Geographic information system (GIS) sewer network data are a fundamental input material for urban inundation modeling, which is important to reduce the increasing damages from urban inundation due to climate change. However, the essential attributes of the data built by a local government are often missing because the purpose of building the data is the maintenance of the sewer system. Inconsistent simplification and supplementation of the sewer network data made by individual researchers may increase the uncertainty of flood simulations and influence the inundation analysis results. Therefore, it is necessary to develop a basic algorithm to convert the GIS-based sewage network data into input data that can be used for inundation simulations in consistent way. In this study, the format of GIS-based sewer network data for a watershed near the Sadang Station in Seoul and the Oncheon River Basin in Busan was investigated, and a missing data supplementing algorithm was developed. The missing data such as diameter, location, elevation of pipes and manholes were assumed following a consistent rule, which was developed referring to government documents, previous studies, and average data. The developed algorithm will contribute to minimizing the uncertainty of sewer network data in an urban inundation analysis by excluding the subjective judgment of individual researchers.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.397-397
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2015
The frequency of urban floods is recently increased as a consequence of climate change and haphazard development in urban area. To mitigate and prevent the flood damage, we generally utilized a numerical model to investigate the causes and risk of urban flood. Contrary to general flood inundation model simulating only the surface flow, the model needs to consider flow of the sewer network system like SWMM and ILLUDAS. However, this kind of model can not consider the interaction between the surface flow and drainage network. Therefore, we tried to evaluate the impact of bidirectional interaction between sewer and surface flow in urban flooding analysis based on simulations using the quasi-interacted model and the interacted model. As a general quasi-interacted model, SWMM5 and FLUMEN are utilized to analyze the flow of drainage network and simulate the inundation area, respectively. Then, FLO-2D is introduced to consider the interaction between the surface flow and sewer system. The two method applied to the biggest flood event occurred in July 2011 in Sadang area, South Korea. Based on the comparison with observation data, we confirmed that the model considering the interaction the sewer network and surface flow, showed a good agreement than the quasi-interacted model.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.6
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pp.722-728
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2012
Urban sewer systems has a limitation of capacity of rainwater storage and problem of occurrence of untreated sewage, so adopting a storage facility for sewer flooding prevention and urban non-point pollution reduction has a big attention. The Korea Ministry of Environment has recently introduced a new concept of "multi-functional storage facility", which is crucial not only in preventive stormwater management but also in dealing with combined sewer overflow and sanitary sewer discharge, and also has been promoting its adoption. However, reserving a space for a single large-scale storage facility might be difficult especially in urban areas. Thus, decentralized construction of small- and midium-sized storage facilities and its operation have been introduced as an alternative way. In this paper, we propose a model predictive control scheme for an optimized operation of distributed storage facilities and sewer networks. To this aim, we first describe the mathematical model of each component of networks system which enables us to analyze its detailed dynamic behavior. Second, overflow locations and volumes will be predicted based on the developed network model with data on the external inflow occurred at specific locations of the network. MPC scheme based on the introduced particle swarm optimization technique then produces the optimized the gate setting for sewer network flow control, which minimizes sewer flooding and maximizes the potential storage capacity. Finally, the operational efficacy of the proposed control scheme is demonstrated by simulation study with virtual rainstorm event.
In this study, the RDII impact on sewer designing in the upstream monitoring area (A site) was considered. Based on the long-term (1/1/2011~12/31/2011) rainfall and flow data consisting of 10-min interval sampling in the nearby design area (B site), the maximum RDII/DWF ratio was selected. The sewer network system at B site was evaluated by the Manning equation. Scenario 1 considering the hourly maximum flow with respect to the flow velocity showed that none of the sewer pipes satisfied the minimum flow velocity condition (0.6 m/s), and 40 pipes did not achieve half of the velocity condition. In scenario 2 considering I/I, 1 the pipes satisfied 0.6 m/s, and 35 pipes showed 0.3 m/s. Scenario 3 reflected the effect of RDII. Velocities in 26 pipes were less than 0.3 m/s, and 4 pipes satisfied the velocity condition. With respect to the allowance rate, 17 pipes were shown to have more than 99%, and none of the pipes satisfied less than 95% of the allowance rate in scenario 1. In scenario 2, 17 Ed: Per the Table pipes showed more than 99% and one pipe showed less than 95%. In scenario 3, 16 pipes showed more than 99% of the allowance rate, and 19 pipes showed less than 95%. Based on these results, it is predicted that deposition would occur due to the slow flow velocity; however, capacity would not be a problem.
Web based integrated sewer management system was developed for the analysis of sewer flow and for the optimal operation of sewer works using ArcView and SWMM. SWMM and ArcView were dynamically linked together using Avenue in order to construct user-friendly information management system. The developed system was applied to the residential area in Choonchun city to verify its utilities. All the relevant field data were analyzed on the basis of the developed system, and the modeling of sewer flow was implemented using RUNOFF, EXTRAN, TRANSPORT in SWMM. This system is now in the process of connection to the management system of stormwater, surface and subsurface environment in order to develop an integrated environmental management system. Futhermore, this system will be a critical part of overall control system of sewer works including sewer network and wastewater treatment plant. As this system can provide comprehensive prediction of flow and pollution profiles, it could serve as a tool not only for the optimal management, but also for the decision support system to examine the efficiency of planning and implementation of sewer projects.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.11
no.3
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pp.229-235
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2011
In order to manage a sewer system effectively, flow conditions such as flux, water quality, Infiltration and Inflow (I/I), Combined Sewer Overflows (CSOs), etc need to be monitored on a regular base. Therefore, in sewer networks, a monitoring is so important to prevent the river disaster. Monitoring all nodes of an entire sewer system is not necessary and cost-prohibitive. Water quality monitoring points that can represent a sewer system should be selected in a economical manner. There is no a standard for the selection of monitoring points and the quantitative analysis of the observed data has not been applied in sewer system. In this study, the entropy method was applied for a sewer network to evaluate and determine the optimal water quality monitoring points using genetic algorithm. The entropy method allows to analyze the observed data for the pattern and magnitude of temporal water quality change. Since water quality measurement usually accompanies with flow measurement, a set of installation locations of flowmeters was chosen as decision variables in this study.
In this paper, we propose a GoogleNet transfer learning and CNN-LSTM combination method to improve the time-series prediction performance for crack detection using crack data captured inside the sewer pipes. LSTM can solve the long-term dependency problem of CNN, so spatial and temporal characteristics can be considered at the same time. The predictive performance of the proposed method is excellent in all test variables as a result of comparing the RMSE(Root Mean Square Error) for time series sections using the crack data inside the sewer pipe. In addition, as a result of examining the prediction performance at the time of data generation, the proposed method was verified that it is effective in predicting crack detection by comparing with the existing CNN-only model. If the proposed method and experimental results obtained through this study are utilized, it can be applied in various fields such as the environment and humanities where time series data occurs frequently as well as crack data of concrete structures.
Recently, as interest in Home networking is increased, research about multimedia clip service is gone. Because of the limit to bandwidth of home network, the problem of server traffic is increased by transferring many multimedia data through Client-Sewer Way for long. The data share network system applied is designed and implemented to solve this problem. P2P is connected directly between clients and exchanges data without going through a sewer. We implemented platform-independent System using Java and applied P2P skill to reduce server traffic.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.142-142
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2021
An arbitrary representation of an urban drainage sewer system was devised using a geographic information system (GIS) tool in order to calculate the surface and subsurface flow interaction for simulating urban flood. The proposed methodology is a mean to supplement the unavailability of systematized drainage system using high-resolution digital elevation(DEM) data in under-developed countries. A modified DEM was also developed to represent the flood propagation through buildings and road system from digital surface models (DSM) and barely visible streams in digital terrain models (DTM). The manhole, sewer pipe and storm drain parameters are obtained through field validation and followed the guidelines from the Plumbing law of the Philippines. The flow discharge from surface to the devised sewer pipes through the storm drains are calculated. The resulting flood simulation using the modified DEM was validated using the observed flood inundation during a rainfall event. The proposed methodology for constructing a hypothetical drainage system allows parameter adjustments such as size, elevation, location, slope, etc. which permits the flood depth prediction for variable factors the Plumbing law. The research can therefore be employed to simulate urban flood forecasts that can be utilized from traffic advisories to early warning procedures during extreme rainfall events.
One of the major problems associated with operation of domestic sewer lines involves hydraulic problems such as insufficient conveyance capacity, exceeding maximum velocity, and deficiency of minimum velocity. It has also been pointed out that influent concentration lower than design concentration of pollutants, which is mainly caused by unidentified inflow and infiltration, degrades the operational efficiency of many sewage treatment plants (STPs). A computer-added analysis method supporting a coupled simulation of sewage quality and quantity is essentially required to evaluate the status of existing STPs and to improve their efficiency by a proper sewer rehabilitation work. In this study, dynamic water quality simulations were conducted using MOUSE TRAP to investigate the principal parameters that governs the changes of BOD, ${NH_4}^+$, and ${PO_4}^{3-}$3- concentrations within the sewer networks based on data acquired through on-site and laboratory measurements. The BOD, ${NH_4}^+$ and ${PO_4}^{3-}$3- concentrations estimated by MOUSE TRAP was lower than theoretical pollution loads because of sedimentation and decomposition in the sewer. The results revealed that sedimentation is a most important factor than other biological reactions in decreasing pollutant load in the sewers of C-city. The sensitivity analysis of parameters pertaining to water quality changes indicated that the effect of the BOD decay rate, the initial DO concentration, the half-saturation coefficient of dissolved BOD, and the initial sediment depth is marginal. However, the influence of settling rate and temperature is relatively high because sedimentation and precipitation, rather than biological degradation, are dominant processes that affect water quality in the study sewer systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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