Forecasting of water quality variation is not an easy process due to the complicated nature of various water quality factors and their interrelationships. The objective of this study is to test the applicability of neural network models to the forecasting of the water quality at Dalchun station in Han River. Input data is consist of monthly data of concentration of DO, BOD, COD, SS and river flow. And this study selected optimal neural network model through changing the number of hidden layer based on input layer(n) from n to 6n. After neural network theory is applied, the models go through training, calibration and verification. The result shows that the proposed model forecast water quality of high efficiency and developed web-based water quality forecasting system after extend model
The machine learning algorithm has been widely used in water-related fields such as water resources, water management, hydrology, atmospheric science, water quality, water level prediction, weather forecasting, water discharge prediction, water quality forecasting, etc. However, water quality prediction studies based on the machine learning algorithm are limited compared to other water-related applications because of the limited water quality data. Most of the previous water quality prediction studies have predicted monthly water quality, which is useful information but not enough from a practical aspect. In this study, we predicted the dissolved oxygen (DO) using recurrent neural network with long short-term memory model recurrent neural network long-short term memory (RNN-LSTM) algorithms with hourly- and daily-datasets. Bugok Bridge in Oncheoncheon, located in Busan, where the data was collected in real time, was selected as the target for the DO prediction. The 10-month (temperature, wind speed, and relative humidity) data were used as time prediction inputs, and the 5-year (temperature, wind speed, relative humidity, and rainfall) data were used as the daily forecast inputs. Missing data were filled by linear interpolation. The prediction model was coded based on TensorFlow, an open-source library developed by Google. The performance of the RNN-LSTM algorithm for the hourly- or daily-based water quality prediction was tested and analyzed. Research results showed that the hourly data for the water quality is useful for machine learning, and the RNN-LSTM algorithm has potential to be used for hourly- or daily-based water quality forecasting.
Water body extraction is significant for flood disaster monitoring using satellite imagery. Conventional methods have focused on finding an index, which highlights water body and suppresses non-water body such as vegetation or soil area. The Normalized Difference Water Index (NDWI) is typically used to extract water body from satellite images. The drawback of NDWI, however, is that some man-made objects in built-up areas have NDWI values similar to water body. The objective of this paper is to propose a new method that could extract correctly water body with built-up areas in before and after images of flood. We first create a two-element feature vector consisting of NDWI and a Near InfRared band (NIR) and then select a training site on water body area. After computing the mean vector and the covariance matrix of the training site, we classify each pixel into water body based on Mahalanobis distance. We also register before and after images of flood using outlier removal and triangulation-based local transformation. We finally create a change map by combining the before-flooding water body and after-flooding water body. The experimental results show that the overall accuracy and Kappa coefficient of the proposed method were 97.25% and 94.14%, respectively, while those of the NDWI method were 89.5% and 69.6%, respectively.
This paper experimentally reports the effect of suspension stability on the thermal conductivity of water-based Au nanofluids. For this purpose, the water-based Au nanofluids are prepared by the one-step method called electro-chemical method with volume fraction of 0.0005%. The thermal conductivity of water-based Au nanofluids is measured from $22^{\circ}C$ to $42^{\circ}C$ using the transient hot wire method. To quantify the suspension stability of Au nanofluids, the suspension stability of nanofluids is evaluated using the in-house developed laser scattering system at a fixed wavelength of 632.8nm with the elapsed time. Based on the experimental results, the both thermal conductivity and suspension stability of water-based Au nanofluids are gradually decreased according to the time. These results experimentally show that the suspension stability of water-based Au nanofluids is the one of the important factor of thermal conductivity.
Recently, advances in ZnO based oxide semiconductor materials have accelerated the development of thin-film transistors (TFTs), which are the building blocks for active matrix flat-panel displays including liquid crystal displays (LCD) and organic light-emitting diodes (OLED). However, the electrical performances of oxide semiconductors are significantly affected by interactions with the ambient atmosphere. Jeong et al. reported that the channel of the IGZO-TFT is very sensitive to water vapor adsorption. Thus, water vapor passivation layers are necessary for long-term current stability in the operation of the oxide-based TFTs. In the present work, $Al_2O_3$ and $TiO_2$ thin films were deposited on poly ether sulfon (PES) and $SnO_x$-based TFTs by electron cyclotron resonance atomic layer deposition (ECR-ALD). And enhancing the WVTR (water vapor transmission rate) characteristics, barrier layer structure was modified to $Al_2O_3/TiO_2$ layered structure. For example, $Al_2O_3$, $TiO_2$ single layer, $Al_2O_3/TiO_2$ double layer and $Al_2O_3/TiO_2/Al_2O_3/TiO_2$ multilayer were studied for enhancement of water vapor barrier properties. After thin film water vapor barrier deposited on PES substrate and $SnO_x$-based TFT, thin film permeation characteristics were three orders of magnitude smaller than that without water vapor barrier layer of PES substrate, stability of $SnO_x$-based TFT devices were significantly improved. Therefore, the results indicate that $Al_2O_3/TiO_2$ water vapor barrier layers are highly proper for use as a passivation layer in $SnO_x$-based TFT devices.
In this research, we investigated the variation of transmembrane pressure and permeate water quality with pre coagulation and sedimentation with iron based coagulant and chlorination of feed water for PVDF (polyvinylidene fluoride) based MF membrane filtration. NaCIO was fed to the membrane module with dosage of 0.5mg/L and maintained during filtration. To observe the effect of raw water, three types of raw and processed waters, including river surface water, coagulated water and coagulated-settled water, were applied. In case of river surface water, the transmembrane pressure increased drastically in 500 hours of operation. On the contrary, no significant increase in transmembrane pressure was observed for 1,200 hours of operation for coagulated water and coagulated-settled waters. The turbidity of permeate was lower than a detection limit of equipment for all raw waters. The removal efficiency of humic substances of coagulated water and coagulated-settled water was approximate ten times of that of surface river water. And, the removal efficiency of TOC and DOC was approximate two times of that of surface river water. From the results of plant operation, stable operation was maintained at $0.9m^3/m^2{\cdot}day$ filtration flux through the combination of pre-coagulation and pre-chlorination. However, the water quality of permeate was the best when pre-coagulation-sedimentation process was combined with pre-chlorination.
Cho, Woo Jae;Kim, Dong-Wook;Jung, Dae Hyun;Cho, Sang Sun;Kim, Hak-Jin
Journal of Biosystems Engineering
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제41권2호
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pp.75-84
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2016
Purpose: In-situ water quality monitoring based on ion-selective electrodes (ISEs) is a promising technique because ISEs can be used directly in the medium to be tested, have a compact size, and are inexpensive. However, signal drift can be a major concern with on-line management systems because continuous immersion of the ISEs in water causes electrode degradation, affecting the stability, repeatability, and selectivity over time. In this study, a computer-based nitrate monitoring system including automatic electrode rinsing and calibration was developed to measure the nitrate concentration in water samples in real-time. Methods: The capabilities of two different types of poly(vinyl chloride) membrane-based ISEs, an electrode with a liquid filling and a carbon paste-based solid state electrode, were used in the monitoring system and evaluated on their sensitivities, selectivities, and durabilities. A feasibility test for the continuous detection of nitrate ions in water using the developed system was conducted using water samples obtained from various water sources. Results: Both prepared ISEs were capable of detecting low concentrations of nitrate in solution, i.e., 0.7 mg/L $NO_3-N$. Furthermore, the electrodes have the same order of selectivity for nitrate: $NO_3{^-}{\gg}HCO_3{^-}$ > $Cl^-$ > $H_2PO_4{^-}$ > $SO{_4}^{2-}$, and maintain their sensitivity by > 40 mV/decade over a period of 90 days. Conclusions: The use of an automated ISE-based nitrate measurement system that includes automatic electrode rinsing and two-point normalization proved to be feasible in measuring $NO_3-N$ in water samples obtained from different water sources. A one-to-one relationship between the levels of $NO_3-N$ measured with the ISEs and standard analytical instruments was obtained.
Geopolymer is a term covering a class of synthetic aluminosilicate materials with potential use in a number of areas, but mainly as a replacement for Portland cement. In this study, geopolymers with fly ash and meta kaolin were prepared using KOH as an alkali activator and water glass. The effect of water glass on the microstructures and the compressive strength of the geopolymer was investigated. As the amount of water glass increased, the dissolved inorganic binder particles in the geopolymers increased due to polymerization, resulting in a dense microstructure. The meta kaolin-based geopolymer showed a better extent of polymerization and densification than that of the fly ash-based geopolymer. XRD data also suggested that polymerization in meta kaolin-based geopolymers should be active resulting in the formation of an amorphous phase with an increasing amount of water glass. The compressive strength of the geopolymer was also dependent on the amount of water glass. The compressive strength of the geopolymers from both fly ash and meta kaolin increased with an increasing amount of water glass because water glass improved the extent of polymerization of the inorganic binder and resulted in a dense microstructure. However, the addition of water glass to the geopolymer did not seem to be effective for the improvement of compressive strength because the meta kaolin-based geopolymer mainly consisted of a clay component. For this reason, the fly ash-based geopolymer showed a higher value of compressive strength than the meta-kaolin geopolymer.
Water quality modelling is an ideal tool of simulating physical, chemical and biological changes occurring in water systems. It has been utilized in a number of GIS-based water quality management and analysis applications. However, there is a need of a decision making process to translate the modelling result into an understandable form thereby implement the modelling results to the real world. This paper outlines a new water quality index called the QUAL2E's water quality index (QWQI) based on the water quality modelling using QUAL2E. The development mainly includes four steps: variable selection, sub-index development, weight assignment and sub-index aggregation. An experiment of applying the index and GIS to the Sapgyo River in Korea was implemented. Different from other water quality indices for general water uses, the index is specifically used for the simulated water quality indicators. The index can provide a simple and easy-to-understand decision support. Furthermore, interfacing with GIS, the decision analysis can be performed within a spatial environment. However, more study needs to be made in the future including the improvement of aggregation function.
The test results for water repellency of paper and paperboard according to KS M 7057 can readily be influenced by an operator's bias. In order to discard such bias, the automatic analysis program of water repellency was developed based on different shape features of a liquid trace formed on a specimen. That is, the shape of a liquid track flowing down on the specimen with an angle of $45^{\circ}$ was evaluated according to width variation between head and tail of the trace($S_{Hr}$), uniformity of a liquid flow($S_{d}$), length of long traces($L_{SHr}$), eccentricity of liquid traces($E_{i}$), and then was recognized as a specific degree of water repellency. Finally, the automatic analysis system of water repellency based upon KS M 7057 made it possible to readily measure water resistance of paper and paperboards classified into R0 to R10.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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