Anusha Bamini A M;Chitra R;Saurabh Agarwal;Hyunsung Kim;Punitha Stephan;Thompson Stephan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.46-63
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2024
One of the biggest dangers in the globe is water contamination. Water is a necessity for human survival. In most cities, the digging of borewells is restricted. In some cities, the borewell is allowed for only drinking water. Hence, the scarcity of drinking water is a vital issue for industries and villas. Most of the water sources in and around the cities are also polluted, and it will cause significant health issues. Real-time quality observation is necessary to guarantee a secure supply of drinking water. We offer a model of a low-cost system of monitoring real-time water quality using IoT to address this issue. The potential for supporting the real world has expanded with the introduction of IoT and other sensors. Multiple sensors make up the suggested system, which is utilized to identify the physical and chemical features of the water. Various sensors can measure the parameters such as temperature, pH, and turbidity. The core controller can process the values measured by sensors. An Arduino model is implemented in the core controller. The sensor data is forwarded to the cloud database using a WI-FI setup. The observed data will be transferred and stored in a cloud-based database for further processing. It wasn't easy to analyze the water quality every time. Hence, an Optimized Neural Network-based automation system identifies water quality from remote locations. The performance of the feed-forward neural network classifier is further enhanced with a hybrid GA- PSO algorithm. The optimized neural network outperforms water quality prediction applications and yields 91% accuracy. The accuracy of the developed model is increased by 20% because of optimizing network parameters compared to the traditional feed-forward neural network. Significant improvement in precision and recall is also evidenced in the proposed work.
In many studies, the Numeric Integration (NI) method has been widely used to calculate pollutant loads from the watershed because it is easy to apply. However, there have been many needs for more accurate pollutant loads estimation method with the restricted number of water quality samples. However, the ESTIMATOR model does not allow the users to define the regression model to explain the measured flow and water quality relationship, indicating the ESTIMATOR model is not flexible. The LOADEST model allows the user to choose the model type from 11 predefined general forms of regression equations. Annual loads of T-N and T-P with the LOADEST model were 0.70 times and 0.84 times of those by NI method, respectively. The coefficient of determination ($R^2$) of the LOADEST regression for the T-N and T-P were 0.92 and 0.72, respectively. This indicates that the load estimation regression model with the LOADEST for the study watershed explains the relationship between the observed flow and water quality data well reasonably well. Based on these findings, we suggest that the LOADEST model estimated regression equation could be used to estimate pollutant loads using the measured flow data for the study watershed.
수질원 부존량의 평가를 위한 월유출량의 추정방법은 통상 경험식에 의한 방법, 물수지분석에 의한 방법 그리고 회귀분석에 의한 방법등이 있다. 본 연구는 수위계측지점의 유출자료를 사용하여 다중회귀분석으로 회귀모형을 수립함으로서, 장기 수자원 개발계획의 수립에 필요한 월유출량의 추정을 가능토록하였다. 사용한 자료는 총 48개 수위관측소의 월유출량 및 기상,지상 인자 이며 이중 43개 지점은 모형의 개발에, 나머지 5개 지점은 모형의 검증에 이용하였다. 또한 모형을 유역별모형과 전체모형, 평균치모형과 개별자료모형으로 구분하여 모형-1, 모형-2, 모형-3 그리고 모형-4의 4개 모형을 수립하였으며, 검증결과 모형-2가 가장 적절한 모형으로 판단되었다. 선정된 회귀모형과 기존의 가지야마공식의 적용성을 통계적 방법에 의해 비교한 결과 본 다중회귀모형이 연유출량 뿐아니라 월별유출량의 변화성향을 매우 잘 나타내고 있으며, 적용 또한 용이함이 입증되었다.
A water wall system is one of the most important components of a boiler in a thermal power plant, and it is a nonlinear Multi-Input and Multi-Output (MIMO) system, with 6 inputs and 3 outputs. Three models are developed and comp for the controller design, including a linear model, a multilayer feed-forward neural network (MFNN) model and an Echo State Network (ESN) model. First, the linear model is developed by linearizing a given nonlinear model and is analyzed as a function of the operating point. Second, the MFNN and the ESN are developed by using training data from the nonlinear model. The three models are validated using Matlab with nonlinear input-output data that was not used during training.
A mathematical model for biological nutrient removal in a sequencing batch reactor process, which is based on the IAWQ Activated Sludge Model No. 2 with a few modifications, has been developed. Twenty water quality components and twenty three kinetic equations are incorporated in the model. The model is structured in the matrix form based on the law of mass conservation using stoichiometry and kinetic equations. Stoichiometric coefficients and kinetic parameters included in the model equations are chosen from the literature. A multistep predictor-corrector algorithm of variable step-size is adopted for solving the vector nonlinear ordinary differential equations. The simulation for experimental results is conducted to evaluate the validity of the model and to calibrate coefficients and parameters. The simulation using the model well represents the experimental results from laboratory. The mathematical model developed in this study may be utilized for the design and operation of a sequencing batch reactor process under the steady and unsteady-state at various environmental conditions.
겨울철동안 쌓여 봄에 놓은 눈 녹은 물(snowmelt), 즉 융설의 유출은 북반구 및 산간지역에서 매우 중요한 것으로 여겨지고 있다. 이러한 지역에서 융설로 인한 유동 및 이온의 이동에 대한 이해는 매우 중요하며 전세계적으로 꾸준하게 연구되고 있다. Lee et al. (2008a)와 Lee et al. (2008b)연구에서는 대기로부터 수송된 이온 및 오염원이 융설에 의해 눈속을 이동하는 것을 모사하기 위한 Mobile-Immobile water Model (MIM)을 개발하였다. 이 연구에 사용된 모델을 검증하기 위해서 물질수지계산(mass balance calculation) 및 해석해(analytical solution)를 이용한 모델결과와의 비교를 수행하였다. 일정시간동안 눈 속에서의 물질의 질량변화는 눈 표면에서 들어온 물질과 눈 기저부에서 빠져나간 물질의 질량 차이와 같아야한다는 사실을 이용하여 물질수지를 계산하였다. 파면(wave front)의 이동속도 및 기존문헌에서 알려진 해석 해를 이용하여 모델결과와의 비교도 시도하였다. 모델의 물질수지계산결과 질량 차이가 거의 발생하지 않았으며 모델결과와 해석해와의 비교 역시 두 결과가 거의 일치하였다.
A grid-based configuration of Land Surface Models (LSMs) coupled with a climate model can be advantageous in impact assessment of climate change for a large scale area. We assessed the applicability of Common Land Model (CoLM) to runoff and land surface temperature (LST) simulations at the domain that encompasses the Nakdong river basin. To establish a high resolution model configuration of a $1km{\times}1km$ grid size, both surface boundary condition and atmospheric inputs from the observed weather data in 2009 were adjusted to the same resolution. The Leaf Area Index (LAI) was collected from MODerate esolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and the downward short wave flux was produced by a nonstationary multi-site weather state model. Compared with the observed runoffs at the stations on Nakdong river, simulated runoffs properly responded to rainfall. The spatial features and the seasonal variations of the domain fairly well were captured in the simulated LSTs as well. The monthly and seasonal trend of LST were described well compared to the observations, however, the monthly averaged simulated LST exceeded the observed up to $2^{\circ}C$ at the 24 stations. From the results of our study, it is shown that high resolution LSMs can be used to evaluate not only quantity but also quality of water resources as it can capture the geographical features of the area of interest and its rainfall-runoff response.
A two-dimensional (2D) reservoir hydrodynamics and water quality model, CE-QUAL-W2, is employed to simulate the hydrothermal behavior and density current regime in Andong Reservoir. Observed data used for model forcing and calibration includes: surface water level, water temperature, dissolved oxygen and suspended solids concentration. The model was calibrated to the year of 2003 and verified with continuous run from 2000 till 2004. Without major adjustments, the model accurately simulated surface water levels including the events of large storm. Deep-water reservoirs, like Andong Reservoir, located in the Asian Monsoon region begin to stratify in summer and overturn in fall. This mixing pattern as well as the descending thermocline, onset and duration of stratification and timing of turnover phenomenon were well reproduced by the Andong Model. The temperature field and distinct thermocline are simulated to within $2^{\circ}C$ of observed data. The model performed well in simulating not only the dissolved oxygen profiles but also the metalimnetic dissolved minima phenomenon, a common1y occurring phenomenon in deep reservoirs of temperate regions. The Root Mean Square Error (RMSE) values of model calibration for surface water elevation, temperature and dissolved oxygen were 0.0095 m, $1.82^{\circ}C$, and $1.13\;mg\;L^{-1}$, respectively. The turbid storm runoff, during the summer monsoon, formed an intermediate layer of about 15 m thickness, moved along the metalimnion until being finally discharged from the dam. This mode of transport of density current, a common characteristic of various other large reservoirs in the Asian summer monsoon region, was well tracked by the model.
Based on the Arrhenius equations, several hydration exothermic models that precisely calculate the influence of concrete's self-temperature duration on its hydration exothermic rate have been presented. However, the models' convergence is difficult to achieve when applied to engineering projects, especially when the activation energy of the Arrhenius equation is precisely considered. Thus, the models' convergence performance should be improved. To solve this problem and apply the model to engineering projects, the relationship between fast iteration and proper expression forms of the adiabatic temperature rise, the coupling relationship between the pipe-cooling and hydration exothermic models, and the influence of concrete's self-temperature duration on its mechanical properties were studied. Based on these results, the rapid convergence of the hydration exothermic model and its coupling with pipe-cooling models were achieved. The calculation results for a particular engineering project show that the improved concrete hydration exothermic model and the corresponding mechanical model can be suitably applied to engineering projects.
An infiltration storage can be installed as a method of reducing runoff from catchment and increasing stream flow during the dry period by recharging groundwater. However, there is no proper model and method that can be used to design storage capacity of an infiltration storage in Korea. The purpose of the study is to evaluate capacities of infiltration storages planned on Jeju-do in Korea by modifying Storm Water Management Model (SWMM). The basic equations for the infiltration storage are same as those of the infiltration trench used in MIDUSS. Infiltration rates of the infiltration storages were first measured by double ring infiltrometers, and then the modified model was applied to evaluate adequacy for the capacities of three infiltration storages planned on Jeju-do in Korea. The application results show that the two infiltration storages with higher infiltration rates have adequate capacities to infiltrate the total water inflow to the storages. However, the other infiltration storage with lower infiltration rates has not sufficient capacity to infiltrate the total water inflow to the storage and release occurs to the downstream region. The simulation model and method applied can be used for capacity evaluation of future infiltration storages on highly pervious areas in Jeju-do.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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