Recently, the frequency and range of algae occurrence in major rivers and lakes are increasing due to the increase in water temperature due to climate change, the inflow of excessive nutrients, and changes in the river environment. Abnormal algae include green algae and red algae. Green algae is a phenomenon in which blue-green algae such as chlorophyll (Chl-a) in the water grow excessively and the color of the water changes to dark green. In this study, a 3D virtual world of digital twin was built to monitor and control water quality information measured in ecological rivers and lakes in the living environment in real time from a remote location, and a sensor measuring device for water quality information based on the Internet of Things (IOT) sensor. We propose to build a smart water environment service platform that can provide algae warning and water quality forecasting by predicting the causes and spread patterns of water pollution such as algae based on AI machine learning-based collected data analysis.
Wastewater treatment plants are constantly exposed to influent wastewater that is constantly changing. This poses a major challenge to the operation of the plants. It is crucial to have a rapid and accurate measurement of the influent concentrations of wastewater in order to maintain and optimize treatment performance, as well as to develop energy-saving strategies. While laboratory measurements provide the highest accuracy in determining influent water quality, they are inevitably time-consuming procedures. In order to cope with the ongoing disturbances from wastewater influent, absorption-based optical measuring instruments have been developed. These instruments can detect the influent water quality in a short amount of time, improving their practicality and reliability. However, when these optical measuring instruments malfunction, the accuracy of the measured values decreases, leading to unreasonable operation of the treatment plant. This paper proposes a method for detecting anomalies in optical water quality measurement devices. The Harmony Search algorithm is used to validate the measured water quality values and detect abnormalities such as contamination or physical anomalies in the measurement apparatus. To assess the performance of the developed algorithm in detecting anomalies, validation was conducted by installing it in a field-scale wastewater treatment plant. The results consistently showed that the developed fault detection method for optical water quality measurements equipment provided acceptable results for normal, temporary abnormal, and long-term abnormal conditions.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.10
no.3
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pp.207-213
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2009
The quality of tap water on the whole water-supply system, from a large filtration plant to a private faucet, has to be guaranteed the standards of drinking water. At this point in time, however, the supply process of the tap water has not been monitored and managed scientifically. The piped water, especially the most small-scale reservoirs(underground or overhead type) are always exposed to various contaminations and impurities. Recently monitoring systems of water-quality were spread on some large filtration plants or distributing reservoirs. In particular, the water quality monitoring method using the internet is adopted into some local government whose inhabitants can check up the water quality anytime and anywhere. The construction of this system that has to apply a large scale needs, and has a limitation on the small water-supply system, such as apartments, public facilities and small-scale underground or overhead reservoirs. In this work, we suggest the integration system of individual water-quality sensor modules that have a low price. By using the developed integration system and online monitoring program operated on the internet, the system managers of reservoirs can monitor and manage water-quality characteristic values of drinking water in online. Since the proposed system was modularized, the system can be applied easily into various reservoirs with a low cost and regardless of its scale, small or large.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2022.11a
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pp.29-30
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2022
The unit-water content has a very significant effect on the durability of the construction structure and the quality of concrete. Although there are various methods for measuring the unit-water content, there are problems of time required for measurement, precision, and reproducibility. Recently, there is an FDR sensor capable of measuring moisture content in real time through an apparent dielectric constant change of electromagnetic waves. In addition, various artificial intelligence techniques that can non-linearly supplement the accuracy of FDR sensors are being studied. In this study, the accuracy of unit-water content measurement was compared and evaluated using machine learning and deep learning techniques after normalizing the data secured in concrete using frequency domain reflectometry (FDR) sensors used to measure soil moisture at home and abroad. The result of comparing the accuracy of machine learning and deep learning is judged to be excellent in the accuracy of deep learning, which can well express the nonlinear relationship between FDR sensor data and concrete unit-water content.
Water quality models are scientific tools that simulate and interpret the relationship between physical, chemical and biological reactions to external pollutant loads in water systems. They are actively used as a key technology in environmental water management. With recent advances in computational power, water quality modeling technology has evolved into a coupled three-dimensional modeling of hydrodynamics, water quality, and ecological inputs. However, there is uncertainty in the simulated results due to the increasing model complexity, knowledge gaps in simulating complex aquatic ecosystem, and the distrust of stakeholders due to nontransparent modeling processes. These issues have become difficult obstacles for the practical use of water quality models in the water management decision process. The objectives of this paper were to review the theoretical background, needs, and development status of water quality modeling technology. Additionally, we present the potential future directions of water quality modeling technology as a scientific tool for national environmental water management. The main development directions can be summarized as follows: quantification of parameter sensitivities and model uncertainty, acquisition and use of high frequency and high resolution data based on IoT sensor technology, conjunctive use of mechanistic models and data-driven models, and securing transparency in the water quality modeling process. These advances in the field of water quality modeling warrant joint research with modeling experts, statisticians, and ecologists, combined with active communication between policy makers and stakeholders.
Kim, Jin-Hyok;Han, Seong-Kuk;Lee, Jin-Pill;Kim, Jae-Yong
Applied Chemistry for Engineering
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v.21
no.6
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pp.632-637
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2010
Considering the water quality regulation of total emission system which is enforced with hydro TMS and so on operating currently, automatic water sampler must be necessary in the viewpoint of national interest for conservation of water resources. This study aimed to develope automatic water sampler for the purpose of decreasing spends on foreign currency which is relied on import from abroad and upgrading the functional efficiency simultaneously. We have made an effort for developing results as follows with some cases. First, flow meter with a sensor equiped into automatic water sampler for field measurement which can perform linkage operation was developed. Second, remote-D/L system was developed which was able to monitor and store some transmitted data from practical measurement sensor. Also, automatic water sampler was developed in this research that operates in a sewage treatment plant, and finally, we confirmed that our system is able to apply to the field well.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.5
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pp.717-722
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2013
The wastewater reclamation and reusing system has been rising as an alternative of water resource exhaustion that the whole world is experiencing. In order to be able to bring about improvement of the existing wastewater reclamation and reusing system, this research has developed of Conversion-Human Machine Interaction (C-HMI) based real-time control and monitoring system such as a sensor module and gate module, web monitoring system. This system was communication almost-error-free in various environment and situation. As a result, we have achieved our goal that has to doing work correctly as a sensor and gateway module that communication error is less than 0.2% throughout the embodied system and add that it can be easily controled and configured as an interface equipment to a complex sensor of water quality. According to this, the construction of a database capable of analyzing and assessing collection, storage and various elements of reliable water quality and flow rate data can be possible.
Paringit, EC.;Nadaoka, K.;Rubio, MCD;Tamura, H.;Blanco, Ariel C.
Proceedings of the KSRS Conference
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2003.11a
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pp.667-669
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2003
A bio-optical model was developed specific for turbid and shallow waters. Special studies were carried out to estimate absorption and scattering properties as well as backscattering probability of suspended matter. The inversion of bio-optical model allows for direct retrieval of turbidity and chlorophyll- a from the visible-near infrared (VNIR) range sensor. Time-series satellite imagery from ASTER AM-1 sensor, were used to monitor the Laguna de Bay water quality condition. Spatial distribution of temperature for the lake was extracted from the thermal infrared (TIR) sensor. Corresponding field surveys were conducted to parameterize the bio -optical model. In-situ measurements include suspended particle and chlorophyll-a concentrations profiles from nephelometric devices and processing of water samples. Hyperspectral measurements were used to validate results of the bio -optical model and satellite- based estimation. This study provides a theoretical basis and a practical illustration of applying space- based measurements on an operational basis.
This study proposes a pH-dissolved-oxygen monitoring system using 8-HydroxyPyrene-1,3,6-trisulfonic acid Trisodium Salt (HPTS) and tris(4,7-diphenyl-1,10-phenanthroline)Ruthenium(II) chloride (Rudpp). Commercial water-quality sensors are electrochemical devices that require frequent calibration and cleaning, are subject to high maintenance costs, and have difficulties conducting measurements in real-time. The proposed pH-dissolved-oxygen monitoring system selects a thin-film sensing layer to measure the change in fluorescence intensity. This change in fluorescence intensity is based on reactions with hydrogen ions in an aqueous solution at a given pH and specific amount of dissolved oxygen. The change in fluorescence intensity is then measured using light-emitting diodes and photodiodes in response to HPTS and Rudpp. This method enables the development of a relatively small, inexpensive, and real-time measureable water-quality measurement system.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.122-122
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2017
Recently, environmental problems have become an area of growing interests. In-situ monitoring of water quality is fundamental to most environmental applications. The accurate measurement of nitrate concentrations is fundamental to understanding biogeochemistry in aquatic ecosystems. Several studies have reported that one of the most feasible methods to measure nitrate concentration is the use of Ion Selective-electrodes (ISEs). The ISE application to water monitoring has several advantages, such as direct measurement methodology, high sensitivity, wide measurement range, low cost, and portability. However, the ISE methods may yield inconsistent results where there was a difference in temperature between the calibration and measurement solutions, which is associated with the temperature dependence of ionic activity coefficients in solution. In this study, to investigate the potential of using the combination of a temperature sensor and nitrate ISEs for minimizing the effect of temperature on real-time nitrate sensing in natural water, a prototype of on-site water monitoring system was built, mainly consisting of a sensor chamber, an array of 3 ISEs, an waterproof temperature sensor, an automatic sampling system, and an arduino MCU board. The analog signals of ISEs were obtained using the second-order Sallen-key filter for performing voltage following, differential amplification, and low pass filtering. The performance test of the developed water nitrate sensing system was conducted in a monitoring station of drinking water located in Jeongseon, Kangwon. A temperature compensation method based on two-point normalization was proposed, which incorporated the determination of temperature coefficient values using regression equations relating solution temperature and electrode signal determined in our previous studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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