The drag reduction(DR) for Betaine+Amin and Xantan Gum as kinds of surfactant and Polyacrylamide as kinds of polymer solution according to the fluid velocity, temperature and surfactant concentration were compared experimentally. For this study, two kinds of experimental apparatus for short time and long time measurement were established. Each experimental appratus was equipped with hot water storage tanks, pumps, testing pipe network, flowmeter, two pressure gauges and data logging system was built for them. Results showed that Betaine+Amin and Xanthan Gum as kinds of surfactant had appeared optimal DR around 200-500 ppm and their DR tended to be decreased when flow velocity increased but Polyacrylamide as kinds of polymer solution showed the opposite trend to be increased when flow velocity increased. The both of them showed above 40% DR in the case of better condition by the short term measurement. But Polyacrylamide as kinds of polymer solution showed more degradation than Betaine+Amin and Xanthan Gum as kinds of surfactant by the long term measurement. As a result, Betaine+Amin and Xanthan Gum as kinds of surfactant showed better materials to use to the district heating system.
상수도관의 수질 및 부식도 검사에는 파이프에 손상을 입히지 않고 지속적인 방법이 필요하다. 초음파는 이를 만족하면서 상태를 확인할 수 있고 주파수가 높을수록 해상도가 좋아져 정밀한 측정이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 특성을 이용해 상수도관 모니터링 시스템으로 초음파 기반의 Scanning Acoustic Microscopy(SAM)과 Convolutional Neural Network(CNN)을 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 Non-Destructive Testing(NDT)방식의 단점을 보완하면서 더 높은 해상도로 상수도관을 점검하는 방식으로, SAM 을 이용하여 부식으로 인한 파이프 두께 변화와 부유물의 여부 및 수질을 동시에 감지하고 얻은 데이터를 CNN 으로 분석했다. CNN 의 높은 정확도 결과로 이 시스템의 파이프 부식도 및 수질 모니터링에 대한 적합성을 보여주었다.
본 연구는 서울 삼성 1분구에 대하여 구축된 홍수 예, 경보 시스템의 한 부분인 침수면적 GIS 데이터베이스의 구축과정을 다룬다. XP-SWMM 모형을 대상 연구지역에 대하여 구축하였으며, 유역 출구에 위치한 관로에서 관측된 수위 시계열을 집중시간 산정 및 XP-SWMM 모형의 매개변수 교정에 활용하였다. 유역의 도달시간인 40분을 첫 20분, 나중 20분 두 개의 시간단계로 나누고, 가능최대강수량인 200 mm/hr 이하의 범위를 5 mm/hr 간격으로 나누어 침수를 일으키는 가능한 모든 강우 시나리오를 생성한 후, 이를 XP-SWMM 모형의 입력값으로 사용하여 침수면적의 GIS 데이터베이스를 구축하였다. 침수면적 데이터베이스의 분석을 통해 다음과 같은 결론을 얻었다: (1) 동일한 강우의 증가분에 대하여서도 침수면적이 급격 혹은 완만하게 증가할 수 있는데, 이는 홍수시 지표흐름이 지형과 관망의 공간적 분포에 큰 영향을 받기 때문이다; (2) 동일한 침수면적을 가진 경우라 할지라도 강우가 시간적으로 어떻게 분포하느냐에 따라 침수범위의 차이가 클 수 있다. (3) 동일한 설계강우량이라도 시간적 분포가 다르다면 침수면적 및 침수범위가 크게 다를 수 있다.
본 연구에서는 포아송 클러스터 강우생성모형의 일종인 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) 강우생성 모형의 도시홍수 모의에 있어 적용성을 살펴보았다. 이를 위하여 서울 홍제천 유역의 남가좌 배수분구에 대하여 2차원 관망-지표면 홍수 모의프로그램인 XP-SWMM 모형을 구축하고, MBLRP 모형을 사용하여 생성된 200년 길이의 가상 강우 시계열을 입력 강우자료로 하여 홍수량, 침수면적을 산정하고 이를 설계 강우에 근거하여 산출된 값들과 비교하였다. 비교 결과, MBLRP 모형을 사용하여 산출된 홍수량 및 침수면적은 설계 강우에 근거한 값들과 비교하였을 때 다소 작은 값을 가졌고, 과소산 정의 정도는 8% (5년빈도)에서 34% (200년빈도)의 값을 가졌으며, 설계 강우의 재현기간에 따라 과소 산정의 정도는 증가하였다. 본 연구의 결과는 도시유역에서의 홍수 모의에 있어 몬테카를로 분석을 통한 침수관련 변수들의 불확실성을 정량적으로 표현할 수 있는 방법론을 제시하고 그 적용성 및 한계점을 제시했다는 점에서 그 의미를 찾을 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 고해상도 정량적강수추정치(QPE)를 이용하여 도시유출해석을 수행하고 소배수분구별 강우와 유출량의 공간 변동성을 분석하여 적용성을 평가하는 것이다. 대상유역은 강남역을 중심으로 하는5개 배수분구(서초3, 4, 5, 역삼, 논현)을 선정하였으며, 유역면적은 $7.4km^2$이다. QPE 생산을 위해 KMA AWS (34소), SKP AWS (156소), 광덕산 레이더 자료를 통해 서울지역의 강우자료를 구축하였으며 크리깅 기법과 조건부합성 방법을 적용하여 4가지 QPE(QPE1: KMA AWS, QPE2: KMA+SKP AWS, QPE3: 광덕산 레이더, QPE4: QPE2+QPE3)를 생산하였다. 시공간 해상도는 10분, 250 m이며, 2013년 7월에 발생한 6개 호우를 대상으로 하였다. 복잡한 실제 관망을 도시유출해석모형에 입력하기 위해 773개 맨홀과 772개 소배수분구, 1,059개 하수관거로 재구성하여 분석을 수행하였다. QPE2와 QPE4는 QPE1에 비해 소배수구역별 면적강우량의 변동폭이 최대 1.9배까지 차이가 나타나 작은 유역에서도 강우공간변동성이 있음을 확인하였다. 또한 소배수 구역별 첨두유량 분석결과에서도 강남과 서초 AWS에 비해 QPE2와 QPE4의 변동폭이 최대 6배 큰 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구의 대상지역과 같이 수 km2 이하의 도시유역에서도 강우와 첨두유량의 공간변동성이 발생함을 알 수 있었으며, 정확한 도시유출해석을 위해서는 고해상도 강우자료를 활용하는 것이 바람직한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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