In this paper the potential of the Principle Component Analysis(PCA) technique that can be used to detect leaks in water pipe network blocks was evaluated. For this purpose the PCA was conducted to evaluate the relevance of the calculated outliers of a PCA model utilizing the recorded pipe flows and the recorded pipe leak incidents of a case study water distribution system. The PCA technique was enhanced by applying the computational algorithms developed in this study. The algorithms were designed to extract a partial set of flow data from the original 24 hour flow data so that the variability of the flows in the determined partial data set are minimal. The relevance of the calculated outliers of a PCA model and the recorded pipe leak incidents was analyzed. The results showed that the effectiveness of detecting leaks may improve by applying the developed algorithm. However, the analysis suggested that further development on the algorithm is needed to enhance the applicability of the PCA in detecting leaks in real-world water pipe networks.
In this paper the potential of the principal component analysis(PCA) technique for the application of detecting leaks in water pipe networks was evaluated. For this purpose the PCA was conducted to evaluate the relevance of the calculated outliers of a PCA model utilizing the recorded pipe flows and the recorded pipe leak incidents of a case study water distribution system. The PCA technique was enhanced by applying the computational algorithms developed in this study which were designed to extract a partial set of flow data from the original 24 hour flow data so that the effective outlier detection rate was maximized. The relevance of the calculated outliers of a PCA model and the recorded pipe leak incidents was analyzed. The developed algorithm may be applied in determining further leak detection field work for water distribution blocks that have more than 70% of the effective outlier detection rate. However, the analysis suggested that further development on the algorithm is needed to enhance the applicability of the PCA in detecting leaks by considering series of leak reports happening in a relatively short period.
As an alternative measure to replace reactive stance with proactive one, a risk based management scheme has been commonly applied to enhance public satisfaction on water service by providing a higher creditable solution to handle a rehabilitation problem of pipe having high potential risk of leaks. This study intended to examine the feasibility of a simulation model to predict a recurrence probability of pipe leaks. As a branch of the data mining technique, probabilistic neural network (PNN) algorithm was applied to infer the extent of leaking recurrence probability of water network. PNN model could classify the leaking level of each unit segment of the pipe network. Pipe material, diameter, C value, road width, pressure, installation age as input variable and 5 classes by pipe leaking probability as output variable were built in PNN model. The study results indicated that it is important to pay higher attention to the pipe segment with the leak record. By increase the hydraulic pipe pressure to meet the required water demand from each node, simulation results indicated that about 6.9% of total number of pipe would additionally be classified into higher class of recurrence risk than present as the reference year. Consequently, it was convinced that the application of PNN model incorporated with a data base management system of pipe network to manage municipal water distribution network could make a promise to enhance the management efficiency by providing the essential knowledge for decision making rehabilitation of network.
Leaks in underground pipelines can cause social, environmental and economical problems. One of relevant countermeasures against leaks is to find and repair of leak points of the pipes. Leak noise is a good source to identify the location of leak points of the pipelines. Although there have been several methods to detect the leak location with leak noise, such as listening rods, hydrophones or ground microphones, they have not been so efficient tools. In this paper, accelermeters aroused to detect leak locations which could provide an easier and more efficient method. Filtering, signal processing and algorithm of raw input data from sensors for the detection of leak location are described. A 120m-long and a 70m-long experimental pipeline systems are installed and the results with the systems show that the algorithm with the accelerometers offers accurate pinpointing for leaks location detection. Theoretical analysis of sound wave propagation speed of water in underground pipes, which is critically important in leak locating, is also described.
The application of induction bending processes to industrial pipe production is increasing. The induction bending process has the effect of reducing the number of inspections and preventing leaks by reducing the weld of the pipe. For these reasons, efforts have been made to apply an induction bending process to the pipe of the PGSFR under development in Korea and this is the first attempt in the SFR design. Since the PGSFR pipe has a relatively large diameter-to-thickness ratio, it is difficult to fabricate an induction bending pipe that meets the requirements. In addition, the material properties may change because the pipe heats to a very high temperature during the induction bending process. In this study, P91 pipes were fabricated by induction bending, and the results from analyzing the induction bending process' applicability to the P91 pipe of the PGSFR are examined. The various dimensional measurements of the pipes fabricated by the induction bending process were surveyed to determine whether the requirements of the ASME Code were met. The minimum thickness, ovality, and wall buckling measured in the fabricated pipe met all the requirements. Tensile, impact, and hardness tests at various locations of the fabricated pipe also satisfied the requirements.
최근 급속한 도시의 팽창과 산업의 발전으로 인하여 가스시설이 급속히 확대됨에 따라 많은 도시가스업체에서는 가스관망 시설정보를 전산화하여 최신의 현황을 유지할 수 있는 가스시설물관리시스템을 개발하여 사용하고 있는 실정이다. 이러한 시스템에서는 가스시설물의 현황파악 및 유지관리를 위한 기본적인 정보만을 제공하고 가스 누출사고시 정확한 사태의 파악과 신속한 대책를 위한 제반 의사결정의 지원은 어려운 실정이다. 본 연구에서는 가스사고의 발생시 신속하고 체계적인 사고 대처를 위한 적용알고리즘의 정립을 통한 가스사고관리시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 1ㆍ2차 차단밸브의 산정을 통하여 가스 누출사고의 발생시 사고 관거의 파악과 함께 가스공급 중단 대상 관로의 파악과 밸브의 현황, 나아가 피해 수용가에 대한 현황 파악이 신속히 이루어 질 수 있도록 하였다. 이러한 가스사고관리시스템의 개발을 통하여 사고 발생시 신속한 대처방안을 고려하여 피해를 최소화 할 수 있다. 나아가 이러한 시스템의 활용을 통하여 가스업체의 업무 효율화에 기여하고 국민의 생명과 재산 보호에 기여도가 크리라 판단된다.
In this paper, we propose a deep auto-encoder-based pipe leak detection (PLD) technique from time-series acoustic data collected by microphone sensor nodes. The key idea of the proposed technique is to learn representative features of the leak-free state using leak-free time-series acoustic data and the deep auto-encoder. The proposed technique can be used to create a PLD model that detects leaks in the pipeline in an unsupervised learning manner. This means that we only use leak-free data without labeling while training the deep auto-encoder. In addition, when compared to the previous supervised learning-based PLD method that uses image features, this technique does not require complex preprocessing of time-series acoustic data owing to the unsupervised feature extraction scheme. The experimental results show that the proposed PLD method using the deep auto-encoder can provide reliable PLD accuracy even considering unsupervised learning-based feature extraction.
The water supply galvanized steel pipes of apartment buildings in Bucheon city constructed with building permission before 1994 have many problems such as leaks, the water containing rust, and low water pressure due to corrosion. Therefore, this study aims to find a way to renew the water supply pipes under investigation through a survey. As a result, when replacing the galvanized steel pipe with the corrosion-resistant pipe, the water supply system should also be changed from the gravity tank system to the booster pump system and the hygienic water storage tank. It is necessary to redraft the long-term repair plan including the replacement of the water supply system. Also, it is necessary to save the allowance reserve according to the modified long-term repair plan.
The safe operation of high pressure pipe line systems is of significant importance. Leaks due to faulty operation from the pipelines can lead to considerable product losses and to exposure of community to dangerous gases. There are several leak detection methods of pipeline network which have recently been suggested. The negative pressure wave detection technology, which has advantages of short time detection availability, accurate leaking location estimate capability and cost effective, is concentrated in this study. Theoretical analysis of the flow characteristics for leaking through a hole on the pipe wall has been performed by using Fluent 6.3, commercial CFD package. The results of 3-dimensional analysis near leaking hole confirm the occurrence of negative pressure wave, and the results of 2-dimensional analysis verify the characteristics of propagation of the wave which travels with speed equal to the speed of sound in the pipeline contents. Characteristics of leakage and pressure in a pipe with a hole have been analyzed for the various pipe and hole sizes.
상수도 배관은 땅속에 매설되어 있어서 배관의 노후화에 따른 누수를 맨눈으로 탐지하기가 불가능하며, 누수음을 감지함으로써 배관의 누수를 탐지하는 기술이 주로 사용된다. 본 논문에서는 상수도 배관의 양단에 두 개의 가속도계를 부착·취득한 데이터 간의 도달 시간 차이를 계산하여 누수 지점을 탐지하는 알고리즘을 개발하였다. 배관의 누수 시험은 17.2m의 배관에 4.3m, 8.6m, 12.9m 지점에 밸브를 설치하고, 밸브의 개도율을 30%, 70%로 변경해 가면서 누수 지점을 분석하였으며, 밸브가 30%, 70%씩 개방된 정도의 배관 내 압력 강하에 대해서는 누수를 탐지할 수 있는 것으로 확인되었다. 초기 단계의 누수를 탐지하는 것이 매우 중요하며, 본 연구에서 적용한 알고리즘으로부터 초기의 누수 지점의 탐지가 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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