With heavy rainfall due to extreme weather causing increasing damage, the importance of urban flood forecasting continues to grow. To forecast urban flooding accurately and promptly, a sewer network and surface grid with appropriate detail are necessary. However, for urban areas with complex storm sewer networks and terrain structures, high-resolution grids and detailed networks can significantly prolong the analysis. Therefore, determining an appropriate level of network simplification and a suitable surface grid resolution is essential to secure the golden time for urban flood forecasting. In this study, InfoWorks ICM, a software program capable of 1D-2D coupled simulation, was used to examine urban flood forecasting performance for storm sewer networks with various levels of simplification and different surface grid resolutions. The inundation depth, inundation area, and simulation time were analyzed for each simplification level. Based on the analysis, the simulation time was reduced by up to 65% upon simplifying the storm sewer networks and by up to 96% depending on the surface grid resolution; further, the inundation area was overestimated as the grid resolution increased. This study provides insights into optimizing the simplification level and surface grid resolution for storm sewer networks to ensure efficient and accurate urban flood forecasting.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.4
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pp.1976-1981
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2011
In this study, the optimal sewer layout model(Lee, J.H., 2010)[1] was applied to verify the reduction effect of urban inundation in the optimal sewer networks, which designed by this optimal model, for various artificial rainfall events in urban areas. Then the optimal model was developed by Lee, J.H. to minimize the peak outflow at outlet in sewer network. The applied rainfall events are two types. One is the rainfall event which the double peak occurs between specific time distance continuously. The other is the continuous rainfall event with specific rainfall intensity. As the result, in two applied rainfall types, the peak outflows at outlet were reduced in the optimal sewer networks which designed the optimal sewer layout model of Lee, J.H.. Therefore, the peak outflow is reduced because the inflows at each manhole are distributed in the whole sewer networks, it's not delay of inflows by this optimal model.
Simplified sewer networks have been used to simulate runoff hydrographs for urban watersheds since configurations of sewer networks in urban area are commonly so complex that it is too cumbersome to simulate them as what they are. If they were to be simulated without any simplification, it is not likely that satisfactory results are obtained due to accumulation of numerous little errors. Even for the well-known models widely used in everyday practicesit is not appropriate to simulate everything in the watershed as what they are. In resolving these problems, it is common practice to simplify network configurations so as to be fitted to the models for runoff hydrograph simulation. In case of netwrok simplication, hydraulic and hydrologic characteristics of the watersheds should be carefully taken into consideration to derive meaningful results. On the bases of these considerations, this study analyzes simulation outputs using simplified networks and compares them, as well as inestigates the methods to make hydraulically sound simplification of sewer networks.
In the previous researches for storm sewer design, the flow path, pipe diameter and pipe slope were determined to minimize the construction cost. But in the sewer networks, the flows can be changed according to flow path. The current optimal sewer layout models have been focussed on satisfying the design inflow for sewer designs, whereas the models did not consider the occurrences of urban inundation from excessive rainfall events. However, in this research, the sewer networks are determined considering the superposition effect to reduce the inundation risk by controlling and distributing the inflows in sewer pipes. Then, urban inundation can be reduced for excessive rainfall events. An Optimal Sewer Layout Model (OSLM) was developed to control and distribute the inflows in sewer networks and reduce urban inundation. The OSLM uses GA (Genetic Algorithm) to solve the optimal problem for sewer network design and SWMM (Storm Water Management Model) to hydraulic analysis. This model was applied to Hagye basin with 44 ha. As the applied results, in the optimal sewer network, the peak outflow at outlet was reduced to 7.1% for the design rainfall event with 30 minutes rainfall duration versus that of current sewer network, and the inundation occurrence was reduced to 24.2% for the rainfall event with 20 years frequency and 1 hour duration.
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.
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.
Spatial decision support systems(SDffi), a new class of decision support system(DSS), result from the melding together of GIS and DSS, Planning support systems(PS5) add more advanced spatial analysis functions than GIS and intertemporal functions to the functions of SDSS. This paper reports the development of a planning support system providing a framework that facilitates urban planners and civil engineers in conducting coherent deliberations about the generation of satisficing sewers. 1he planning support system for the generation of satisficing sewers(PS5/GSS) was designed from the understanding that land use and development drive the demand for storm and sanitary sewers. Through four stages of supply, demand, alternative generation, and evaluation, PSS/GSS integrates basic planning, preliminary design, and engineering design of sewer. GIS and graphic user interface are excellent toolboxes for designing sewer networks, estimating the quantity of wastewater, and showing generated alternative sewers. A sewer model using simulation tedmique can generate an initial sewer. Users can define alternative sewers by the direct manipulation of sewer networks or by the manipulation of parameters in the sewer model. The sewer model evaluates the performance of the user defined alternatives.
Constructing a reliable runoff model and reducing model runtime are important in research of real-time urban flood forecasting to reduce the repetitive flood damage. Sewer networks in the major urban basin such as Seoul are vast and complex so that it is not suitable for real-time urban flood forecasting. Therefore, the rainfall-runoff model should be simplified. However, the runoff results due to the simplification of sewer networks can vary depending on the subjectivity and simplification method of the researcher and there is a significant difference especially in 2-D inundation analysis. In this study, the sewer networks in various urban basins with different numbers and distributions of sewer networks were simplified to certain criteria. The accuracy of the simplification model according to the sewer network scale is evaluated by 2-D inundation analysis. The runoff models of Gwanak, Sillim, and Dorimcheon, frequently inundated basins were simplified based on four simplification ranges due to the cumulative drainage area set as a criterion for calculating the simplification range. This study will be expected that the inundation result of simplification models estimated through the analysis can contribute to the construction of a reasonable and accurate runoff model suitable for real-time flood forecasting.
In storm sewer networks a lot of manholes are installed to maintain and connect a sewer of urban area. There are some shapes of manhole such as circular type, square type, and so on. Square shape manholes are installed to connect the large diameter drainage pipes in general and have lager head losses than circular one. Consequently, it is important to analyze the head losses in square manhole because the head losses in square manhole are much bigger than the friction losses in pipes. Hydraulic experimental apparatus which can be changed the inside shape in square manhole was installed for this study. The experimental discharge was $16{\ell}/sec$. The head loss coefficients in the manhole were calculated by the experimental results. The range of head loss coefficients in the general square manhole were from 0.33 to 0.48 and the range of head loss coefficients in the square manhole changed inside shape were from 0.23 to 0.28.
Sewer deterioration models are needed to forecast the remaining life expectancy of sewer networks by assessing their conditions. In this study, the serious defect (or condition state 3) occurrence probability, at which sewer rehabilitation program should be implemented, was evaluated using four probability distribution functions such as normal, lognormal, exponential, and Weibull distribution. A sample of 252 km of CCTV-inspected sewer pipe data in city Z was collected in the first place. Then the effective data (284 sewer sections of 8.15 km) with reliable information were extracted and classified into 3 groups considering the sub-catchment area, sewer material, and sewer pipe size. Anderson-Darling test was conducted to select the most fitted probability distribution of sewer defect occurrence as Weibull distribution. The shape parameters (β) and scale parameters (η) of Weibull distribution were estimated from the data set of 3 classified groups, including standard errors, 95% confidence intervals, and log-likelihood values. The plot of probability density function and cumulative distribution function were obtained using the estimated parameter values, which could be used to indicate the quantitative level of risk on occurrence of CS3. It was estimated that sewer data group 1, group 2, and group 3 has CS3 occurrence probability exceeding 50% at 13th-year, 11th-year, and 16th-year after the installation, respectively. For every data groups, the time exceeding the CS3 occurrence probability of 90% was also predicted to be 27th- to 30th-year after the installation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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