For the efficient discovery of knowledge and information from the observed systems, data mining techniques can be an useful tool for the prediction of water quality at intake station in rivers. Deterioration of water quality can be caused at intake station in dry season due to insufficient flow. This demands additional outflow from dam since some extent of deterioration can be attenuated by dam reservoir operation to control outflow considering predicted water quality. A seasonal occurrence of high ammonia nitrogen ($NH_3$-N) concentrations has hampered chemical treatment processes of a water plant in Geum river. Monthly flow allocation from upstream dam is important for downstream $NH_3$-N control. In this study, prediction models of water quality based on multiple regression (MR), artificial neural network and data mining methods were developed to understand water quality variation and to support dam operations through providing predicted $NH_3$-N concentrations at intake station. The models were calibrated with eight years of monthly data and verified with another two years of independent data. In those models, the $NH_3$-N concentration for next time step is dependent on dam outflow, river water quality such as alkalinity, temperature, and $NH_3$-N of previous time step. The model performances are compared and evaluated by error analysis and statistical characteristics like correlation and determination coefficients between the observed and the predicted water quality. It is expected that these data mining techniques can present more efficient data-driven tools in modelling stage and it is found that those models can be applied well to predict water quality in stream river systems.
Recently, as the incidence of climate warming and abnormal climate increases, the forecasting of hydrological factors such as precipitation and river flow is getting more complicated, and the risk of water shortage is also increasing. Therefore, this study aims to develop a model for predicting the amount of water intake in mid-term. To this end, the correlation between water intake and meteorological factors, including temperature and precipitation, was used to select input factors. In addition, the amount of water intake increased with time series and seasonal characteristics were clearly shown. Thus, the preprocessing process was performed using the time series decomposition method, and the support vector machine (SVM) was applied to the residual to develop the river intake prediction model. This model has an error of 4.1% on average, which is higher accuracy than the SVM model without preprocessing. In particular, this model has an advantage in mid-term prediction for one to two months. It is expected that the water intake forecasting model developed in this study is useful to be applied for water allocation computation in the permission of river water use, water quality management, and drought measurement for sustainable and efficient management of water resources.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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1992.07a
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pp.133-141
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1992
A three water-intake structure designed to built along the right bank of the Missouri River near Chesterfield, Missouri was model-tested at an undistorted scale of 1:5. Although the discharge capacity of each of six pumps to be installed is only 21,000 gpm, the model indicated strong flow circuation and unstable free-surface conditions as flow entered the two-pump bay through a narrow sluice opening at an angle. Strong free-surface vartices were also observed in the model. The sump modifications developed in the study included an array of baffle bars, a perforated plate, floor splitters, and floor-corner fillets. The solutions developed in this study could be applied to other pump sumps with multiple pump units.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.4B
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pp.343-352
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2011
The water quantity by intake station as well as the tributary flow discharge acting as sink or source were added to the main flow rate in the present study and RMA-2 and RMA-4 models were applied to the reach from Pal-dang dam to Jam-sil submerged weir to investigate the influence of water supply withdrawal on the river flow and water quality. The numerical results revealed that the water supply withdrawal from 5 intake stations located upstream of Jam-sil submerged weir changed the total flow rate and therby induced different hydraulic characteristics in terms of water surface elevation and velocity. The changed flow field by the inclusion of water intake quantity led to the variation of water quality. By the consideration of the water supply withdrawal, the velocity structure was significantly disturbed by the outflowing flow condition nearby Gu-ui, Ja-yang, and Pung-nap intake stations. Furthermore, the mean velocity was lowered by 25% and the stage upstream of Gu-ui station rose upto 1.5 cm compared with the result by exclusion of water intake. In case of no water withdrawal, the distribution of BOD concentration was parallel throughout the domain. However, when the water withdrawal is considered, the distribution of BOD concentration nearby the Gu-ui, Am-sa, and Ja-yang station was signifiantly changed. In addition, the BOD concentration including the intake stations showed higher value at the downstream of the reach due to the loss of the discharge by water withdrawal effect. It is concluded that both the inflow and outflow discharges from tributaries and water intake stations should be included in the numerical simulation to analyze the hydrodynamic behaviors and mixing characteristics more accurately.
In this paper a concept of the paradigm shift in the operations of Water and Wastewater systems regarding the production and usage of water was introduced. Based on this concept the interrelationships between the water quality in the upper basin of NakDong River relative to Busan and the degree of satisfaction of the customers on the water supply service in Busan were modeled using the System Dynamics modeling methodology. SamRangJin basin area was determined as the upper basin of Busan after analyzing the relationships between the water quality of MoolGeum water intake point and water quality data of various mid- and upper water intake points along NakDong River. The amount of contaminants generated in SamRangJin basin was modeled using the Gross Regional Domestic Product in the area and the treated amount was calculated using the efficiency of wastewater treatment and the degree of improvement of environmental condition per investment. The water quality at MoolGeum water intake point was modeled to take the effects of the remaining amount of contaminants after treatment and the non-point source contaminants in SamRangJin basin. Using the developed System Dynamics model the effects of the investment for the improvement of environmental condition in SamRangJin basin were compared to the case of alternate water source development for Busan in terms of the degree of satisfaction of the customers on the water supply service in Busan.
Park, Hong-Ki;Jung, Eun-Young;Son, Hee-Jong;Choi, Jin-Taek
Journal of Environmental Science International
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v.26
no.3
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pp.393-399
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2017
In order to determine the optimal water intake point, the distribution of blue-Green algae and water quality factors in relation to the depth of the Mulgum and Maeri stations located downstream of the Nakdong River were investigated from Jun. 2015 to Sep. 2016. When the current surface water intake system was converted to the deep water intake system, Chl-a concentration and blue-Green algae were reduced by 64.1% and 80.5%, respectively. Microcystin-LR was reduced by 50% to 100%, while geosmin and 2-MIB of the odorant substances were reduced by 42.9% and 11.8%, respectively. The water quality factors such as pH, water temperature, TOC and COD were gradually decreased by 30% in deep water. Therefore, if we used the deep water intake system selectively in the summer season when blue-Green algae masses occur, the concentration of the influx of blue-green algae and its by-products can be expected to decrease, leading to reduced operation costs in tap water production and improved of raw water quality.
As an essential prerequisite for systematic and integrated management of river water, it is necessary to secure the basic data such as discharge supplied to the river and released from the river. Under the current permit system for river water use, 59.1% of licensed facilities were found to have no discharge meters in 2017, especially for agricultural water, which makes it difficult to secure reliable data as a large portion of the reports are voluntarily reported by users. In this study, the indirect discharge measurement method of calculating the discharge through the power usage of the pumping station was applied to secure reliable discharge data. In particular, focusing on the fact that the discharge calculated by the power usage method differed with the actual discharge according to the level of the river, the study was conducted on improving the power usage method reflecting the river water level and improving the accuracy of discharge data. Analysis of the discharge calculated using the power usage method considering river water level using the correlation analysis method such as regression analysis, percent difference, root mean square error etc. confirmed that the results are not high compared to the conventional power usage method, but are slightly more approximated to the actual discharge. Therefore, although reliable discharge data can be obtained from the existing power usage method, it is expected that more accurate data on intaking water of river water can be obtained if the improved power usage method is used at points where the variation in the water level of the river is large.
This study has been conducted to estimate the occurrence of Cryptosporidium oocysts in water supplies in the Metropolitan area of Seoul, South Korea, for 10 years from 2000 to 2009. Water samples were collected quarterly at 6 intakes in the Han River and its largest stream and 6 conventional Water Treatment Plants (WTPs) serving drinking water for 10 million people of Seoul. Cryptosporidium oocysts were found in 22.5% of intake water samples and arithmetic mean was 0.65 oocysts/10 L (range 0-22 oocysts/10 L). Although the annual mean of oocyst number was as low as 0.04-1.90 oocysts/10 L, 3 peaks in 2004 and 2007 were observed and the pollution level was a little higher in winter. The lowest density was observed at Paldang intake and the pollution level increased at Kuui and Jayang intakes. At the end of the largest stream, oocysts were found in 70% of collected samples (mean 5.71 oocysts/10 L) and it seemed that its joining the Han River resulted in the increase at Kuui intake and downstream. Oocyst removal by physical process exceeded 2.0-2.3 log and then all finished water samples collected at 6 WTPs were negative for Cryptosporidium in each 100 L sample for 10 years. These results suggested that domestic wastewater from the urban region could be a source of Cryptosporidium pollution and separating sewage systems adjacent to the intakes could be meaningful for some intakes having weakness related to parasitological water quality.
Dynamic test with scaled model of a group of intake towers was performed to study the dynamic interaction between water and towers. The test model consists of intake tower or towers, massless foundation near the towers and part of water to simulate the dynamic interaction of tower-water-foundation system. Models with a single tower and 4 towers were tested to find the different influences of the water on the tower dynamic properties, seismic responses as well as dynamic water-tower interaction. It is found that the water has little influence on the resonant frequency in the direction perpendicular to flow due to the normal force transfer role of the water in the contraction joints between towers. By the same effect of the water, maximum accelerations in the same direction on 4 towers tend to close to each other as the water level increased from low to normal level. Moreover, the acceleration responses of the single tower model are larger than the group of towers model in both directions in general. Within 30m from the surface of water, hydrodynamic pressures were quite close for a single tower and group of towers model at two water levels. For points deeper than 30m, the pressures increased about 40 to 55% for the group of towers model than the single tower model at both water levels. In respect to the pressures at different towers, two mid towers experienced higher than two side towers, the deeper, the larger the difference. And the inside hydrodynamic pressures are more dependent on ground motions than the outside.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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