Abstract
상수도 시스템의 유지관리에 있어 유수율 제고는 필수적이며, 이를 위해서는 능동적인 누수관리가 요구된다. 본 연구에서는 수리해석 시뮬레이션과 최적화 기법을 결합한 최적누수탐지 기법을 새롭게 제안하였다. 상수관망 수리해석 기법으로는 불확실성이 큰 수두와 유출량 관계식 (Head Outflow Relationship, HOR)을 사용하지 않고도 실제적인 누수모의가 가능한 Semi-Pressure Driven Analysis (Semi-PDA) 모형을 적용하였다. 상수도 관망해석 프로그램인 EPANET2의 에미터 (Emitter) 기능을 활용하여 Semi-PDA 모형을 구축하였으며, 에미터 계수의 최적화를 통해 누수위치를 결정하였다. 최적화 기법으로는 국내에서 개발되어 다양한 분야에 적용된 바 있는 화음탐색법을 사용하였다. 제안된 기법을 예제관망에 적용하여 분석한 결과, 누수위치를 효율적으로 탐색하는 것으로 나타났다. 특히 최적화 기법에 있어 화음탐색법과 유전자알고리즘의 결과를 비교하였을 경우 본 연구에서 적용된 화음탐색법이 보다 정확한 결과를 도출하였으며, 실측자료 감소에 따른 누수지점 탐지의 불확실성 증가량이 유전자알고리즘에 비해 적게 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 제안된 기법은 기존의 현장 대응의 경험적 누수탐지 기법을 대체할 수 있을 것으로 판단되며, 특히 스마트워터그리드 (Smart Water Grid)와 같은 미래의 능동적 물 관리 환경을 위한 제반기술의 하나로 활용이 가능하다. During maintenance and managing of water distribution systems, reducing water losses is a critical component. To achieve reduction of water losses, active leakage management is required. In this study, we propose optimal leakage detection model, which is the combination of simulation of hydraulic analysis and optimization technique. Through the use of hydraulic analysis method can able to achieve in creating a real-life based Semi-Pressure Driven Analysis (Semi-PDA) model without having to use the highly uncertain Head Outflow Relationship (HOR) is applied. EPANET2 created a model of emitter coefficient's optimization, and it decides leakage location. For optimization technique, Harmony Search (HS) is applied that was developed in Korea and has been used in various cases recently. When we apply proposed method to sample network, it practically searches the leakage location. Especially, in optimization technique, we have a research of comparing the results of Harmony-Search (HS) and Genetic-Algorithm (GA); HS' result is more accurate. Also we verify that increasing of leakage location detection uncertainty by decreasing of number of observed data is less than GA. Therefore, suggested technique can be substituted to existing experiential leakage detection method. Therefore, this basic technology can be used as future proactive water resource management environment like Smart Water Grid.
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