Kim, Bong-Jae;Park, Su-Wan;Kim, Tae-Yeong;Jeon, Dae-Hun
Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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v.26
no.3
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pp.383-397
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2012
In this study, a System Dynamics (SD) simulation model for the efficient operations of an industrial water supply system was developed by investigating the feedback loop mechanisms involved in the operations of the system. The system was modeled so that as demand is determined the water supply quantity of intake pumping stations and dams are allocated. The main feedback loop showed that many variables such as the combinations of pump operation, unit electric power(kWh/$m^3$), unit electric power costs(won/$m^3$), water level of water way tunnel, suction pressure and discharge of pumping station, and tank and service reservoir water level had causal effects and produced results depending on their causal relationship. The configurations of the model included an intake pumping station model, water way tunnel model, pumping station model (including the tank and service reservoir water level control model), and unit electric power model. The model was verified using the data from the case study industrial water supply system that consisted of a water treatment plant, two pumping stations and four dams with an annual energy costs of 5 billion won. It was shown that the electric power costs could have been saved 7~26% during the past six years if the operations had been based on the findings of this study.
The efficient management strategies of reservoirs in periods of drought event are an essential element for drought planning. A Water Supply Capacity Index (WSCI) has been developed for the evaluation and effective monitoring of the supply capacity of a reservoir during a drought event. The WSCI is a measure of the duration that a reservoir can supply a required demand under the worst drought condition. The WSCI is not only a useful standard to refer to when making decisions on reservoir operations in a period of drought, but it can be also applied for setting the drought trigger in water demand sites supplied from the reservoir. The correlation between the standardized WSCI and existing drought indices such as PDSI, SPI and SWSI has been analyzed to the applicability of WSCI.
This paper describes the development of a decision support system (DSS) for the real time reservoir operation that aims to maximize the flood control effect. In the decision support system, model base and real time data processing subsystem are included along with the graphical user interface(GUI) that is able to visualize the forecasted runoff hydrographs at the flood control points and reservoir water levels resulting from the model run as well as the current hydrologic status. The system was verified through the pseudo real time applications to the Taechong reservoir operation with the historical flood events of the Kum river basin occurred in July, 1987 and August, 1995, Decision making processes were performed using the developed system and the results were compared with the real operations at that time. The reservoir operation using the pseudo real time application of DSS were simulated by the flood runoff simulation model, that shows the reservoir operation by DSS were successful in flood control for the lower Kum River.
Petroleum reservoir characterization is a process for quantitatively describing various reservoir properties in spatial variability using all the available field data. Porosity and permeability are the two fundamental reservoir properties which relate to the amount of fluid contained in a reservoir and its ability to flow. These properties have a significant impact on petroleum fields operations and reservoir management. In un-cored intervals and well of heterogeneous formation, porosity and permeability estimation from conventional well logs has a difficult and complex problem to solve by conventional statistical methods. This paper suggests an intelligent technique using fuzzy logic and neural network to determine reservoir properties from well logs. Fuzzy curve analysis based on fuzzy logics is used for selecting the best related well logs with core porosity and permeability data. Neural network is used as a nonlinear regression method to develop transformation between the selected well logs and core analysis data. The intelligent technique is demonstrated with an application to the well data in offshore Korea. The results show that this technique can make more accurate and reliable properties estimation compared with previously used methods. The intelligent technique can be utilized a powerful tool for reservoir characterization from well logs in oil and natural gas development projects.
As the natural flows in rivers dramatically decrease during drought season in Korea, a deterioration of river water quality is accelerated. Thus, consideration of downstream water quality responding to changes in reservoir release is essential for an integrated watershed management with regards to water quantity and quality. In this study, water quality models based on artificial neural networks (ANNs) method were developed using historical downstream water quality (rm $\NH_3$-N) data obtained from a water treatment plant in Geum river and reservoir release data from Daechung dam. A nonlinear multiple regression model was developed and compared with the ANN models. In the models, the rm NH$_3$-N concentration for next time step is dependent on dam outflow, river water quality data such as pH, alkalinity, temperature, and rm $\NH_3$-N of previous time step. The model parameters were estimated using monthly data from Jan. 1993 to Dec. 1998, then another set of monthly data between Jan. 1999 and Dec. 2000 were used for verification. The predictive performance of the models was evaluated by comparing the statistical characteristics of predicted data with those of observed data. According to the results, the ANN models showed a better performance than the regression model in the applied cases.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.19
no.8
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pp.110-116
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2020
Aircraft hydraulic oil reservoirs made with aluminum 7075 have an anodized coating to enable airtightness and corrosion resistance. To maintain a stable oil pressure, the internal surface roughness of the reservoir should be less than approximately 0.2 ㎛. To this end, precision polishing must be performed. However, ensuring the processing quality is challenging, as most polishing operations are performed manually, owing to which, the inner surface roughness is not uniform, and the product quality is irregular. Therefore, we developed a special superfinishing machine to realize the efficient inner polishing of an aircraft hydraulic oil reservoir, by using an abrasive film to improve the process throughput and uniformity. In the experiment involving the superfinishing of an anodized aluminum 7075 cylinder specimen by using the proposed machine, a higher surface roughness than that achieved in the repetitive manual polishing process could be realized.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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1992.07a
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pp.443-447
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1992
This study describes the strategy for advanced decision support system (ADSS) development for integrated management of water resources and quality in reservoir systems. The developed ADSS consists of database that contain hydrologic data, observed operational data, and data to support specific reservoir operations simulation, optimization models, and water quality models. The optimization model, mass balance simulation model and water quality models are used in a general prototype ADSS, menu driven controlling framework that assists the user to specify and evaluate the alternative operational scenarios at one time. These alternative scenarios are evaluated by the models and the results are compared through the use of a graphical based display system. This graphical based system uses an icon based schematic representation of the system to organize the presentation of the results. The ADSS includes the ability to use monthly or weekly time periods of analysis for the models and it can use monthly historical or stochastically generated inflows.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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1990.07a
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pp.105-116
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1990
홍수기간중에는 강우, 유출, 저수지 및 하류 수위등의 수시로 변하는 자료들을 on-line system으로 읽어서 실시간으로 저수지를 운영하므로써 현상태에서의 최선의 방류량을 결정하는 것이 가장 바람직하며, 이를 위한 선행조건으로 정확한 강우및 유출예측모형과 하류의 홍수추적모형이 연계 된다면 저수지의 홍수조절 용량을 최대한 활용하여 최적의 방류량을 결정할 수 있다. 본 연구에서는 홍수기중 실시간 저수지 운영을 위해 여러가지 제약조건을 고려한 모델을 개발하여, 단일 저수지인 대청 다목적 댐을 대상으로 적용하였다. 예측 유입량 대신에 재현기간별 홍수수문곡선과 실제의 저수지 유입량을 이용했으며, 하류의 홍수추적 모형은 일정한 유량을 방류하는 것이 가장 안전하다고 가정하여 최대 방류량을 변화시키므로써 하도 추적모형을 대신 하였다. 본 모델은 별도의 강우 유출예측모형과 하도의 홍수추적모형과 더불어 종합적인 실시간 저수지 운영모델이 된다.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.37
no.2
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pp.13.2-20
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1995
An water balance model was formulated to simulate the change in water levels at the estuary reservoir from sluice gate releases and the inflow hydrographs, and an one-di- mensional flood routing model was formulated to simulate temporal and spatial varia- tions of flood hydrographs along the estuarine river. Flow rates through sluice gates were calibrated with data from the estuary dam, and the results were used for a water balance model, which did a good job in predicting the water level fluctuations. The flood routing model which used the results from two hydrologic models and the water balance model simulated hydrographs that were in close agreement with the observed data. The flood forecasting model was found to be applicable to real-time forecasting of water level fluc- tuations with reasonable accuracies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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