Lee, Kyung-Hyuk;Kim, Ju-Hwan;Lim, Jae-Lim;Chae, Seon Ha
Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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v.21
no.5
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pp.601-607
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2007
In order to maintain constant residual chlorine in sedimentation basin, It is necessary to develop real time prediction model of residual chlorine considering water treatment plant data such as water qualities, weather, and plant operation conditions. Based on the operation data acquired from K water treatment plant, prediction models of residual chlorine in sediment basin were accomplished. The input parameters applied in the models were water temperature, turbidity, pH, conductivity, flow rate, alkalinity and pre-chlorination dosage. The multiple regression models were established with linear and non-linear model with 5,448 data set. The corelation coefficient (R) for the linear and non-linear model were 0.39 and 0.374, respectively. It shows low correlation coefficient, that is, these multiple regression models can not represent the residual chlorine with the input parameters which varies independently with time changes related to weather condition. Artificial neural network models are applied with three different conditions. Input parameters are consisted of water quality data observed in water treatment process based on the structure of auto-regressive model type, considering a time lag. The artificial neural network models have better ability to predict residual chlorine at sediment basin than conventional linear and nonlinear multi-regression models. The determination coefficients of each model in verification process were shown as 0.742, 0.754, and 0.869, respectively. Consequently, comparing the results of each model, neural network can simulate the residual chlorine in sedimentation basin better than mathematical regression models in terms of prediction performance. This results are expected to contribute into automation control of water treatment processes.
Major issues in water supply service have changed from expansion of service area to improvement of service quality, i.e., water quality and safety, and early response to emergency situation. This change in the service concept triggers the perceptions of limitation with the current centralized water supply system and of necessities of decentralized (distributed) water supply system (DWSS), which can make up the limitations. DWSS can reduce the possibility of water supply outage by establishing multiple barriers such as emergency water supply system, and secure better water quality by locating treatment facilities neighboring consumers. On the other hand, fluctuation of water demand will be increased due to the reduced supply area, which makes difficult to promptly respond the fluctuating demand. In order to supplement this, hybrid water supply system was proposed, which combined DWSS with conventional water supply system using distributing reservoir to secure the stability of water supply. The Optimal connection point of DWSS to existing water supply network in urban area was determined by simulating a supply network using EPANET. Optimal location of decentralized water treatment plant (or connection point) is a nodal point where changes in pressure at other nodal points can be minimized. At the same time, the optimal point should be selected to minimize hydraulic retention time in supply network (water age) to secure proper water quality. In order to locate the point where these two criteria are satisfied optimally, Distance measure method, one of multi-criteria decision making was employed to integrate the two results having different dimensions. This methodology can be used as an efficient decision-support criterion for the location of treatment plant in decentralized water supply system.
In this study, the optimal analysis for pipe network is performed for the combined ideal pipe network system(CASE 1, CASE 2 and CASE 3) which is composed of 25 nodes, 41 elements, and 1 fixed nodal head with evaluating pressure variation distribution of main and branch in grid composed drainage pipe network. The linear analysis technique used as the analysis method in this study, the KYPIPE being used extensively as the linear technique to design and analysis of pipe network is applied. Firstly, in the analysis of pipe network, the CASE 2 and CASE 3 supply same thing(value) in the result of considering the total flow provided each pipeline, but in the general intension in the case of CASE 2, relative width of supply is more large than CASE 1 and CASE 3. Secondly, in the analysis technique of pipe network, CASE 3 is analysed largest as a result of comparing with same heads, and in the order of their size CASE 2 and CASE 1 were determined but the difference doesn't appear to be obvious. Thirdly, as the result of determining main factor, pressure in the design and analysis of net work. CASE 3 is from Node 3 to 25 than CASE 1 and CASE 2 and it is determined in the order of their size, CASE 2 and CASE 1. Finally, in this study, discharge flow distribution is evaluated in the same condition with 3-type CASE in the case of branch position for designing optimal composed drainage pipe network. As the result of that, branch pipe perform. Therefore, it is thought that the efficient and reasonable management of water supply and sewerage design will be possible if it give all our energies to study at the pipe system design in and out of country in the future.
Park, Suwan;Jeon, Ye Jun;Kim, Kyeong Cheol;Lee, Hyun Dong
Journal of Korea Water Resources Association
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v.55
no.spc1
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pp.1187-1195
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2022
To run the algorithm for identifying the segments of a pipe network, the relative positional relation between nodes, pipes, and valves should be prepared as input information of a segment search algorithm. In order to more accurately identify the segments of real pipe network, pipe network GIS/CAD database that contains all isolation valves is more suitable than modeled pipe network information used for a hydraulic analysis program. In this study, we developed an algorithm that can establish the relative positional relations among node-pipe-valve suitable for pipe network segment search algorithms using GIS/CAD data of a real water supply network, and developed a MATLAB program that can implement it. The effectiveness of the developed MATLAB program was confirmed by applying it to a portion of a real municipal pipe network.
The purpose of this study is to estimate deterioration factors and weighting factors in pipe network which each local self-governments takes rehabilitation and replacement work present time. Deterioration factors in pipe network are able to effected of specific province or location related with water supply. Most of water supply pipes are laid under the ground, it is hard to quantify deterioration degree of water system. Moreover, the timing and economic limitation and insufficient information on the spot survey gives a difficulty to look over how old water supply system is. Accordingly, this study collects and analyses five data as the laying environment, visual analysis, analysis of soil contents, analysis of pipe material, and questionary survey data in water pipe of A city. The deterioration factor estimates 14 factors with excavation and experimental analysis and 9 factors without excavation and experimental analysis. Also, the weighting factors are estimated by using the multiple linear regressions and the linear programming. The estimated deterioration factor and weighting results are compared the analysis result of visual, pipe material, and soil contents with the Probabilistic Neural Network Model. Consequently, the model results of estimated 9 factors in this study and 14 factors show the 1-2% difference. The result show that the proposed model could be used to decide the deterioration condition of pipe line with real excavation and experimental analysis.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.363-363
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2023
Artificial Neural Networks (ANN) is a powerful tool for addressing various practical problems and it has been extensively applied in areas of water resources. In this study, Artificial Neural Networks (ANNs) were developed for flood forecasting at specific locations on the Han River. The Partial Mutual Information (PMI) technique was used to select input variables for ANNs that are neither over-specified nor under-specified while adequately describing the underlying input-output relationships. Historical observations including discharges at the Paldang Dam, flows from tributaries, water levels at the Paldang Bridge, Banpo Bridge, Hangang Bridge, and Junryu gauge station, and time derivatives of the observed water levels were considered as input candidates. Lagged variables from current time t to the previous five hours were assumed to be sufficient in this study. A three-layer neural network with one hidden layer was used and the neural network was optimized by selecting the optimal number of hidden neurons given the selected inputs. Given an ANN architecture, the weights and biases of the network were determined in the model training. The use of PMI-based input variable selection and optimized ANNs for different sites were proven to successfully predict water levels during flood periods.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2002.05a
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pp.51-58
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2002
In this paper, the status of forest and forestry together with the trend of forest hydrology in Japan are firstly overviewed for the mutual understanding between the Japan Society of Hydrology and Water Resources (JSHWR) and the Korean Water Resources Association (KWRA). Then, Long-Term Ecological Research recently introduced in Asia is briefly explained, and the establishment of Japan-Korea Long-Term Forest Hydrological Research Network is proposed.
This study is for stabilization of the water balance of the closed cooling water system. The pipe network analysis program is used for the water balance review, and the resistance factor correction is performed through the field measurement with the ultrasonic flowmeter to improve the reliability of the pipe network software. Based on this, it is aimed to derive optimal driving method through various case simulations.
The water quality in the rural areas is degrading due to a variety of causes such as the increase of the urban sewage and industrial wastes, the disposal of solid wastes, the growth of livestock waste, the growth of leisure facilities, the establishment of agricultural industry estates and etc. The water pollutants are scarce while the effluent is increasing from wide scattered sources. The technology specifically designed for the rural wastes water treatment plant needs to be implemented with improvement of agricultural water quality. 1. An integrated management measures against water pollution sources. The prevention of water pollution is the best measures in the environmental pollution. Hence, the most effective measures needs to be against the sources. Small-scale water treatment plants needs to be constructed in each village in the rural areas. As for the industrial effluent, the effluent discharge needs to be strictly monitored. Government subsidy for the establishment of treatment plant for livestock wastes is necessary. 2. The establishment of national-wide network for agricultural water quality. The network for agricultural water quality have been operated to conserve the agricultural water quality, and to develop management policies by the assessment of water pollution in the rural areas. The results of agricultural water quality network indicates that the water quality is degrading not only around urban areas but also in the distant rural areas, and the water quality at the pumping stations and weirs is worse than that of reservoirs. 3. The legal, systematic, and technical approaches for the agricultural water quality management. The actions currently implemented for the improvement of agricultural water quality involve temporary measures such as the improvement of irrigation facilities. These contingency measures are not effective in the long-term, and sometimes bring secondary pollution. Therefore, integrated measures covering the whole water environment such as the flow, quality, river morphology, aquatic ecosystem, and the surrounding environment, need be invented and implemented. Besides, the legal, systematic, and technical frameworks for the management are not fully established so far. The technology for the treatment of rural water pollution should be refined afterwards, and the research for the development of rural waste water treatment plant should be carried out.
Recently, water supply management technology is highly developed, and a computer simulation model plays a critical role for estimating hydraulics and water quality in water distribution networks (WDNs). However, a simulation of complex large water networks is computationally intensive, especially for the water quality simulations, which require a short simulation time step and a long simulation time period. Thus, it is often prohibitive to analyze the water quality in real-scale water networks. In this study, in order to improve the computational efficiency of water quality simulations in complex water networks, a hierarchical water-quality-simulation technique was proposed. The water network is hierarchically divided into two sub-networks for improvement of computing efficiency while preserving water quality simulation accuracy. The proposed approach was applied to a large-scale real-life water network that is currently operating in South Korea, and demonstrated a spatiotemporal distribution of chlorine concentration under diverse chlorine injection scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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