The purpose of this research is to analyze the characteristics of flow rate distribution in hot-water piping networks in the apartment building. A 14-story apartment house was selected as a sample building and analyzed numerically by Hardy-Cross method. Two different piping networks, one has three vertical zones and the other of a single zone with automatic balancing valves, were compared. Some of research results are as follows; As the temperature of supply hot-water increases, the flow rate of it does by buoyancy effect, but this effect is not found in the piping network with automatic balancing valves. Non-uniformity in hot-water flow distributions to all stories in the piping system of single vertical zone can be completely reformed by the installation of either manually operated or automatic balancing valves in every story.
A dynamic water quality model is presented in order to simulate water quality under slowly varying flow conditions over time. To improve numerical accuracy, the proposed model uses a lumped system approach instead of extended period simulation, unlike the other available models. This approach can achieve computational efficiency by assuming liquid and pipe walls to be rigid, unlike the method of characteristics, which has been successfully implemented in rapidly varying flows. The discrete volume method is applied to resolve the advection and reaction terms of the transport equation for water quality constituents in pipes. Numerical applications are implemented to the pipe network examples under steady and unsteady conditions as well as hydraulic and water quality simulations. The numerical results are compared with EPANET2, which is a widely used simulation model for a water distribution system. The model results are in good agreement with EPANET2 for steady-state simulation. However, the hydraulic simulation results under unsteady flows differ from those of EPANET2, which causes a deviation in water quality prediction. The proposed model is expected to be a component of an integrated operation model for a water distribution system if it is combined with a computational model for rapidly varying flows to estimate leakage, pipe roughness, and intensive water quality.
Measurements of the three-dimensional water vapor distribution in the atmosphere are important for forecast and analysis of meteorological phenomenon. In this study, two Global Positioning System (GPS) campaign networks were installed in Jeju Island and Kangwon-do to construct the vertical water vapor profile solely based on GPS measurements. We implemented a layer model to get the wet refractivity profile and compared the result with radiosonde measurements. The result showed that the vertical profiles from GPS and radiosonde agree well. The bias, root-mean-square error (RMSE) and standard deviation of GPS wet refractivities compared with radiosonde measurements were in the range of 6.6~11.1 mm $km^{-1}$, 11.9~13.9 mm $km^{-1}$, and 4.3~12.3 mm $km^{-1}$, respectively.
The purpose of this study is to develop an optimal, long-term planning model for improvement of water distribution networks. The water distribution system is divided into sub-zones and the decision of improvement plan is made for each sub-zone. Costs for replacement, rehabilitation and repair, benefits including reduced pumping and leakage costs, and hydraulic reliability are considered to make optimal decision for improvement planning of water network. Harmony search algorithm is applied to optimize the system and hydraulic analysis model EPANET is interfaced with the optimal decision model to check the hydraulic reliability, The developed model is applied to actual water distribution system in Daegu-city, South Korea. The new model which use durability, conveyance and cost as a decision variable is different from existing methods which use only burying period and pipe type and can be used as optimal decision making system for water distribution network.
Well planned rehabilitation order of pipes is essential for efficient maintenance and management of Water Distribution Systems. In this study, not only deterioration rate of pipes but also structural and nonstructural failure which causes abnormal condition of WDS is considered to determine rehabilitation order. Probabilistic Neural Network is used for calculating deterioration rate at present and the importance of pipes is computed under structural and nonstructural failure by using Pipe by Pipe Failure Analysis and Effect Index. Utopian Approach, one of the Multi-Criteria Decision Making methods, is used for assessment of final rehabilitation order based on distance measure between utopian point and alternative one. Developed model in this study shows that it gives more reliable results than existing methods considering hydraulic relative importance does in application to real networks. In this point, the newly developed model, which gives advantages over existing models, can make a credible decision and simple application.
Conventional Monte Carlo simulation-based methods for seismic risk assessment of water networks often require excessive computational time costs due to the hydraulic analysis. In this study, an Artificial Neural Network-based surrogate model was proposed to efficiently evaluate the flow-based system reliability of water distribution networks. The surrogate model was constructed with appropriate training parameters through trial-and-error procedures. Furthermore, a deep neural network with hidden layers and neurons was composed for the high-dimensional network. For network training, the input of the neural network was defined as the damage states of the k-dimensional network facilities, and the output was defined as the network system performance. To generate training data, random sampling was performed between earthquake magnitudes of 5.0 and 7.5, and hydraulic analyses were conducted to evaluate network performance. For a hydraulic simulation, EPANET-based MATLAB code was developed, and a pressure-driven analysis approach was adopted to represent an unsteady-state network. To demonstrate the constructed surrogate model, the actual water distribution network of A-city, South Korea, was adopted, and the network map was reconstructed from the geographic information system data. The surrogate model was able to predict network performance within a 3% relative error at trained epicenters in drastically reduced time. In addition, the accuracy of the surrogate model was estimated to within 3% relative error (5% for network performance lower than 0.2) at different epicenters to verify the robustness of the epicenter location. Therefore, it is concluded that ANN-based surrogate model can be utilized as an alternative model for efficient seismic risk assessment to within 5% of relative error.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2006.04a
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pp.391-393
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2006
In this study, the performance of artificial neural network (ANN) models for estimating spatial distribution of water quality was evaluated using electric conductivity (EC) values in landfill site. For the ANN model development, feedforward neural networks and backpropagation algorithm with gradient descent method were used. In Test 1, the interpolation ability of the ANN model was evaluated. Results of the ANN model were more precise than those of the Kriging model. In Test 2, spatial distributions of EC values were predicted using precipitation data. Results seemed to be reasonable, however, they showed a limitation of ANN models in extrapolations.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.115-115
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2020
Water network partitioning (WNP) is an initiative technique to divide the original water distribution network (WDN) into several sub-networks with only sparse connections between them called, District Metered Areas (DMAs). Operating and managing (O&M) WDN through DMAs is bringing many advantages, such as quantification and detection of water leakage, uniform pressure management, isolation from chemical contamination. The research of WNP recently has been highlighted by applying different methods for dividing a network into a specified number of DMAs. However, it is an open question on how to determine the optimal number of DMAs for a given network. In this study, we present a method to divide an original WDN into DMAs (called Clustering) based on community structure algorithm for auto-creation of suitable DMAs. To that aim, many hydraulic properties are taken into consideration to form the appropriate DMAs, in which each DMA is controlled as uniform as possible in terms of pressure, elevation, and water demand. In a second phase, called Sectorization, the flow meters and control valves are optimally placed to divide the DMAs, while minimizing the pressure reduction. To comprehensively evaluate the WNP performance and determine optimal number of DMAs for given WDN, we apply the framework of multiple-criteria decision analysis. The proposed method is demonstrated using a real-life benchmark network and obtained permissible results. The approach is a decision-support scheme for water utilities to make optimal decisions when designing the DMAs of their WDNs.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.170-170
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2023
Providing safe and readily available water is vital to maintain public health. One of the most prevalent methods to prevent the spread of waterborne diseases is applying chlorine injection to the treated water before distribution. During the water transmission and distribution, the chlorine will experience a reduction, which can imply potential risks for human health if it falls below the minimum threshold. The ability to determine the appropriate initial intensity of chlorine at the source would be significant to prevent such problems. This study proposes two methods that integrate hydraulic and water quality modeling to determine the suitable intensity of chlorine to be injected into the source water to maintain the minimum chlorine concentration (e.g., 0.2 mg/l) at each demand node. The water quality modeling employs the first-order decay to estimate the rate of chlorine reduction in the water. The first method utilizes a backtracking algorithm to trace the path of water from the demand node to the source during each time step, which helps to accurately determine the travel time through each pipe and node and facilitate the computation of time-dependent chlorine decay in the water delivery process. However, as a backtracking algorithm is computationally intensive, this study also explores an alternative approach using a water age. This approach estimates the elapsed time of water delivery from the source to the demand node and calculate the time-dependent reduction of chlorine in the water. Finally, this study compares the outcomes of two approaches and determines the suitable and effective method for calculating the chlorine intensity at the source to maintain the minimum chlorine level at demand nodes.
Recently, users' complaints on drinking water quality are increasing according to emerging interest in the drinking water service issues such as pipe aging and various water quality accidents. In the case of drinking water quality complaints, not only the water pollution but also the inconvenience on the chlorine residual for disinfection are included, thus various efforts, such as rechlorination treatment, are being attempted in order to keep the chlorine concentration supplied evenly. In this research, for a more accurate water quality simulation of water distribution network, the water quality reaction coefficients were estimated, and an optimization method of chlorination/ rechlorination scheduling was proposed consideirng satisfaction of water quality standards and chlorine residual equalization. The proposed method was applied to a large-scale real water network, and various chlorination schemes were comparatively analyzed through the grid search algorithm and optimized based on the suitability and uniformity of supplied chlorine residual concentration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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