Two seismic response data from the CSMIP strong motion instrumentation of Pacoima dam are selected: San Fernando earthquake (Jan 13, 2001; ML=4.3) and Newhall earthquake (Sept. 1, 2011; ML=4.2), for the identification of the dam system. To consider the spatially nonuniform input ground motion along the dam abutment, the subspace identification technique with multiple-input and multiple-output is used to extract the dynamic behavior of the dam-reservoir interaction system. It is observed that the dam-reservoir interaction is significant from the identification of San Fernando earthquake data. The influence of added mass (from the reservoir) during strong ground motion will create a tuned-mass damper phenomenon on the dam body. The fundamental frequency of the dam will be tuned to two different frequencies but with the same mode shapes. As for the small earthquake event, the dam-reservoir interaction is insignificant.
Depending on the increased energy needs, a large number of dams have been built around the world. These dams have significant impacts on river ecology and climate change. When the climate change scenarios are examined, it is stated that the annual average temperature in Turkey will increase by 2.5-4 degrees in the future years, the south of the country will be opposed to the severe drought threat, and the northern regions will have a flood risk. In particular, it can be predicted that many dams and dam lakes built in the North of Turkey may increase the impact of climate change. In this study, the effects of the dams constructed in Çoruh basin on climate change are examined. Environmental and ecological problems of dam reservoirs have been examined. As a result of the data received from meteorological stations, it was determined that temperature and rainfall changes in the region. In this direction, solution proposal is presented.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.4B
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pp.379-388
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2010
This study examined the physical effects on the river changes downstream of Andong dam and simulated the reproduction of sand bars and the geomorphic changes numerically. The river bed downstream of Aandong dam and Imha dam was decreased and the mean diameter of bed materials was increased, and the number of lower channels was increased. The vegetated area was slightly increased after Andong dam construction. Moreover, the area was abruptly increased after Imha dam construction. The bankfull discharges was estimated to 580 $m^3/s$ after the dams construction and 2,857 $m^3/s$ before the dams. A flood mitigation safety by the dams construction considering return period was increased to 5 to 10 times. As a result of meso-scale regime analysis by using banfull discharge, the regime between single bars and multiple row bars before the dams construction was changed to completely the regime of multiple row bars after the dams. The numerical simulation results showed that the sand bars and lower channels were developed before the dams, and braided river was developed after the dams. This meant that the patterns of sand bars was changed by variable discharge due to the dams construction.
Yifru, Bisrat;Kim, Min-Gyu;Chang, Sun Woo;Lee, Jeongwoo;Chung, Il-Moon
The Journal of Engineering Geology
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v.30
no.2
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pp.119-129
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2020
Sand dam is a successful water harvesting method in mountainous areas with ephemeral rivers. The success is dependent on several factors including material type, hydrogeology, slope, riverbed thickness, groundwater recharge, and streamflow. In this study, the effect of a sand dam on the groundwater level in the Chuncheon area, South Korea was assessed using the MODFLOW model. Using the model, multiple scenarios were tested to understand the groundwater head before and after the construction of the sand dam. The effect of groundwater abstraction before and after sand dam construction and the sand material type were also assessed. The results show, the groundwater level increases substantially after the application of a sand dam. The comparison of model outputs, simulated groundwater head before and after sand dam application with and without pumping well, shows a clear difference in the head. The material type has also an effect on the groundwater head. As the conductivity of the material increases, the head showed a significant rise.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.12
no.3
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pp.353-362
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1999
This study is aimed to obtain the critical crack lengthes of the concrete gravity dam and to investigate variation of the effective stress intensity factors at the crack tips of multiple cracks. Applied loads are dynamic load composed of blast vibration and hydrodynamic pressure which can be considered in case of the blast work at near construction site, in addition to static load composed of hydrostatic pressure, crack pressure, and gravity load of the dam. The critical crack lengthes were calculated according to the crack locations, directions, and magnitudes of blast vibration. Also variation of the effective stress intensity factors with respect to the multiple crack shapes and distances between the crack tips was investigated.
A study on the Derivation of the Unit Hydrograph using Multiple Regression Moe이. The purpose of this study is to deriver an optimal unit hydrograph suing the multiple regression model, particularly when only small amount of data is available. The presence of multicollinearity among the input data can cause serious oscillations in the derivation of the unit hydrograph. In this case, the oscillations in the unit hydrograph ordinate are eliminated by combining the data. The data used in this study are based upon the collection and arrangement of rainfall-runoff data(1977-1989) at the Soyang-river Dam site. When the matrix X is the rainfall series, the condition number and the reciprocal of the minimum eigenvalue of XTX are calculated by the Jacobi an method, and are compared with the oscillation in the unit hydrograph. The optimal unit hydrograph is derived by combining the numerous rainfall-runoff data. The conclusions are as follows; 1)The oscillations in the derived unit hydrograph are reduced by combining the data from each flood event. 2) The reciprocals of the minimum eigen\value of XTX, 1/k and the condition number CN are increased when the oscillations are active in the derived unit hydrograph. 3)The parameter estimates are validated by extending the model to the Soyang river Dam site with elimination of the autocorrelation in the disturbances. Finally, this paper illustrates the application of the multiple regression model to drive an optimal unit hydrograph dealing with the multicollinearity and the autocorrelation which cause some problems.
Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. Forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using statistical methods based on hydrometeorological data. Predictors which is used to forecast seasonal inflow to Andong dam are selected from southern oscillation index, sea surface temperature, and 500 hPa geopotential height data in northern hemisphere. Predictors are selected by the following procedure. Primary predictors sets are obtained, and then final predictors are determined from the sets. The primary predictor sets for each season are identified using cross correlation and mutual information. The final predictors are identified using partial cross correlation and partial mutual information. In each season, there are three selected predictors. The values are determined using bootstrapping technique considering a specific significance level for predictor selection. Seasonal inflow forecasting is performed by multiple linear regression analysis using the selected predictors for each season, and the results of forecast using cross validation are assessed. Multiple linear regression analysis is performed using SAS. The results of multiple linear regression analysis are assessed by mean squared error and mean absolute error. And contingency table is established and assessed by Heidke skill score. The assessment reveals that the forecasts by multiple linear regression analysis are better than the reference forecasts.
Objective: The aim of this study is to investigate the effective managerial factors influencing dose reduction of the nozzle dam installation and removal tasks ranking within top 3 in viewpoint of average collective dose of nuclear power plant maintenance job. Background: International Commission on Radiation Protection (ICRP) recommended to reduce unnecessary dose and to minimize the necessary dose on the participants of maintenance job in radiation fields. Method: Seven sessions of nozzle dam installation and removal task logs yielded a multiple regression model with collective dose as a dependent variable and work time, number of participants, space doses before and after shield as independent variables. From the sessions in which a significant reduction in collective dose occurred, the effective managerial factors were elicited. Results: Work time was the most important factor contributing to collective dose reduction of nozzle dam installation and removal task. Introduction of new technology in nozzle dam design or maintenance job is the most important factor for work time reduction. Conclusion: With extended task logs and big data processing technique, the more accurate prediction model illustrating the relationship between collective dose reduction and effective managerial factors would be developed. Application: The effective managerial factors will be useful to reduce collective dose of decommissioning tasks as well as regular preventive maintenance tasks for a nuclear power plant.
Seasonal occurrence of high ammonia nitrogen(NH3-N) concentrations has hampered chemical treatment processes of a water plant that intakes water at Buyeo site of Geum river. Thus it is often needed to quantify the effect of Daecheong Dam ouflow on the mitigation of $NH_3$-N contamination. In this study, multiple regression models were developed for forecasting daily $NH_3$-N concentrations using 8 years of water quality and dam outflow data, and verified with another 2 years of data set. During model development, the coefficients of determination($R^2$) and model efficiency($E_{m}$) were greater than 0.95. The verification results were also satisfactory although those statistical indices were slightly reduced to 0.84∼0.94 and 0.77∼0.93, respectively. The validated model was applied to assess the effect of different amounts of dam outflow on the reduction of $NH_3$-N concentrations in 2002. The NH3-N concentrations dropped by 0.332∼0.583 mg/L on average during January∼March as outflow increases from 5 to 50cms, and was most significant on February. The results of this research show that the multiple regression approach has potential for efficient cause and effect analysis between dam outflow and downstream water quality.
In this study, factors that influence water supply capacities of dams are extracted using factor analysis, and multiple regression equations for estimating water supply capacities of dams are developed using the analysis results. Twenty-one multi-purpose dams and twelve Municipal and Industrial (M&I) water supply dams are selected for case studies, and eight variables influencing water supply capacities of dams, namely: watershed area, inflow, effective reservoir storage, grade on amount of M&I water supply, grade on amount of agricultural water supply, grade on amount of in-stream flow supply, grade on river administration, and grade on average rainfall, are determined. Two case studies for multi-purpose dams and M&I water supply dams are performed, employing factor analysis, respectively. For the two cases, preliminary tests, such as reviewing matrix of correlation coefficient, Bartlett's test of sphericity, and Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) test, are conducted to evaluate the suitability of the variables for factor analysis. In case of multi-purpose dams, variables are grouped into three factors; M&I water supply dams, two factors. The factors are rotated using Varimax method, and then factor loading of each variable is computed. The results show that the variables influencing water supply capacities of dams are reasonably selected and appropriately grouped into factors. In addition, multiple regression equations for predicting the amounts of annual water supply of dams are established using the factor scores as explanatory variables, it is identified that the models' accuracies are high, and their applications to determining effective storage capacity of a dam during dam planning and design steps are presented. Consequently, it is thought that the variables and factors are useful for dam planning and dam design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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