전환돈, 김중훈(2010) "Utopian Approach를 이용한 상수관망 개별관로 개량우선순위 산정에 관한 연구." 상하수도학회 논문집, 상하수도학회, 제24권, 제2호, pp. 183-193.
  2. 환경부(2002). 노후수도관 평가 및 관리 매뉴얼, 환경부.
  3. 환경부(2007). 상수도 관망진단 매뉴얼, 환경부.
  4. 환경부(2010). 상수도 통계, 환경부.
  5. Bentley Systems, Inc. (2005).WaterGEMs for GIS User's Guide: GEOSPATIAL WATER DISTRIBUTION MODELING SOFTWARE. DAA035880-1/0001, Haestad Methods Solution Center, Watertown, CT.
  6. Goulter, I.C., and Bouchart, F. (1988). "Fuzzy programming in water ditribution network design." Proceedings of 1st Conf. on Computer Methods and Water Resources, Rabat, Morocco, D. Ouazar, C.A. Brebbia, and H. Barthet, eds., Vol. 2, Computational Mechanics Publications, Southampon, Boston, pp. 33-44.
  7. Kleiner, Y., Rajani, B., and Sadiq, R. (2006). "Failure risk Management of buried infrastructure using fuzzy-based techniques." Journal of Water Supply: Research and Technology-AQUA, IWA, Vol. 55, No. 2, pp. 81-94. https://doi.org/10.2166/aqua.2006.075
  8. Rossman, L.A. (2000). EPANET2 Users Manual, EPA/ 600/R-00/057, US Environmental Protection Agency, Cincinnati, OH.
  9. Vamvakeridou-Lyroudia, L.S. (1995). "Fuzzy reasoning in water supply network optimisation." Proceedings 4th International Conf. on the Application of Artificial Intelligence to Civil and Structural Engineering, Cambridge, U.K., Civil-Comp Press, Edinburgh, U.K., pp. 255-262.
  10. Vamvakeridou-Lyroudia, L.S. (2003) "Optimal extension and parial renewal of an urban water supply network using fuzzy reasoning and genetic algorithms." Proceedings 30th IAHR Congress, pp. 329- 336.
  11. Yan, J.M., and Vairavamoorthy, K. (2003). "Fuzzy Approach for Pipe Condition Assessment." New Pipeline Technologies, Security, and Safety, Proceedings of the ASCE International Conference on Pipeline Engineering and Construction, Baltimore, Maryland, ASCE, Vol. 1, pp. 466-476.
  12. Zadeh, L.A. (1965). "Fuzzy sets." Information and Control, Vol. 8, pp. 338-353. https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X

Cited by

  1. Estimation of Non-Revenue Water Ratio for Sustainable Management Using Artificial Neural Network and Z-Score in Incheon, Republic of Korea vol.9, pp.11, 2017, https://doi.org/10.3390/su9111933
  2. Estimation of Non-Revenue Water Ratio Using MRA and ANN in Water Distribution Networks vol.10, pp.1, 2018, https://doi.org/10.3390/w10010002
  3. Estimation of Leakage Ratio Using Principal Component Analysis and Artificial Neural Network in Water Distribution Systems vol.10, pp.3, 2018, https://doi.org/10.3390/su10030750