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.
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.
Turbidity has various effects on the water quality and ecosystem of a river. High turbidity during floods increases the operation cost of a drinking water supply system. Thus, the management of turbidity is essential for providing safe water to the public. There have been various efforts to estimate turbidity in river systems for proper management and early warning of high turbidity in the water supply process. Advanced data analysis technology using machine learning has been increasingly used in water quality management processes. Artificial neural networks(ANNs) is one of the first algorithms applied, where the overfitting of a model to observed data and vanishing gradient in the backpropagation process limit the wide application of ANNs in practice. In recent years, deep learning, which overcomes the limitations of ANNs, has been applied in water quality management. LSTM(Long-Short Term Memory) is one of novel deep learning algorithms that is widely used in the analysis of time series data. In this study, LSTM is used for the prediction of high turbidity(>30 NTU) in a river from the relationship of turbidity to discharge, which enables early warning of high turbidity in a drinking water supply system. The model showed 0.98, 0.99, 0.98 and 0.99 for precision, recall, F1-score and accuracy respectively, for the prediction of high turbidity in a river with 2 hour frequency data. The sensitivity of the model to the observation intervals of data is also compared with time periods of 2 hour, 8 hour, 1 day and 2 days. The model shows higher precision with shorter observation intervals, which underscores the importance of collecting high frequency data for better management of water resources in the future.
In Korea, almost every water treatment plant suffers from seasonal problem of algae and turbidity which result from eutrophication and heavy rainfall. To relieve this problem, experimental investigation was performed to study the applicability of a floating-media and sand filter to preliminary water treatment in terms of algae and turbidity removal. Experimental results using pure-cultured algae influent showed that the shape of algae species as well as filtration velocity affects the removal efficiency. From the experiments using natural river water, it was concluded that algae removal is more sensitive to floating-media depth but turbidity more sensitive to sand depth. As the filtration velocity increased, the removal of turbidity decreased but that of algae was not affected. The floating-media and sand filter removed more than 30 % of TP, TN, turbidity, Chl-a and CODcr, and less than 20 % of DOC and $UV_{254}$.
It was evaluated that the effect of turbidity removal by Pore Controllable Fiber Filter(PCF) installed in NS(Naksang) small water treatmant plant(system) using under flow water as raw water in the study. The results of the study are as the followings. Firstly, the removal efficiency of turbidity by PCF without coagulation(in operation mode not using coagulants) was mostly below 20 percent. On the other hand, when operation using proper coagulants, that of turbidity was mostly over 80 percent. Secondly, slow sand filtration after PCF, total turbidity removal efficiency of final treated water was 84.3 percent, and the contribution by PCF was 57.1 percent and that of slow sand filtration was 27.7 percent. Therefore the introduction of PCF as pre-treatment process would be helpful to reduce the loading of high turbidity of slow sand filtration. Thirdly, the results of particle counter measurements showed that when operated PCF with coagulants, fine flocs captured or adsorbed at the pore of PCF were flow out into the effluents from 120 minutes after backwashing because of the increase of headloss of PCF. Therefore the decision of backwashing time should made consideration into the outflow of fine flocs from PCF. Fourth, coagulant dosages on PCF at the same turbidity was largely variable because of the effect of the raw water characteristics and the turbidity increase velocity at rainy days, therefore flexible coagulant dosages should be considered rather than fixed coagulant dosage by the influent jar-test result.
The removal of protozoa in the coagulation process was evaluated under the different pH and turbidity using the jar test after the addition of polyaluminium chloride (PAC) as a coagulant. Two well-known protozoa of Cryptosporidium parvum and Giardia lamblia were tested at the same time with turbidity, the critical water quality parameter of the water treatment process. Both protozoa were removed about 1log (and up to 2log) at the optimum injection of PAC. The source water turbidity and pH affected the removal of protozoa and turbidity. At neutral and alkaline pH, 1.3-1.7log removal of protozoa for low turbid water with 5NTU, and 1.6-2.3log removal for high turbid water with 30NTU were achieved. However, at acidic pH, maximum 0.8-1.0log and 1.1-1.2log were removed for low and high turbid water, respectively, at the optimum PAC injection of 15mg/L. The relation of protozoa and turbidity removals were expressed as the 1st order equation (significantly positive relation) in the most of the tested conditions. In addition, the relation of protozoan removals with residual turbidity were also expressed the 1st order equation (significantly negative relation), although the significance of the equations were reduced at acidic pH. Therefore, residual turbidity could be a good index of efficient protozoan removal in the coagulation process, probably except at the low pH condition.
A feasibility test was conducted to evaluate the addition of turbidity substance in a coagulation process to remove natural organic matters (NOM), the precursor of disinfection by-products (DBPs). The experimental water sources were synthetic water containing 5 mg/L of humic acid and 50 mg/L of NaHCO3 and drinking water resource of Ulsan city (S Dam water, D Dam water and Nak-Dong raw water). The examined turbidity substances were kaolin, acid clay, and modified clay (0.38 meq $NH_4{^+}-N/g$ clay). In Jar tests at different concentrations of the turbidity substances (5, 10, 15, 20, 30 mg/L) using the synthetic water, the turbidity substances improved the removal of turbidity, UV-254 absorbance and dissolved organic carbon (DOC) by 23.8-38.1%, 17.0-24.5% and 2.5-44.5%, respectively. The modified clay showed higher removal efficiencies than other substances. In Jar tests using the drinking water, 10 and 20 mg/L of modified clay enhanced the removal efficiencies of turbidity, UV-254 absorbance, DOC, trihalomethane formation potential (THMFP), and haloacetic acid formation potential (HAAFP) by 3.0~4.3%, 19.1~29.0%, 12~34.9%, 4.9~36.7%, and 1.6~30.2%, respectively.
본 연구는 호수바닥에 있는 침전물로부터 인의 용출 메커니즘을 규명하고자, 인이 물로 용출될때 미치는 온도의 영향을 조사하였다. 연구 결과를 보면, 온도가 증가하면 PO4-P가 평형에 빨리 도달하고, 평형농도가 증가하며, $PO_4$-P의 용출 증가로 인하여 pH가 감소한다. 즉, $PO_4$-P의 용출이 pH의 감소에 영향을 미침을 알 수 있었다. 탁도물질에서 용출된 $PO_4$-P는 물에 용존하며, 탁도물질에 흡착되지 않기 때문에 탁도의 변화에 관계없이 점진적인 증가를 나타냈지만, $PO_4$-P는 탁도에서 용출되기 때문에 탁도와 관련이 있다. 총인(Total phosphorous, T-P)은 용존성 $PO_4$-P와 탁도물질에 포함된 인을 포함하기 때문에 탁도의 변화에 직접 관련이 있음을 알 수 있었다. 온도가 감소하면 물의 밀도가 증가하여 탁도의 침전이 감소하기 때문에 탁도의 농도가 높아져 T-P 농도를 증가시키며, 온도가 증가하면 물의 밀도감소로 인하여 탁도물질의 침전이 용이해져서 탁도는 감소하지만 $PO_4$-P의 용출이 증가하여 T-P 농도가 증가했다. 따라서 동일 시간대의 T-P는 온도가 달라도 유사한 농도를 가졌다. 호수가 깊어지면 저층수의 온도가 감소하여 인의 용출이 감소하므로 이 메카니즘은 호수 바닥으로부터 물로 용출되는 인에 대하여 온도가 미치는 영향을 이해하는데에 중요하다.
In this study, temperature, turbidity, suspended paniculate matter (SPM) distribution and mineral characteristics were investigated to explain spatial distribution of the turbid-water environment of Yongdam reservoir in July, 2005. Six stations were selected along a longitudinal axis of the reservoir and sampling was conducted in four depths of each station. Water temperature was showed the typical stratified structure by the effects of irradiance and inflow. Content of inorganic matter in suspended particles increased with the concentration of suspended particulate matter (SPM) due to the reduction of ash-free dry matter (AFDM). Turbidity ranged from 0.6 to 95.1 NTU and the maximum turbidity value of each station sharply increased toward downstream from upstream. The high turbidity layers were located at the depth between 12~16 m. Particle size ranged from 0.435 to $482.9{\mu}m$. day and silt-sized particles corresponded 91.9~98.9% and 1.1~8.0% in total numbers of SPM, respectively. Turbidity showed high correlations with clay (r=0.763, p<0.05) and silt content (r=0.870, p<0.05).Inorganic matter content (r=0.960, p<0.01) was more correlated with turbidity than organic matter (r=0.823, p<0.05). Mineral characterization using x-ray diffraction and electron probe microanalyzer demonstrated that the major minerals contained in the SPM were kaolinite, illite, vermiculite and smectite. As results of this study, surface water discharge as well as small size of the SPM were suggested as long-term interfering factors in settling down the turbid water in the reservoir.
This study was conducted to optimize a unidirectional flushing program in distribution pipes by analysis of water pressure, velocity, quality, and other parameters during flushing. As a result, correlation coefficient between flushed pipe length and the flushing duration was obtained $R^2=0.83$ and the equation $Y_{Time}=0.0571{\cdot}X_{Pipe\;length}+4.7648$ for 10 pipes. The averaged flushing velocity in the pipes, 1.1 m/s, was enough to remove loose deposits on the inner wall of the pipes. 3 of 92 water samples taken during flushing met the National Drinking Water Quality Standard for Fe and Mn, but not for Al. Turbidity less than 1 NTU is suggested for the appropriate criteria to finish flushing in pipes. The coefficient of determination ($R^2$) between turbidity and TSS was 0.95 and the equation was induced as $Y_{TSS}=1.2068{\cdot}X_{Turbidity}$. The amount of removed deposits could be estimated from the turbidity data of discharged water in field because turbidity and TSS in the discharged water is highly correlated.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.