• 제목/요약/키워드: water distribution networks

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수온 변화에 따른 상수관망 내 수질반응계수 추정 및 월별 잔류염소농도 분포 변화 분석 (Assessment of temperature-dependent water quality reaction coefficients and monthly variability of residual chlorine in water distribution networks)

  • 정기문;최태호;강두선;이주원;황태문
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권11호
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    • pp.705-720
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    • 2023
  • 국내에서는 지속적인 상수도 수질사고 발생으로 인해 수돗물 수질에 대한 이용자 불신이 확산되고 있다. 특히, 수질사고 외에도 수돗물에 포함된 염소 성분 등으로 인해 맛, 냄새 등에 대한 이용자들의 수질민원 또한 지속적으로 발생하고 있다. 따라서 상수도 사업자들은 이용자에게 공급되는 잔류염소농도가 충분히 잔류하면서도 과도하게 유지되지 않도록, 시간적(Scheduling) 및 공간적(Rechlorination) 관점에서 상수관망 내 잔류염소농도가 균등하게 분포하도록 다양한 방법을 검토 및 적용하고 있다. 본 연구에서는 상수관망 해석을 통한 월별 잔류염소농도 최적 관리 방법의 일환으로, 대규모 상수관망시스템을 대상으로 Lab-scale 실험을 통한 수체반응계수, EPANET 수질해석을 통한 관체반응계수 등 관망 수질반응계 수를 온도별로 추정하고, 온도별 수질반응계수를 바탕으로 염소투입농도 조건에 따른 월별 잔류염소농도 분포 현황을 분석하였다. 분석 결과, 온도 조건이 달라짐에 따라 잔류염소농도 하한 및 상한기준을 만족시킬 수 있는 효율적인 염소투입농도 조건 또한 달라지므로, 월별 잔류염소농도의 공간적 분포를 고려하여 구체적이고 정량적인 염소투입 계획 수립이 필요한 것으로 판단된다.

DSC Analysis on Water State of Salvia Hydrogels

  • Yudianti, Rike;Karina, Myrtha;Sakamoto, Masahiro;Azuma, Jun-Ichi
    • Macromolecular Research
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    • 제17권12호
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    • pp.1015-1020
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    • 2009
  • The role of the water structure present in hydrogels from nutlets of three species of salvias, S. miltiorrhiza (SM), S. sclarea (SS) and S. viridis (SV), was analyzed by differential scanning calorimetry (DSC). The sharp endothermic peaks that appeared at $5.9^{\circ}C$ (SM), $2.8^{\circ}C$ DC (SS) and $1.8^{\circ}C$ (SV) in each 1.0% hydrogel of 10.4-15.8% were not affected by addition of 0.1 M urea and alkali-metal salts. The order-disorder portions in the network were slightly affected by the distribution of freezable and non-freezable water in the hydrogel networks. The SV hydrogel was further used to investigate the effects of additives (0.1-8.0 M urea and 0.1-5.0 M NaCl) on its melting behavior. At 0.5-4.0 M urea and 1.0-3.0 M NaCl, two endothermic peaks appeared, corresponding to unbound (high temperature) and bound (low temperature) water in the gel networks, and eventually merged into one endothermic peak at 5.0-8.0 M urea and 4.0-4.5 M NaCl. After this merger, the endothermic peak shifted to 3.7, 4.0 and $5.6^{\circ}C$ at 5.0, 6.0 and 8.0 M urea, respectively. In the case of NaCl, a combination of peaks that occurred at 4.0-4.5 M were accompanied by a shift to lower temperature (-14.4 and $15.3^{\circ}C$) and the endothermic peak finally disappeared at 5.0 M NaCl due to the strong binding of water in the gel networks.

Unidirectional Flow: A Survey on Networks, Applications, and Characteristic Attributes

  • Rai, Laxmisha
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제17권3호
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    • pp.518-536
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    • 2021
  • Studies and applications related to unidirectional flow are gaining attention from researchers across disciplines in the recent years. Flow can be viewed as a concept, where the material, fluid, people, air, and electricity are moving from one node to another over a transportation network, water network, or through electricity distribution systems. Unlike other networks such as computer networks, most of the flow networks are visible and have strong material existence and are responsible for the flow of materials with definite shape and volume. The flow of electricity is also unidirectional, and also share similar features as of flow of materials such as liquids and air. Generally, in a flow network, every node in the network participates and contributes to the efficiency of the network. In this survey paper, we would like to evaluate and analyze the depth and application of the acyclic nature of unidirectional flow in several domains such as industry, biology, medicine, and electricity. This survey also provides, how the unidirectional flow and flow networks play an important role in multiple disciplines. The study includes all the major developments in the past years describing the key attributes of unidirectional flow networks, including their applications, scope, and routing methods.

관수로 시스템의 최적설계 (Optimal Design of Municipal Water Distribution System)

  • 안태진;박정응
    • 대한토목학회논문집
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    • 제14권6호
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    • pp.1375-1383
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    • 1994
  • 관수로시스템 문제는 수리학적 및 시스템운영 제약조건아래서 시스템의 전체비용을 최소비용으로 구하는 것이다. 관수로시스템 문제는 수많은 국지해(local minimum)을 갖는 비볼록(nonconvex) 이므로 종래의 최적화 기법은 임의의 국지해만을 구할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 좀더 나은 국지해를 구하기 위해 외부탐사 및 내부최적화 단계 즉 2 단계 분해기법을 제안하였다. 외부탐사 단계에서는 관로들의 최적유량을 찾기 위해 여러 국지해 사이를 이동하면서 좀더 나은 국지해를 찾는 방법인 추계학적탐사방법(stochastic probing method)을 이용 하였고 내부최적화 단계(local minimizer)에서는 외부탐사 단계에서 구한 국지해를 증진시킨다. 이 제안한 방법은 신설 관수로시스템 설계와 기존 관수로시스템의 확장에 적용할 수 있으며, 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 어느 관수로시스템을 표본으로 채택하여 제안한 방법을 적용한 결과 먼저 발표된 연구자들의 결과보다 적은 비용으로 설계할 수 있었다.

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HSPDA 모형 및 ADF index를 이용한 상수관망의 신뢰도 산정 (Estimation of the Reliability of Water Distribution Systems using HSPDA Model and ADF Index)

  • 백천우;전환돈;김중훈
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제43권2호
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    • pp.201-210
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    • 2010
  • 본 연구에서는 HSPDA모형을 기반으로 한 상수관망의 신뢰도분석 방안을 제안하였다. 대표적인 상수관망의 신뢰도분석 방법으로는 수량과 수압의 확보가 불가능한 수요절점을 산정하고 필요수량/공급가능수량 혹은 압력확보절점수/전체절점수 등을 계산하여 상수관망이 얼마나 신뢰할 수 있는가를 판단하는 것이 있다. 이를 계산하기 위해서는 수리모형을 이용한 상수관망의 모의가 필요하나 절점의 압력과는 상관없이 항상 모든 용수량은 공급가능하다는 가정을 사용하는 Demand-Driven Analysis (DDA) 를 신뢰도 분석에 사용할 경우 신뢰도가 과소 산정될 수 있으며, 절점수요는 절점수두에 비례한다는 가정을 사용하는 Pressure-Driven Analysis (PDA)의 적용이 필요하다. 그러나 기존에 수행된 많은 연구에서는 관망의 특성에 따라 제한적인 적용성을 가지는 PDA 모형과 semi-PDA모형이 비정 상운영상태의 상수관망 수리모의에 이용되었고 이로 인하여 정확한 상수관망의 신뢰도 산정이 어려웠다. 본 연구에서는 기존의 PDA모형의 가지는 단점을 보완한 HSPDA 모형과 Available Demand Fraction (ADF) 지수를 이용하여 상수관망의 신뢰도 산정이 가능한 모형을 제안하였다. HSPDA를 활용하여 상수관망의 비정상운영상태를 모의하고, 이를 이용하여 절점별 ADF 지수를 산정, 상수관망의 신뢰도를 산정하였다. 제안된 신뢰도분석기법을 대상관망에 적용하여 기존의 연구결과와 비교하였으며, 이를 바탕으로 수립 가능한 신뢰도 확보방안을 제시하였다.

적대적 학습 기반 오토인코더(ATAE)를 이용한 다차원 상수도관망 데이터 생성 (Multidimensional data generation of water distribution systems using adversarially trained autoencoder)

  • 김세형;전상훈;정동휘
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권7호
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    • pp.439-449
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    • 2023
  • 최근 계측 기술의 발전으로 압력계와 유량계 등 다양한 센서를 설치하여 상수도관망의 상태를 효과적으로 파악할 수 있게 되었으나, 도시가 광범위하게 개발됨에 따라 계측 신뢰도에 영향을 미치는 변수는 다양해지고 있다. 특히 상수도관망 분석에 중요한 영향력을 가지는 수요 데이터의 경우 직접 계측의 난이도가 높고 결측이 발생하기 쉬운 것으로 알려져 데이터 생성의 중요도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 상수도관망에서 누락된 데이터를 정확하게 생성하기 위해 생성적 딥러닝 모델에 기반한 적대적 학습 기반 오토인코더(ATAE) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 판별 신경망과 생성 신경망의 두 가지 신경망의 적대적 학습을 사용하여 압력 데이터로부터 수요 데이터를 생성한다. 학습이 완료된 ATAE 모델의 생성 신경망은 관망의 계측되는 압력 데이터가 존재하는 경우, 그로부터 추정된 관망 수요 데이터를 제공할 수 있다. ATAE 모델은 미국 텍사스주 오스틴의 실제 상수도망에 적용되어 성능이 검증되었다. 수요 및 압력 시계열 데이터의 불확실성 정도에 따른 ATAE 예측 결과의 정확도를 비교하여 데이터 불확실성의 영향을 분석하였으며, 또한 수요 수준에 따른 데이터 수집 기간별 생성 결과를 비교하여 이에 따른 데이터 생성 성능을 검토하였다.

주성분 분석을 이용한 상수도 관망의 누수감지 (Leak Detection in a Water Pipe Network Using the Principal Component Analysis)

  • 박수완;하재홍;김기민
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.276-276
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    • 2018
  • In this paper the potential of the Principle Component Analysis(PCA) technique that can be used to detect leaks in water pipe network blocks was evaluated. For this purpose the PCA was conducted to evaluate the relevance of the calculated outliers of a PCA model utilizing the recorded pipe flows and the recorded pipe leak incidents of a case study water distribution system. The PCA technique was enhanced by applying the computational algorithms developed in this study. The algorithms were designed to extract a partial set of flow data from the original 24 hour flow data so that the variability of the flows in the determined partial data set are minimal. The relevance of the calculated outliers of a PCA model and the recorded pipe leak incidents was analyzed. The results showed that the effectiveness of detecting leaks may improve by applying the developed algorithm. However, the analysis suggested that further development on the algorithm is needed to enhance the applicability of the PCA in detecting leaks in real-world water pipe networks.

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Genetic Algorithm을 이용한 상수관망의 최적설계: (II) -민감도 분석을 중심으로- (Optimal Design of Water Distribution Networks using the Genetic Algorithms:(II) -Sensitivity Analysis-)

  • 신현곤;박희경
    • 상하수도학회지
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    • 제12권2호
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    • pp.50-58
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    • 1998
  • Genetic Algorithm (GA) consists of selection, reproduction, crossover and mutation processes and many parameters including population size, generation number, the probability of crossover (Pc) and the probability of mutation (Pm). Determining values of the parameters is found critical in the whole optimization process and a sensitivity analysis with them seems mandatory. This paper tries to demonstrate such importance of sensitivity analysis of GA using an example water supply tunnel network of the New York City. For optimization of the network with GA, Pc and Pm vary from 0.5 to 0.9 by an increment of 0.1 and from 0.01 to 0.05 by an increment of 0.01, respectively, while fixing both the population size and the generation number to 100. This sensitivity analysis results in an optimum design of 22.3879 million dollars at the values of 0.8 and 0.01 for Pc and Pm, respectively. In addition, the probability of recombination (Pr) is introduced to check its applicability in the GA optimization of water distribution network. When Pr is 0.05 with the same values of Pc and Pm as above, the optimum design costs 20.9077 million dollars. This is lower than the cost of 22.3879 million dollars for the case of not using Pr by 6.6%. These results indicate that conducting a sensitivity analysis with parameter values and using Pr are useful in the optimization of WDN.

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Estimated groundwater recharge including water pipes leakage in Kumagaya City

  • Saito, Keisuke;Ogawa, Susumu;Takamura, Hiroki;Yashiro, Yusuke
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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    • pp.735-737
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    • 2003
  • The drying up of seepage in Kumagaya City was caused by the increase of impermeable area with urbanization. The project of rain fall infiltration facilities has been planned for improvement of a hydrological cycle in Kumagaya City. With GIS and remote sensing, the most suitable arrangement for the rainfall infiltration inlets was examined. Distribution maps for infiltration, evapotranspiration and groundwater recharge at each town in Kumagaya City was designed from the land cover classification map with hydrological analysis. In these distribution maps, influence of the leak from drinking water and sewage networks was counted to the hydrological cycle.

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Effective Prediction of Thermal Conductivity of Concrete Using Neural Network Method

  • Lee, Jong-Han;Lee, Jong-Jae;Cho, Baik-Soon
    • International Journal of Concrete Structures and Materials
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    • 제6권3호
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    • pp.177-186
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    • 2012
  • The temperature distributions of concrete structures strongly depend on the value of thermal conductivity of concrete. However, the thermal conductivity of concrete varies according to the composition of the constituents and the temperature and moisture conditions of concrete, which cause difficulty in accurately predicting the thermal conductivity value in concrete. For this reason, in this study, back-propagation neural network models on the basis of experimental values carried out by previous researchers have been utilized to effectively account for the influence of these variables. The neural networks were trained by 124 data sets with eleven parameters: nine concrete composition parameters (the ratio of water-cement, the percentage of fine and coarse aggregate, and the unit weight of water, cement, fine aggregate, coarse aggregate, fly ash and silica fume) and two concrete state parameters (the temperature and water content of concrete). Finally, the trained neural network models were evaluated by applying to other 28 measured values not included in the training of the neural networks. The result indicated that the proposed method using a back-propagation neural algorithm was effective at predicting the thermal conductivity of concrete.