In this study, Back Tracing Calculation Method was developed to determine the leakage location and leakage amount. Previously developed determination method of monitoring location and newly developed Back Tracing Calculation Method were applied to the sample pipe network and real size pilot plant. After leakage was assumed in the pilot plant, leakage location and leakage amount could be traced by Back Tracing Calculation Method. From the results, it was found that Back Tracing Calculation Method can be applied for the leakage detection in water distribution system. Furthermore, this method can be applied for the pressure management or leakage detection as a pressure control method in water distribution system.
Local heating transportation pipe has sensor and return lines to detect water-leakage. There are impulse and resistance comparison measurement types for a water-leakage detection. The impulse type shows large detection error within a measurement range. Since the resistance comparison type can find a comparative accurate single water-leakage point in the measurement range of heating pipe, it has been used to detect water-leakages these days. However if the multi water-leakages are happened in the measurement range of transportation pipe. the resistance comparison type shows a detection error point by the parallel resistance between a detection sensor line and ground. But the detection error will be minimized by the divided transportation pipe loops. In this research, it suggests the design of remote controlled detection system which can divide a large pipe loop and a possible single water-leakage measurement process in each divided loops.
Field measurement data on water leakage are not readily available and it causes inaccurate assessment of water demand and poor supply planning. In this study, the procedure for leakage detection and unaccounted water calculation is proposed and applied to a city. The city has suffered from the significant amount of leak water and the financial loss as a result. Measurements were made for pressure and flow at 18 locations before and after the repair. Repair of the leakage increased pressure up to $2.0kgf/cm^2$ and saved 17.1% of water supply from distribution reservoirs. Monetary value of annual water savings for the entire city amounts to 1 billion won. It is believed that leakage detection and data analysis conducted in this study will contribute to the change of current practice and to the establishment of better water supply management system.
IT융합기술의 발전에 따라 누수탐지를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 파손된 관로의 위치 및 규모의 파악 기술이 부각되고 있다. 또한 상수도 시설의 누수로 인한 수자원의 고갈 때문에 효율적으로 누수를 탐지할 수 있는 방법이 시급하다. 본 논문에서는 파워스펙트럼 분석을 이용한 누수탐지 모니터링 시뮬레이션을 제안하였다. 제안한 누수탐지 모니터링 시뮬레이션에서 반사파 파형을 측정한다. 수집된 반사파 파형으로부터 변화율을 계산한다. 그리고 고속 퓨리에 변환을 이용한 파워 스펙트럼 분석은 누수의 크기와 반사파 파형의 상관관계를 평가한다. 이를 시뮬레이션의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 따라서 실시간 누수탐지를 제공하여 효율적인 관리에 대한 만족도와 서비스의 질을 향상시켰다.
상수도 누수로 인한 우리나라 수자원의 고갈 때문에 효율적으로 누수를 탐지할 수 있는 방법이 시급하다. 본 논문에서는 지하탐사 레이더(GPR) 기법을 이용하여 누수지점을 탐사하였다. 메탄올이 채워진 아크릴 상자로 누수가 일어난 영역을 구현한 후, 본 실험실에 구축된 GPR 시스템을 사용하여 scale-down 실험을 수행하였다. 본 GPR실험의 타당성은 측정결과가 동일한 상황에서의 FDTD 계산 결과와 거의 일치함을 보임으로써 확인하였다. 누수 분포에 따른 B-scan 영상들을 제시함으로써 GPR 시스템의 누수탐지 가능성을 살펴보았다.
본 연구에서는 상수관망의 최적 수압모니터링 지점선정 알고리즘과 역추적 계산법을 이용한 누수탐지 알고리즘을 개발하였고 파일럿 플랜트에서 실험을 통해 검증하였다. 먼저 누수탐지를 위한 최적의 모니터링 지점선정을 선정하고 압력계를 설치하여 누수로 인한 압력변위를 측정하였다. 누수탐지를 위한 역추적계산법의 검증을 위하여 누수탐지를 수행하였고 파일럿플랜트에서 실제 재현된 누수의 지점과 누수량을 정확하게 산정하였다. 누수량을 $0.0005m^3/s$로부터 $0.0018m^3/s$까지 변화시키며 누수를 재현하였고 누수지점에 근접한 장소를 찾는데 성공하였다. 본 연구에서는 실험을 통해서 누수탐지기법으로 사용된 역추적계산법이 유효함을 검증할 수 있었다.
누수는 용수공급시스템 내에서 발생할 수 있는 대표적인 비정상상황 중 하나이다. 누수는 관로가 매설된 이후부터 잠재적으로 발생할 수 있으며 발생 직후부터 즉시 경제적 및 수리학적 피해를 입을 수 있기 때문에 이를 적시에 감지하고 탐지하는 것이 중요하다. 하지만 시스템이 지하에 매설되어 있어 이를 빠르게 인지하는 것은 쉽지 않으며 인지한다 하여도 복구하기 위해서는 상대적으로 많은 가용자산이 요구된다. 따라서 다중 누수가 발생할 시 누수규모 및 위치에 따라 복구 우선순위에 대한 우선순위를 선정해야 할 필요성이 있으며 최적의 복구전략이 도출되어 이를 수행할 시 시스템의 탄력성 측면에 있어 유리함을 가질 수 있다. 본 연구에서는 프로그램 기반 모의 누수를 발생시켜 비정상상황 시나리오를 구축하였으며 이에 따라 딥러닝 기반 모델로 누수탐사를 수행하였다. 탐사 결과로 얻어지는 누수위치와 누수량은 이 후 누수복구 우선순위를 위한 요소로써 활용되며 타 요소와 함께 최적의 누수복구 시나리오를 도출하였다.
상수도시스템에서는 적수 및 누수와 같은 다양한 수리 및 수질적 비정상상황이 발생한다. 이를 방지하거나 빠르게 복구하기 위하여 다양한 계측기에서 얻어지는 데이터를 통해 사고를 예상하고 탐지한다. 하지만 대표적인 수리학적 비정상상황인 누수의 경우 직접적인 탐사를 수행하지 않는다면 발견되기 어렵다. 그 중 미신고 파열누수의 경우 육안식별이 어렵기 때문에 가장 많은 누수를 차지하게 되며 이는 곧 큰 경제적 손실로 이어진다. 직접적인 탐사의 경우 전문인력 확보 등 현장의 여건 등 여러 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 검보정이 완료된 상수도관망 수리모형(EPANET)의 수리해석결과 데이터를 학습데이터로 사용하고 Deep neural network 알고리즘을 활용하여 누수규모 및 누수위치에 대한 누수탐사를 수행하였다. 누수탐사 수행을 위해 모의 누수 사고데이터를 생성하였으며 누수규모, 위치 등 다양한 시나리오를 고려하였다. 또한, 최적의 누수 탐지 성능을 위해 관망의 크기, 계측기의 종류, 개수, 위치에 따른 탐지성능을 분석하였다.
Water is a limited source that needs to be properly managed and distributed to the ever-growing population of the world. Rapid urbanization and development have increased the overall water demand of the world drastically. However, there is loss of billions of liters of water every year due to leakages in water distribution systems. Such water loss means significant financial loss for the utilities as well. World bank estimates a loss of $14 billion annually from wasted water. To address these issues and for the development of efficient and reliable leakage management techniques, high efforts have been made by the researchers and engineers. Over the past decade, various techniques and technologies have been developed for leakage management and leak detection. These include ideas such as pressure management in water distribution networks, use of Advanced Metering Infrastructure, use of machine learning algorithms, etc. For leakage detection, techniques such as acoustic technique, and in recent yeats transient test-based techniques have become popular. Smart Water Grid uses two-way real time network monitoring by utilizing sensors and devices in the water distribution system. Hence, valuable real time data of the water distribution network can be collected. Best results and outcomes may be produced by proper utilization of the collected data in unison with advanced detection and management techniques. Long term reduction in Non Revenue Water can be achieved by detecting, localizing and repairing leakages as quickly and as efficiently as possible. However, there are still numerous challenges to be met and future research works to be conducted in this field.
This paper suggests a nonlinear pressure consideration scheme through an unsteady pipe network analyzer for leakage detection with a portable pressure wave generator. In order to evaluate the performance of a proposal scheme, linear input pattern has been simulated and experiments had been carried out under both no leakage and one leakage conditions in a reservoir-pipeline-valve system. This method using portable pressure wave generator showed that a leakage can be detected from a reflection where a leakage is originated through time domain analysis. Meaningful similarity in pressure response between nonlinear input pattern and experimental results were found both no leakage and a leakage conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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