The impacts of turbidity flow induced by summer rainfall events on water supply, aquatic ecosystems, and socioeconomics are significant and major concerns in most of reservoirs operations. As a decision support tool, the real-time turbidity flow monitoring and modeling system RTMMS is under development using a laterally integrated two-dimensional (2D) hydrodynamic and water quality model. The objectives of this paper is to present the preliminary field observation results on the characteristics of rainfall-induced turbidity flows and their density flow regimes, and the model performance in replicating the fate and transport of turbidity plume in a reservoir. The rainfall-induced turbidity flows caused significant drop of river water temperature by 5 to $10^{\circ}C$ and resulted in density differences of 1.2 to $2.6kg/m^3$ between inflow water and ambient reservoir water, which consequently led development of density flows such as plunge flow and interflow in the reservoir. The 2D model was set up for the reservoir. and applied to simulate the temperature stratification, density flow regimes, and temporal and spatial turbidity distributions during flood season of 2004 After intensive refinements on grid resolutions , the model showed efficient and satisfactory performance in simulating the observed reservoir thermal stratification and turbidity profiles that all are essentially required to enhance the performance of RTMMS.
Large artificial dam reservoirs and associated downstream ecosystems are under increased pressure from long-term negative impacts of turbid flood runoff. Despite various emerging issues of reservoir turbidity flow, turbidity modeling studies have been rare due to lack of experimental data that can support scientific interpretation. Modeling suspended sediment (SS) dynamics, and therefore turbidity ($C_T$), requires provision of constitutive relationships ($SS-C_T$) and accounting for deposition of different SS size fractions/types distribution in order to display this complicated dynamic behavior. This study explored the performance of a coupled two-dimensional (2D) hydrodynamic and particle dynamics model that simulates the fate and transport of a turbid density flow in a negatively buoyant density flow regime. Multiple groups of suspended sediment (SS), classified by the particle size and their site-specific $SS-C_T$ relationships, were used for the conversion between field measurements ($C_T$) and model state variables (SS). The 2D model showed, in overall, good performance in reproducing the reservoir thermal structure, flood propagation dynamics and the magnitude and distribution of turbidity in the stratified reservoir. Some significant errors were noticed in the transitional zone due to the inherent lateral averaging assumption of the 2D hydrodynamic model, and in the lacustrine zone possibly due to long-term decay of particulate organic matters induced during flood runoffs.
저수지 탁수 모델링에서 실측자료가 없는 경우 유입하천 부유사 농도(SS) 산정을 위해 유량(Q)과 SS 관계식이 자주 사용된다. 일반적으로 하천을 통과하는 SS 부하율은 유량에 의해 변동된다는 가정 하에 유량과 SS의 멱함수(SS=aQb) 관계가 가장 빈번히 적용되고 있다. 그러나 Q-SS 관계는 측정 지점에 따라 배타적 특성을 가지며, 동일 지점에 대해서도 연중 계절적 변동성이 있다. 더욱이, Q-SS 관계는 동일한 수문곡선에서도 유량 상승기와 하강기에 이격현상을 보이기도 한다. 본 연구의 목적은 용담댐 저수지와 소양강댐 저수지 유입 하천에서 강우시 연속 실측한 자료를 바탕으로 Q-SS 관계의 이격현상을 고찰하고, SS 부하율 산정 오차에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 연구결과, Q-SS 관계는 홍수사상 동안 높은 분산도와 시계방향의 이격현상을 보였으며, 동일한 유량에 대해 유량 상승기가 하강기보다 SS 농도가 높게 나타났다. 이러한 이격현상은 저수지로 유입하는 SS 부하량 산정에 있어 유의할 만한 오차로 작용하였으며 Q-SS 멱함수는 실측 부하량을 과소평가하는 결과를 가져왔다. 이것은 저수지 탁수모델링에서 중요하게 고려해야 할 사항이다. 본 연구에서는 Q-SS 관계식의 대안으로 탁도-SS관계가 제시되었다. 탁도-SS 관계는Q-SS 관계보다 분산도가 작았으며 실측 부하량과의 오차를 획기적으로 줄였다. 따라서 저수지로 유입하는 SS 부하율의 보다 정확한 산정과 탁수모델링의 신뢰도를 높이기 위해서는 유입 탁도에 대한 실시간모니터링이 필요하다.
An integrated water quality management of reservoir and river would be required when the quality of downstream river water is affected by the discharge of upstream dam. In particular, for the control of downstream turbidity during flood events, the integrated modeling of reservoir and river is effective approach. This work was aimed to develop a laterally-averaged two-dimensional hydrodynamic and water quality model (CE-QUAL-W2), by which water quality can be predicted in the downstream of Yongdam dam in conjunction with the reservoir model, and to validate the model under two different hydrological conditions; wet year (2005) and drought year (2010). The model results clearly showed that the simulated data regarding water elevation and suspended solid (SS) concentration are well corresponded with the measured data. In addition, the variation of SS concentration as a function of time was effectively simulated along the river stations with the developed model. Consequently, the developed model can be effectively applied for the integrated water quality management of Yongdam dam and downstream river.
The training and prediction modeling using an artificial neural network was implemented to predict the turbidity of treated water as well as to estimate the optimized feed concentration of polyaluminium chloride (PACl) in a water treatment plant. The parameters used in the input layers were pH, temperature, turbidity and alkalinity, while those in output layers were PACl and turbidity of treated water. Levenberg-Marquadt method of feedforward back-propagation perceptron in the neural network toolbox of MATLAB program was used in this study. Correlation coefficients of the training data with the measured data were 0.9997 for PACl and 0.6850 for turbidity and those of the testing data with measured data were 0.9140 for PACl and 0.3828 for turbidity, when four parameters at input layer, 12-12 nodes each at both the first and the second hidden layers, and two parameters(PACl and turbidity) at output layer were used. Although the predictability of PACl was improved, compared to that of the previous studies to use the only coagulant dose as output layer, turbidity in treated water could not be predicted well. Acquisition of more data through several years obtained with the advanced on-line measuring system could make the artificial neural network useful and practical in actual water treatment plants.
국내 많은 저수지들과 그 하류하천은 높은 탁도를 가진 물의 장기적인 방류로 인해 수자원 이용과 수생태계 관리에 많은 어려움을 겪고 있다. 탁도($C_T$)는 물의 탁한 정도를 나타내는 척도로써, 수질과 수환경의 건강을 평가하는 매우 중요한 지표로써 광범위하게 사용되어 왔지만, 모형의 검증에 필요한 실험 자료의 부족으로 인해 탁도 모델링에 대한 연구는 지금까지 매우 부족하였다. 본 연구의 목적은 광범위한 현장 실측자료를 이용하여 성층화된 대청호로 유입한 탁수의 밀도류 거동 모의를 위한 3차원 수리-입자동력학 연동 수치모형인 ELCOM-CAEDYM의 적용성을 검증하는데 있다. 입자크기에 따라 구분된 3개 그룹의 부유물질 (SS) 농도가 모형의 모의변수로 사용되었으며, 모형 변수인 SS와 저수지내 실측값의 $C_T$의 변환을 위해 저수지 지점별로 측정한 SS-$C_T$ 상관관계를 사용하였다. 모의결과는 2004년에 대청호의 회남과 댐앞 지점에서 수심별로 실측한 수온과 탁도 자료와 비교함으로써 검증하였다. 모형은 저수지의 성층구조, 탁수를 포함한 하천 밀도류의 시간에 따른 진행과정을 잘 재현하였으며, 탁도의 수직분포와 크기도 실측값과 부합하였다. 본 연구에서 제시한 3차원 수치모형과 탁도 모델링 방법론은 유사한 탁도 문제를 가지고 있는 다른 저수지에서도 탁수의 최적관리를 위한 지원 도구로써 사용 가능하다고 사료된다.
저수지의 탁수 장기화는 몬순기후대의 많은 나라에서 물 공급시스템의 효율성과 지속가능성을 저하시킨다. 본 연구에서는 대청댐 저수지를 대상으로 홍수시 유입하는 탁수의 실시간 감시와 예측을 통해 탁수의 최적조절 대안을 효과적으로 분석할 수 있는 의사결정지원시스템인 RTMMS를 개발하였다. RTMMS는 실시간 계측자료를 수집하여 저장, 조회할 수 있는 데이터베이스관리시스템, 모델의 입력 자료를 자동 생성하기 위한 예측모듈, 2차원 저수지 탁수예측 모델, 그리고 모델의 수행결과 분석 및 다양한 시나리오에 따른 의사결정이 가능하도록 설계된 후처리시스템으로 구성되어 있다. RTMMS의 예측 신뢰도를 검증하기 위해 2004년 홍수기 동안 실시간 계측을 통해 수집된 자료를 이용하여 모델을 보정하고, 2006년 홍수사상을 대상으로 실시간 검증 모델링을 실시하였다. 저수지의 수온과 탁도의 시공간적인 변화를 모의하고 실측값과의 오차를 분석하였다. RTMMS는 저수지내 탁수의 밀도류 유동특성과 소멸과정을 비교적 잘 모의하였으며, 특히 시스템의 실시간 적용에 필수적인 조건인 계산효율이 매우 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 RTMMS의 구성은 비슷한 탁수문제를 가지고 있는 많은 저수지에서도 물 공급시설의 최적관리와 하류 수생태계의 향상을 위해 효과적으로 적용될 수 있을 것이다.
저수지를 통한 수자윈의 지속적 확보와 이용에 걸림돌이 되고 있는 탁수의 장기발생문제를 기술적으로 해결하고자 실시간 탁수 감시와 예측시스템(RTMMS)을 구축 중이며, 2004년 홍수기 동안 대청호를 대상으로 유입하는 탁수의 수리 및 수질특성을 조사하고 2차원 횡방향 평균 수리 및 수질모형인 CE-QUAL-W2(W2)를 적용하여 탁수의 밀도류 거동과 시${\cdot}$공간적 분포를 예측하고 실측값과 비교하여 모형의 적용가능성을 평가하였다. 강우사상 동안 하천 수온은 $5{\sim}10^{\circ}C$ 정도 하강하였으며 탁수가 저수지내에서 밀도류를 형성하는 원인으로 작용했다. 적용된 W2모형은 수온의 성층구조 변화와 탁수의 침강점, 도달시간, 중층밀도류 두께 등 탁수의 거동특성을 비교적 잘 모의하였다. 그러나 국부적으로 탁수가 위치한 중층과 탁수 유입 전에 형성되었던 전이층에서 수온과 탁도의 모의값과 실측값이 유의할 만한 오차를 보였다. 펜티엄급 PC(CPU 2.0GHz)로 홍수기 전체기간 모의에 소요된 시간은 약 4분으로써 모형은 계산의 효율성 측면에서 실시간 모의에 적합한 것으로 평가된다.
In the water purification plant, the raw water is promptly purified by injecting chemicals. The amount of chemicals is directly related to water quality such as turbidity, temperature, pH and alkalinity. At present, however, the process of chemical reaction to the turbidity has not been clarified as yet. Since the process of coagulant dosage has no feedback signal, the amount of chemical can not be calculated from water quality data which were sensed from the plant. Accordingly, it has to be judged and determined by Jar-Test data which were made by skilled operators. In this paper, it is concerned to model and control the coagulant dosing process using jar-test results in order to predict optimum dosage of coagulant, PAC(Polymerized Aluminium Chloride). The considering relations to the reaction of coagulation and flocculation, the five independent variables(turbidity, temperature, pH, Alkalinity of the raw water, PAC feed rate) are selected out and they are put into calculation to develope a neural network model and a fuzzy model for coagulant dosing process in water purification system. These model are utilized to predict optimum coagulant dosage which can minimize the water turbidity in flocculator. The efficacy of the proposed control schemes was examined by the field test.
Fine suspended solids (SS) induced into a reservoir after flood events play important ecological and water quality roles by presenting persistent turbidity and attenuating light. Thus the origin and physical features must be characterized to understand their transport processes and associated impacts, and for the establishment of watershed based prevention strategies. This study was aimed to characterize the physical properties of the SS sampled from Daecheong Reservoir and its upstream rivers during flood events. Extensive field and laboratory experiments were carried out to identify the turbidity-SS relationships, particle size distributions, settling velocity, and mineral compositions of the SS. Results showed that the turbidity-SS relationships are site-specific depending on the locations and flood events in the system. The turbidity measured within the reservoir was much greater than that measured in the upstream rivers for the same SS value. The effective diameters ($D_{50}$) in the rivers were in the range of $13.3{\sim}54.3{\mu}m$, while those in the reservoir were reduced to $2.5{\sim}14.0{\mu}m$ due to a fast settling of large particles in the rivers. The major minerals consisting of the SS were found to be Illite, Muscovite, Albite, and Quartz both in the rivers and reservoir. Their apparent settling velocities at various locations in the reservoir were in the range of 0.06~0.13 m/day. The research outcome provides a fundamental information for the fine suspended particles that cause persistent turbidity in the reservoir, and can be used as basic parameters for modeling study to search watershed based optimal control measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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