Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.23
no.2
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pp.197-203
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2005
Dredging and reclaiming on coast, harbor construction etc. of when construct, the interest about efficiency and accuracy of sounding by measurement condition very rise. However, there are only a few studies on the accuracy improvement concerning water depth sounding condition. In this study, among the precision decline main causes of sounding, 1 suggested the characteristics of sounding data acquired by echo sounder with increasing of turbidity and the critical turbidity range under a given transducer frequency. For this, I acquired sounding data by inputting turbidity inducer artificially in artificial water tank. And then achieved regression analysis. Conclusion are as following Sounding Capabilities can be divided into three ranges according to the turbidity . normal range, critical range and the range where data can not be obtained by an echo sounder. When the turbidity exceeds $217\~259$ NTU which was considered as critical range, depth sounding was impossible.
This study analyzed the relationship between water turbidity and its reflectance, as measured using hyperspectral imaging. First, samples of turbid water were generated in boxes. This was followed by drone-based hyperspectral imaging and analysis of the correlation between the samples' measured turbidity and hyperspectral reflectance. The nine boxes for turbidity measurement were made of black acrylic that absorbed all light turbidity was induced using soil collected near Changhacheon, which causes turbidity in Imha Lake. The results indicate that the reflectance of wavelengths in the near-infrared region followed a pattern of increase with increasing soil content for each box. Analysis of this correlation between the turbidity and average reflectance measured in each box yielded a very high R2 value of 0.8702, indicating that reflectance is a suitable proxy for turbidity.
Circulating cooling systems consume a lot of water, and most of the water from river, which contains a large amount of Ca2+, Mg2+, et al, and has the characteristics of high hardness and large turbidity. The water can form scale on the surface of the heat exchanger and the pipes, which would reduce the heat transfer efficiency and affect the heat exchanger's length of service. In this study, the Superconducting High Gradient Magnetic Separation (S-HGMS) technology was used in river water treatment and the effects of agent A, agent B, and S-HGMS on the removal of hardness and turbidity were discussed. The results showed that the hardness removal rate reached 71.3% and the turbidity was decreased to 0.5 NTU.
Kim, Jongmin;Lee, Sang Ung;Kwon, Siyoon;Chung, Se Woong;Kim, Young Do
Journal of Korea Water Resources Association
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v.55
no.11
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pp.931-939
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2022
In Korea, about two-thirds of the precipitation is concentrated in the summer season, so the problem of turbidity in the summer flood season varies from year to year. Concentrated rainfall due to abnormal rainfall and extreme weather is on the rise. The inflow of turbidity caused a sudden increase in turbidity in the water, causing a problem of turbidity in the dam reservoir. In particular, in Korea, where rivers and dam reservoirs are used for most of the annual average water consumption, if turbidity problems are prolonged, social and environmental problems such as agriculture, industry, and aquatic ecosystems in downstream areas will occur. In order to cope with such turbidity prediction, research on turbidity modeling is being actively conducted. Flow rate, water temperature, and SS data are required to model turbid water. To this end, the national measurement network measures turbidity by measuring SS in rivers and dam reservoirs, but there is a limitation in that the data resolution is low due to insufficient facilities. However, there is an unmeasured period depending on each dam and weather conditions. As a sensor for measuring turbidity, there are Optical Backscatter Sensor (OBS) and YSI, and a sensor for measuring SS uses equipment such as Laser In-Situ Scattering and Transmissometry (LISST). However, in the case of such a high-tech sensor, there is a limit due to the stability of the equipment. Therefore, there is an unmeasured period through analysis based on the acquired flow rate, water temperature, SS, and turbidity data, so it is necessary to develop a relational expression to calculate the SS used for the input data. In this study, the AEM3D model used in the Water Resources Corporation SURIAN system was used to improve the accuracy of prediction of turbidity through the turbidity-SS relationship developed based on the measurement data near the dam outlet.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.6
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pp.644-651
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1997
In the water purification plant, chemicals are injected for quick purification of raw water. It is clear that the amount of chemicals intrinsically depends on water quality such as turbidity, temperature, pH and alkalinity. However, the process of chemical reaction to improve water quality (e.g., turbidity) by chemicals is not yet fully clarified nor quantified. The feedback signal in the process of coagulant dosage, which should be measured (through the sensor of the plant) to compute the appropriate amount of chemicals, is also not available. Most traditional methods focus on judging the conditions of purifying reaction and determine the amounts of chemicals through manual operation of field experts using Jar-test data. In this paper, a systematic control strategy is proposed to derive the optimum dosage of coagulant, PAC(Polymerized Aluminium Chloride), using Jar-test results. A neural network model is developed for coagulant dosing and purifying process by means of six input variables (turbidity, temperature, pH, alkalinity of raw water, PAC feed rate, turbidity in flocculation) and one output variable, while considering the relationships to the reaction of coagulation and flocculation. The model is utilized to derive the optimum coagulant dosage (in the sense of minimizing turbidity of water in flocculator). The ability of the proposed control scheme validated through the field test has proved to be of considerable practical value.
The changing patterns of water temperature and turbidity in streams entering Imha Reservoir were studied. The turbidity variation near the intake tower in Imha Reservoir was investigated in relation with the variation of water temperature and turbidity in streams. Water temperature was estimated using multi-regression method with air temperature and dew point as independent variables. Peak turbidity was also estimated using non-linear regression method with rainfall intensity as an independent variable. Although more independent variables representing watershed characteristics seem to be needed to increase estimation accuracies, the methodology used in this study can be applied to estimate water temperature and peak turbidity in other streams.
In this paper it is concerned to develop control method using jar-test results in order to predict the optimum dosage of coaglant, PAC(PoliAluminum Chloride). Considering the relations with the reactions with the reaction of coagulation and flocculation, the five independent variables ( e, g, turbidity of raw water, water turbidity in flocculators, temperature, pH, and alkalynity) are selected out of parameters and they are put into calculation to develop a neural network model for PAC dosing process in water purification system. This model is utilized to predict optimum dosage of PAC. That is, the optimum dosage of PAC is searched in neural network model for PAC dosing process to minimize the water turbidity in flocculators. This searching is implemented by means of expert heuristics. The efficacy of the proposed contorl schemem and feasibility of acquired neural network model for PAC dosing contorl in water purification system is evaluated by means of computer simulation.
A selective withdrawal method has been widely used to control the quality of water released from a stratified reservoir and to improve downstream ecosystem habitats. Recently, several existing reservoir withdrawal facilities have been modified to accommodate multi-level water intake capabilities in order to adapt the impact of long-term discharge of high turbidity flow. The purpose of this study was to assess the effect of selective withdrawal method on the control of downstream turbidity and its impact on water quality in Daecheong Reservoir. A laterally integrated two-dimensional hydrodynamic and eutrophication model, which was calibrated and validated in the previous studies, was applied to simulate the temporal variations of outflow turbidity with various hypothetical selective withdrawal scenarios. In addition, their impacts on the algal growth as well as water quality constituents were analyzed in three different spatial domains of the reservoir The results showed that the costly selective withdrawal method would provide very limited benefits for downstream turbidity control during two years of consecutive simulations for 2004-2005. In particular, an excessive withdrawal from the epilimnion zone for supplying upper layer clean water resulted in movement of turbidity plume that contained high phosphorus concentrations upward photic zone, and in turn increased algal growth in the lacustrine zone.
Park, Se-Ho;Choi, Sang-il;Kim, Hyung-Soo;Hwang, Yong-Woo
Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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v.12
no.1
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pp.102-107
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1998
This study was conducted to investigate how the pore sizes of MF and UF membranes affected the removal efficiencies. The experimental results were compared with those obtained from the existing sand filter to select the optimum membrane. Turbidity of the raw water was adjusted to 10, 30, 50, 100, and 200NTU. The removal efficiencies of the turbidity and SS were nearly 100% for all membranes applied. Not membrane differences in the removal efficiencies of dissolved organics were also found. Thus, MF membrane with pore size $0.1{\mu}m$ was selected to obtain satisfactory removal efficiencies of turbidity and bacteria. Permeable flux was also considered. The $0.1{\mu}m$ MF membrane system was operated in the treatment plant to compare the results with those obtained from the existing sand filter. Turbidity, SS, $KMnO_4$ consumption, and number of coliform were chosen to be compared. Because there were not much differencies in the quality of the treated water, the existing coagulation-sedimentation-filtration process might be replaced and upgraded by simpler membrane process.
Journal of Korea Technical Association of The Pulp and Paper Industry
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v.41
no.1
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pp.24-29
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2009
The use of fluorescent whitening agents (FWAs) increases as the demand for the whiter and brighter printing papers increases. FWAs are used as internal and surface treatment chemicals. FWAs that are not used properly in the papermaking process, however, remain in the process water and may demage the paper quality and processes. In this study, a new idea to eliminate FWAs from the process water, consisted of the floc formation of FWAs with cationic chemicals, such as cationic polyelectrolytes and alum, and the removal of the floc by screening or sedimentation, was proposed. Flocculation of FWAs, that is the first step to remove FWAs from the process water, was investigated using turbidity and particle size measurement. Relationship between turbidity and particle size showed that the turbidity could reflect the particle size change of FWA flocs and was proper for the evaluation of flocculation phenomena. Poly-DADMAC was more efficient than PEI to induce the flocculation of FWAs. Alum was effective chemical for the flocculation and sedimentation of FWAs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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