본 연구에서는 점진적인 유량 및 압력이 변화하는 상수관망에서 Rigid Water Column Theory를 이용하여 정상모형의 확장기간 모의해석보다 정확하고 수충격 해석보다는 계산비용 및 노력 측면에서 효율적으로 장시간 부정류 해석 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 이용하여 실제관망에 대하여 24 시간 열 수요량을 고려한 부정류 해석 및 밸브폐쇄로 인한 수충격해석 모의에 적용하였고 해석 결과는 다음과 같다. 24 시간 일변화 모의의 경우에 수요량이 증가할 경우 모든 관로에서 압력감소가 나타났으며 수요량이 감소할 경우 압력증가가 나타났다. 그리고 일 수요량의 변화에 따라 나타난 절점에서의 유량 및 압력 변화폭은 각 절점마다 다르고 수요량과 유량의 변화양상이 반대로 나타나는 관로도 발생하고 있으며 KYPIPE2의 결과와 본 모형의 유량 및 압력차이도 발생하고 있어 상수관망의 동역학적 해석의 필요성이 대두되었다. 밸브폐쇄로 인한 수충격모의에 본 모형이 적용되었을 때 본 모형은 유체의 압축성을 무시함으로 인해 밸브 완전 폐쇄와 동시에 압력과 유량의 변화가 전 관망에 발생하였고 수충격모형은 유체의 탄성으로 인해 발생된 압력파의 도달시간이 필요함으로 압력과 유량변화가 지체되어 나타났으나 전체적인 변화양상 및 변화폭의 크기 등은 유사한 경향을 나타내어 본 모형의 적용성을 입증하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 장기간 점진적인 관로 부정류를 비교적 정확하게 해석할 수 있을 것으로 판단되며 이를 이용하여 관로내 오염물의 확산해석, 수요량을 고려한 절점에서의 압력제어 및 누수저감, 장기간 관로내의 유량 및 압력 변화를 고려한 관망관리 등의 분야에서 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 기대되었다.
상수관망 시스템(Water Distribution System, WDS)은 이용자에게 양질의 상수도를 공급하기 위해 구축된 사회기반시설물로써, 정수된 물이 사용처에 도달하기까지 송수과정에서 발생 가능한 수질저하를 고려해야 한다. 일반적으로 정수장에서 염소처리를 한 후, 도달시간을 고려한 시스템 내 잔류 염소농도를 유지함으로써 수질저하를 예방한다. 여기서 상수도 내 잔류 염소농도는 미생물 번식 및 관내 부식물 등 다양한 생물 화학적 오염을 효과적으로 예방하는 반면, 과다할 경우 이용자의 음용성을 저해할 수 있어 시스템 전반에 걸쳐 염소농도의 적절한 관리가 요구된다. 특히, 상수관망에서는 공급경로 및 공급량에 따라 각 수요처의 도달 염소농도가 다르게 분포할 수 있으므로, 시설운영자는 균등하고 적절한 염소농도를 유지하기 위해 추가적인 염소 재투입시설을 설치하여 함께 관리하고 있다. 이 때, 염소투입 시설의 운영계획은 EPANET과 같은 상수관망 해석모형의 수질모의를 바탕으로 수립된다. 그러나 일반적으로 수질모의는 수리해석과는 달리 긴 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 개선하기 위해, 특정 네트워크의 수질모의 결과를 학습시킨 인공신경망(ANN) 모형을 구축하고 이를 이용하여 상수관망 수질모의 계산시간을 단축하고자 하였다. 여기서 ANN모형의 학습은 EPANET을 통해 미리 선정된 다양한 염소 투입지점의 염소 투입농도와 용수 공급량 자료, 그리고 주요 관측지점에서 측정된 염소농도자료를 이용하였다. 학습된 ANN모형을 EPANET 수질모의 결과와 비교 및 검증을 실시한 결과, 사전에 소요된 학습시간을 제외하면 수질모의 소요시간 측면에서 큰 개선효과를 보였으며, 대표지점에서의 수질모의 결과가 유사하였다. 추가적으로, 본 연구에서는 학습된 ANN모형과 최적화 알고리즘인 GA(Genitic Algorithm)를 연계하여 상수관망에서의 염소 재투입 스케줄링을 최적화하는 프로그램을 개발함으로써, 안전하고 경제적인 상수관망의 수질운영에 기여하고자 하였다.
지진은 인간의 통제가 불가능한 자연재해의 하나로 중요한 사회기반시설인 상수관망 시스템에 큰 피해를 유발하여 사회기능의 마비로 이어질 수 있다. 이러한 피해를 경감하기 위해서는 재해발생 이전에 시스템의 사전 보강을 통해 내구성을 강화하고, 재해피해 상황을 사전에 모의하여 필요한 복구전략, 복구자원 등의 대책을 마련하고, 실제 지진이 발생한 상황에서는 최대한 신속하게 피해를 복구하는 노력이 필요하다. 본 연구에서는 재해발생 상황을 고려하여 상수관망시스템의 지진피해를 모의하고 복구전략을 수립함으로써 복구대책을 마련할 수 있는 방안을 모색하고자 한다. 재해가 발생한 이후의 비상상황을 모의한 후, 시스템의 취약도 및 수리분석을 통해 최적의 복구대책 및 전략을 수립하기 위한 컴퓨터 기반의 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 먼저, 지진발생 시 발생 가능한 상수관망시스템의 관 파손, 누수, 배수지(정수지) 파손, 펌프시설 파손 및 전력차단으로 인한 펌프운영 중단, 기타 구조물의 파손 등의 취약도 분석을 통해 시스템 파괴 모의를 한 후, 복구 우선순위와 복구에 필요한 소요인력, 장비 등을 결정한다. 시스템의 피해상황을 관망 수리해석 모형인 EPANET 모형에 반영하여 정밀한 수리해석을 실시함으로써 재해 상황에서의 용수공급 상황을 실제와 가깝게 재현하도록 한다. 다음으로, 복구전략에 따른 실제 복구진행상황(파손관의 수리, 전력회복에 따른 펌프재가동 등)을 시간별로 모의하여 절점별 공급 가능량을 계산한다. 효율적인 복구전략을 마련하기 위해 다양한 민감도분석을 실시하여, 가장 효과적인 복구전략을 선정하였다. 본 연구에서 개발한 컴퓨터 기반의 시뮬레이션 모형은 복구 소요시간 예측, 복구 소요자원 산출, 시 공간적 복구 진행상황 등을 정량화한 의사결정 시스템의 역할을 수행 할 수 있다. 또한, 상수관망에 발생할 수 있는 다양한 지진피해를 모의하여, 해당 시스템에 가장 효과적인 복구전략을 마련하는데 도움을 줄 것이다.
인천지역의 상수도공급은 팔당댐을 취수원으로 하여 도수, 송수관을 거쳐 인천지역 내 정수장을 통하여 각 급수지역까지 일원화된 관로시스템으로 공급되고 있다. 관망에서의 적절한 수압관리, 노후관로 교체사업 등은 급수관망 내 관로 사고위험을 줄일 수 있고, 누수량을 저감하여 무수율의 감소로 이어질 수 있다. 상수관망 내 누수에 영향을 주는 물리적, 운영적 요소를 파악하고, 이를 이용하여 누수해결을 위한 방법론을 제시하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 인천시 배수관망 데이터를 활용하여 통계분석 및 인공신경망을 통하여 무수율에 영향을 미치는 인자를 선별하고, 무수율과의 연관성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 대상지역에 대한 시설현황 및 운영자료를 취득하고, 무수율 분석에 활용하였다. 인천시의 소블럭을 대상으로 관로노후도, 배수관연장, 평균관경, 급수전당 공급량, 누수발생 횟수, 용도지역, 관망구성 형태 등을 고려하여 무수율과의 관계분석을 위한 통계분석을 수행하였다. 특히 급수에 필요한 최소에너지와 관망에서 공급되는 에너지를 비교하기 위하여 관망해석 프로그램인 EPANET을 이용하여 관망내 절점에서의 수압과 수요량이 적용된 최소공급에너지를 활용하였고, 이를 통하여 블록 내 과잉공급에너지와 무수율의 영향성을 비교하였다. 최종적으로 산출된 주요인자에 대한 주성분분석, 분산분석, 다중회귀분석 등의 통계분석과 인공신경망에 의해 학습된 알고리즘을 통하여 산정된 무수율을 실측 무수율과 비교, 분석하였다. 인공신경망에 의해 산정된 무수율과 실측 무수율의 정확도를 평가하기 위하여 MAE, MSE, PBIAS 등의 정확도 평가와 산점도 분석을 수행하고, 상관계수를 도출하여 가장 정확한 방법을 결정하였다. 분석 결과 통계분석에 의한 다중회귀식으로 산출된 무수율 보다 인공신경망에 의한 무수율이 실측값에 더욱 근접한 것으로 나타났으며 이용된 뉴런의 수의 따라 산출결과가 상이하기 때문에 최적 뉴런의 수를 산정해야 할 필요가 있음을 확인하였다. 특히 사용된 상수관망 주요인자 중 주성분분석을 통하여 선정된 각 성분을 인공신경망에 적용시 더욱 정확한 무수율 예측이 가능한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 기존에 개발된 상수도 관련 GIS(geographic information system)에서 관로해석을 위한 자료를 자동으로 입력할 수 있고, 사용자를 위한 GUI(geographic user interface)를 제공하는 GNLP(GIS linked non-linear pipe network analysis program)프로그램을 개발하였다. 관로시스템의 수리해석은 Hazen-Williams의 손실수두방정식을 기초로 한 비선형 해석기법을 이용하여 시행하였으며, 데이터베이스 응용 프로그램을 작성하기 위해서 관계형 데이터베이스 관리시스템(RDBMS ; relational database management system)인 Microsoft사의 Microsoft Access를 사용하였다. 이 GNLP 프로그램은 실제 관망설계자가 관로시스템의 수리해석에 필요한 자료의 입력을 용이하게 할 수 있도록 시스템환경을 개선하였다. 그리고 압력 및 유량 등 관로시스템의 수리적 해석 결과를 표 및 챠트 형태로 출력이 가능하고, Excel 파일로 변환이 가능하다. 또한 GIS의 중요 요소인 질의(query) 기능이나 분석된 자료를 확인하고자 할 때 이를 효과적으로 디스플레이가 가능하도록 개발되었다.
부정류 해석프로그램을 이용하여 각 절점에서 갑작스런 유량의 변화가 일어났다고 가정하여 부정류 해석을 수행하였다. 각 절점에서 소요유량(demand)이 추가로 발생할 경우에 대해서 부정류 해석을 수행하였다. 추가 소요유량이 발생하였다는 것은 그 절점에서의 누수량으로 간주할 수 있으므로 실제 일어날 수 있는 누수에 대한 민감도 분석을 하여 센서의 설치지점을 선정한다면 보다 더 정확한 모니터링 지점선정이 될 것으로 판단된다. 다음과 같은 두 가지 방법을 통하여 모니터링 최적지점 선정방법을 비교하였다. 첫 번째는 한 절점에서 갑작스런 소요유량의 변화가 발생하면 그로인해 부정류가 발생한다. 이때 각 절점에서의 압력변위와 유량변화가 발생한 절점의 압력비를 합하고 절점의 수로 평균하여 민감도 분석을 수행한다. 특정 절점에서 유량변화로 발생한 압력의 변화가 다른 절점에 얼마나 영향을 미치는지에 대한 기여도를 부정류 해석결과를 이용하여 정량적으로 산정하는 방법이다. 특정 절점에서 유량의 변화가 생겼으므로 부정류해석 결과는 누수가 없을 때 최초 계산하였던 각 절점에서의 압력이 크게 유동하게 된다. 이때의 최고치와 최저치의 차는 압력변위이고 최초압력과의 비를 합산하고 절점의 수로 평균한 값을 비교하였다. 이렇게 계산된 값이 가장 큰 절점이 모니터링 지점으로 우선 선정된다. 두 번째 방법은 유량변화로 발생한 절점의 압력변위와 그 절점의 최초압력의 비를 산정하는 방법이며 부정류해석결과를 이용하였다. 한 절점에서 유량을 변화시키고 부정류로 인해 발생하는 압력변위와 최초압력의 비를 합산하고 절점수로 평균하여 민감도 분석을 수행한 것이다. 어느 절점의 압력변위와 최초압력의 비를 정량적으로 산정하여 민감도를 분석하고 비교하였다.
상수관망의 용수는 수용가가 사용하기에 불편함이 없는 적절한 유량과 압력으로 사용성이 충분히 만족된 상태에서 공급되어야 한다. 상수도 시스템의 수리학적 해석 방법으로 사용되는 Demand Driven Analysis (DDA) 방법은 관망의 수리학적 상태가 변화했을 때 부압이 발생하는 등 비현실적인 결과를 발생시킬 수 있다. Pressure Driven Analysis (PDA) 방법은 비정상상태에서의 압력 및 공급량의 변화를 알기 위하여, 절점수두-용수공급량 관계 (Head-Outflow Relationship, HOR)를 이용하는데, 이는 실측자료의 부족으로 인하여 대부분의 연구에서는 HOR이 가정되어 사용되었다. 본 연구에서는 PDA 분석에서 단점을 가진 HOR 대신, 절점에서 실제 사용성을 만족시키면서 공급이 가능한 용수량인 유효유량을 제안하였다. 그리고 Subsystem이 격리되었을 때 유효유량의 변화를 산정함으로써 격리된 부분의 관망에 대한 영향을 평가하여 이를 Subsystem 중요도 지수(Subsystem Importance Index, SII)로 정의하였다. 이를 위해 최적화 기법 중 하나인 Harmony Search와 상수관망 해석 프로그램인 EPANET을 결합하여 모형을 구축하였다. 제안된 모형을 대규모 상수관망에 적용하였으며, 본 모형은 상수관망의 유지, 보수 시에 관거 혹은 밸브 등의 처리 우선순위 산정 및 상수관망 신뢰도 평가로 활용 가능할 것으로 판단된다. 또한 유효유량산정을 통하여 상수관망이 실제로 사용함에 불편함이 없을 정도로 용수공급이 얼마나 가능한가를 종전에 비하여 보다 정량적으로 산정 가능하다.
비점오염원은 세정에 의해 하수관 내로 유입되어 수계까지 흘러 수계의 오염부하를 가중시킬 뿐만 아니라, 관의 상태에 따라 누수 및 월류를 야기하여 오염을 일으킨다. 이에 따라 하수관거의 유지관리 및 환경오염 방지를 위한 관거내 하수의 유량, 수질, 불명수 및 월류 등을 효율적으로 관리하기 위한 모니터링의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 하수관거의 경우, 지하에 설계되며 그 구조 및 연결이 복잡한 특성으로 인해 실제 하수관거에 대한 모니터링은 쉽지 않다. 본 연구에서는 시스템해석이론에 기초한 하수관망 오염제거 해석과 관망 모니터링 및 이상진단방법을 제시하였다. 먼저 하수관망 공정모사 프로그램인 Stormwater & Wastewater Management Model for expert (XP-SWMM)을 이용하여 관망 내의 오염물질의 거동패턴을 해석하였다. 둘째, 다변량 통계 모니터링을 이용하여 하수관망 내의 수질 모니터링 및 하수관망 유출을 탐지하는 관망 이상 진단을 수행하였다. 정적/동적 상태 시스템에 기초한 하수관망 오염 매카니즘 해석결과, 강우시 총질소와 총인 부하량이 비강우시보다 급격하게 증가함을 확인하였으며, 이는 수계의 오염부하를 가중시킬 것으로 판단되다. 이에 따라 하수관망 내 유출은 강우로 생긴 유량 및 유입오염물질의 농도 증가로 인한 관망이상으로 사료된다. 제안된 하수관망 모니터링 및 이상진단 기법은 도시 유역에서의 비점오염원 관리와 지속적인 모니터링에 있어 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
The residual chlorine concentration is an essential factor to secure reliable water quality in the water distribution systems. The chlorine concentration decays along the pipeline system and the main processes of the reaction can be divided into the bulk decay and the wall decay mechanisms. Using EPANET 2.0, it is possible to predict the chlorine decay through bulk decay and wall decay based on the pipeline geometry and the hydraulic analysis of the water distribution system. In this study, we tried to verify the predictability of EPANET 2.0 using data collected from experimental practices. We performed chlorine concentration measurement according to various Reynolds numbers in a pilot-scale water distribution system. The chlorine concentration was predicted using both bulk decay model and wall decay model. As a result of the comparison between experimental data and simulated data, the performance of the limited $1^{st}$-order model was found to the best in the bulk decay model. The wall decay model simulated the initial decay well, but the overall chlorine decay cannot be properly predicted. Simulation also indicated that as the Reynolds number increased, the impact of the wall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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