상수관망 시스템은 다수의 이용자에게 용수를 공급하기 위한 사회기반시설물로써, 적절한 수압을 유지하고 안정적으로 용수를 공급할 수 있어야 한다. 따라서 안정적인 설계와 효율적인 운영을 위해서는 상수관망 시스템의 용수 공급능력을 정량적으로 파악하는 것이 중요하다. 이러한 노력의 일환으로 상수관망 시스템 내 에너지 거동을 통해 신뢰도를 정량화한 신뢰도 지수가 다양한 방법으로 개발되어 왔다. 대부분의 신뢰도 지수는 공통적으로 절점에서의 최소요구수두 및 초과수두의 형태로 공급된 에너지를 기반으로 산정되며, 일부 지수의 경우 상수관망에 공급된 총 에너지 또는 용수 공급과정에서 손실된 에너지를 추가적으로 고려하여 산정된다. 본 연구에서는 상수관망의 용수 공급 과정에 따른 에너지 구성 요소를 소개하였으며 기존에 개발된 몇 가지 신뢰도 지수를 대상으로, 상수관망의 공급부하 상황을 고려한 시나리오 분석을 통해 신뢰도 지수의 적용성을 알아보고자 하였다. 또한, 각 절점 별 지수값을 도시함으로써, 상수관망 내 신뢰도의 공간적 분포를 나타내어 분석함으로써 보다 확장된 시스템 신뢰도 지수의 활용방안을 제시하였다.
Although it produces well-treated water in water treatment plant, water quality at the tap can be changed depending on the state of pipes. It is because water quality deteriorates as plant water passes through pipeline networks. Therefore, the improvement of not only water treatment technology but also O & M of water pipelines is required to supply good water to consumers. The purpose of the study was to obtain the basic data of control technology for water quality in pipes through investigating water quality in distribution system. We selected 11 sampling sites and investigated water quality from plant to endpoint of distribution system. we also simulated decreasing tendency of free chlorine through pipeline network. As the result of water quality test, all parameters were below allowable levels, but some parameters had the possibility of being over levels. So there must be more work to set up proper countermeasure for violable parameters.
The optimal rechlorination in water distribution systems was investigated by incorporating optimization techniques into a numerical water quality model. For a hypothetical system that consists of 10 junctions including a storage tank and 12 links, the bulk ($k_b$) and pipe-wall ($k_w$) decay-rate constants of chlorine residual are assumed to be 2.0 1/day and 1.5 m/day, respectively. It was also assumed that the lower and upper limits of chlorine residual in the network are 0.2 mg/L and 0.6 mg/L. When the chlorine source is only the storage tank (without rechlorination), the high levels of chlorine residual appear near the storage tank to maintain the chlorine residuals above the lower limit over the junctions. On the other hand, the chlorine residuals in the network are distribute within the desirable range (0.2 - 0.6 mg/L) after the optimal rechlorination through five injection sites including the storage tank. In case of a real water distribution system that comprises 28 junctions including a clear well and 27 links, the bulk and pipe-wall decay-rate constants are 0.3 1/day and 0.2 m/day, respectively. Before rechlorination, the required chlorine residual at the clearwell is 5.1 mg/L to keep the chlorine residuals above the minimum level (0.6 mg/L) over the junctions. By the optimal rechlorination at five injection sites, the chlorine residuals are distributed within a desirable range of 0.6 mg/L through 2.0 mg/L, which can avoid the excess of chlorine residuals near the clear well. Consequently, total chlirine doses are decreased by 81% in the hypothetical distribution network and 69 % in the real distribution network for satisfying the minimum chlorine residuals.
As an alternative measure to replace reactive stance with proactive one, a risk based management scheme has been commonly applied to enhance public satisfaction on water service by providing a higher creditable solution to handle a rehabilitation problem of pipe having high potential risk of leaks. This study intended to examine the feasibility of a simulation model to predict a recurrence probability of pipe leaks. As a branch of the data mining technique, probabilistic neural network (PNN) algorithm was applied to infer the extent of leaking recurrence probability of water network. PNN model could classify the leaking level of each unit segment of the pipe network. Pipe material, diameter, C value, road width, pressure, installation age as input variable and 5 classes by pipe leaking probability as output variable were built in PNN model. The study results indicated that it is important to pay higher attention to the pipe segment with the leak record. By increase the hydraulic pipe pressure to meet the required water demand from each node, simulation results indicated that about 6.9% of total number of pipe would additionally be classified into higher class of recurrence risk than present as the reference year. Consequently, it was convinced that the application of PNN model incorporated with a data base management system of pipe network to manage municipal water distribution network could make a promise to enhance the management efficiency by providing the essential knowledge for decision making rehabilitation of network.
Conventional Monte Carlo simulation-based methods for seismic risk assessment of water networks often require excessive computational time costs due to the hydraulic analysis. In this study, an Artificial Neural Network-based surrogate model was proposed to efficiently evaluate the flow-based system reliability of water distribution networks. The surrogate model was constructed with appropriate training parameters through trial-and-error procedures. Furthermore, a deep neural network with hidden layers and neurons was composed for the high-dimensional network. For network training, the input of the neural network was defined as the damage states of the k-dimensional network facilities, and the output was defined as the network system performance. To generate training data, random sampling was performed between earthquake magnitudes of 5.0 and 7.5, and hydraulic analyses were conducted to evaluate network performance. For a hydraulic simulation, EPANET-based MATLAB code was developed, and a pressure-driven analysis approach was adopted to represent an unsteady-state network. To demonstrate the constructed surrogate model, the actual water distribution network of A-city, South Korea, was adopted, and the network map was reconstructed from the geographic information system data. The surrogate model was able to predict network performance within a 3% relative error at trained epicenters in drastically reduced time. In addition, the accuracy of the surrogate model was estimated to within 3% relative error (5% for network performance lower than 0.2) at different epicenters to verify the robustness of the epicenter location. Therefore, it is concluded that ANN-based surrogate model can be utilized as an alternative model for efficient seismic risk assessment to within 5% of relative error.
Kim, Joong-Hoon;Geem, Zong-Woo;Lee, Hyun-dong;Kim, Seong-Han
Korean Journal of Hydrosciences
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제8권
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pp.31-40
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1997
Flow carrying capacity of water distribution systems is getting reduced by deterioration of pipes in the systems. The objective of this paper is to present a managerial decision-making model for the rehabilitation of water distribution systems with a mininum cost. The decisions made by the model also satisfy the requirements for discharge and pressure at demanding nodes in the systems. Replacement cost, pipe break repair cost, and pumping cost are considered in the economic evaluation of the decision along with the break rate and the interest rate to determine the optimal replacement time for each pipe. Then, the hydraulic integrity of the water distribution system is checked for the decision by a pipe network simulator, KYPIPE, if discharge and pressure requirements are satisfied. In case the system does not satisfy the hydraulic requirements, the decision made for the optimal replacement time is revised until the requirments are satisfied. The model is well applied to an existing water distribution system, the Seoul Metropolitan Water Supply System (1st Phase). The results show that the decisions for the replacement time determined by the economic analysis are accepted as optimal and hydraulic integrity of the system is in good condition.
본 논문에서는 최종 사용자의 프로파일(profile), 물의 종류 및 네트워크 상태를 고려한 미래의 스마트 워터 그리드에서의 물의 분배를 위한 컨텍스트 인지 추천시스템을 제안한다. 수자원에 대한 최종 사용자의 공통적인 관심사를 근거로 최종 사용자를 각각 다른 공동체로 군집화하기 위한 스펙트럴 군집화 방안을 개발하였다. 수자원에 대한 최종 사용자의 선호도 평가 목록을 얻기 위한 역전파 신경망을 도입하여 설계하였다. 본 방식은 예상 평가가 가장 높은 수자원을 최종 사용자에게 추천토록 하였다. 시뮬레이션의 결과는 제안된 방식이 기존의 추천 방안에 비하여 보다 나은 사용자의 경험을 바탕으로, 추천의 정확도(오차 2.5%이내)를 상당히 개선시킬 수 있음을 보여주었다.
관망해석 시뮬레이션과 유전자 알고리즘에 기초한 최적화 모형을 이용하여 최소비용의 배수관망을 설계하는 방법론이 개발되었다. 유전자 알고리즘은 추계학적 최적화 기법의 하나로, 비선형적이고 계산량이 많은 관망설계 문제에 적용하기에 적합한 장점을 가지고 있다. 기존의 연구가 대부분 전체 관망의 신설 혹은 기존 관망의 병렬확장에만 적용하던 것에 비해 본 연구에서는 개발된 모형을 수지상(tree-type) 신설관 및 loop형 병렬증설관이 공존하는 시스템에 적용하였다. 개발된 모형을 백련 배수관로를 대상으로 적용한 결과, 수리학적 제약조건을 만족시키면서 사업비를 최대 5.37% 절감할 수 있는 설계를 제공하는 것으로 나타났다.
A contamination event occurring in water distribution networks (WDNs) needs to be handled with the appropriate mitigation strategy to protect public health safety and ensure water supply service continuation. Typically the mitigation phase consists of contaminant sensing, public warning, network inspection, and recovery. After the contaminant source has been detected and treated, contaminants still exist in the network, and the contaminated water should be flushed out. The recovery period is critical to remove any lingering contaminant in a rapid and non-detrimental manner. The contaminant flushing can be done in several ways. Conventionally, the opening of hydrants is applied to drain the contaminant out of the system. Relying on advanced information and communication technology (ICT) on WDN management, warning and information can be distributed fast through electronic media. Water utilities can inform their customers to participate in the contaminant flushing by opening and closing their house faucets to drain the contaminated water. The household draining strategy consists of determining sectors and timeslots of the WDN users based on hydraulic simulation. The number of sectors should be controlled to maintain sufficient pressure for faucet draining. The draining timeslot is determined through hydraulic simulation to identify the draining time required for each sector. The effectiveness of the strategy is evaluated using three measurements, such as Wasted Water (WW), Flushing Duration (FD), and Pipe Erosion (PE). The optimal draining strategy (i.e., group and timeslot allocation) in the WDN can be determined by minimizing the measures.
This research carried out an analysis on input cost and leakage reduction effect by leakage reduction method, focusing on the project for establishing an optimal water pipe network management system in the Taebaek region, which has been executed annually since 2009. Based on the result, optimal cost-benefit analysis models for water distribution network rehabilitation project were developed using DEA(data envelopment analysis) and multiple regression analysis, which have been widely utilized for efficiency analysis in public and other projects. DEA and multiple regression analysis were carried out by applying 4 analytical methods involving different ratios and costs. The result showed that the models involving the analytical methods 2 and 4 were of low significance (which therefore were excluded), and only the models involving the analytical methods 1 and 3 were suitable. From the result it was judged that the leakage management method to be executed with the highest priority for the improvement of revenue water ratio was installation of pressure reduction valve, followed by replacement of water distribution pipe, replacement of water supply pipe, and then leakage detection and repair; and that the execution of leakage management methods in this order would be most economical. In addition, replacement of water meter was also shown to be necessary in case there were a large number of defective water meters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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