PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Analiza mocy hydraulicznej strumienia wody w detekcji stanów pracy sieci wodociągowej

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
The analysis of hydraulic power of water streams in detecting operation conditions of a water supply system
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Deterministyczno-losowy charakter poborów wody, który wpływa na stan eksploatacyjny sieci wodociągowych, powoduje iż diagnoza rzeczywistych systemów dystrybucji wody jest zagadnieniem wieloaspektowym i trudnym wdrożeniowo. Jednostki odpowiedzialne za bieżącą ocenę kondycji sieci wodociągowych w przedsiębiorstwach wodociągowo-kanalizacyjnych dysponują ograniczonymi narzędziami analiz parametrów stanu sieci wodociągowej. Standardowa rejestracja ciśnienia i strumienia objętości wody odbywa się najczęściej z zachowaniem zbyt dużych interwałów czasowych a dane nie podlegają ciągłej interpretacji w kontekście wykrywania stanów anormalnych. Pomimo istnienia wielu metod diagnozowania systemów dystrybucji wody, wiele z nich nie znajduje zastosowania w warunkach terenowych. Są one wykorzystywane jedynie do oceny układów laboratoryjnych, pozbawionych stochastycznych zjawisk, zachodzących w rzeczywistych systemach. W artykule przedstawiono wyniki badań nad detekcją stanów pracy sieci wodociągowej z wykorzystaniem analizy mocy hydraulicznej strumienia wody. Wykazano potrzebę oceny tego parametru w celach diagnostycznych na przykładzie pomiarów pochodzących z wybranej wrocławskiej strefy wodociągowej DMA (ang. District Metered Area).
EN
Random and deterministic nature of water consumption, which has influence on exploitation conditions of water supply systems, makes diagnosing actual water distribution systems a multi-faceted problem and difficult to implement. Units responsible for the ongoing assessment of water supply system conditions in water and sewage companies have access to a limited number of analytical tools used to check parameters of the conditions. The frequency of standard pressure and stream water volume registration is too Iow and data is not analysed on an ongoing basis to find irregularities. Despite the fact that there are many methods of diagnosing water distribution systems, many of them cannot be applied under field conditions. They are used only to assess test set ups with no stochastic phenomena that take place in actual systems. The article presents the results of the research into the detection of operation conditions of a water supply system by means of analysing hydraulic power of a water stream. It has been shown that this parameter needs to be assessed for diagnostic purposes - based on the result data from a selected Wrocław's DMA (District Metered Area) zone.
Rocznik
Tom
Strony
255--260
Opis fizyczny
Bibliogr. 21 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Instytut Inżynierii Środowiska, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu, pl. Grunwaldzki 24, 50-363 Wrocław, justyna.stanczyk@upwr.edu.pl
  • Instytut Inżynierii Środowiska, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu, pl. Grunwaldzki 24, 50-363 Wrocław
Bibliografia
  • [1] Atef A., Zayed Т., Hawari A., Khader М., Moselhi O. 2016. „Multi-tier method using infrared photography and GPR to detect and locate water leaks”. Automation in Construction 61: 162-170.
  • [2] Bakker М., van Duist H., van Schagen K., Vreeburg J., Rietveld L. 2014. „Improving the performance of water demand forecasting models by using weather input”. Procedia Engineering 70: 93-102.
  • [3] Bergant A., Tijsseling A., Vitkovsky J., Covas D., Simpson A., Lambert M. 2003. „Further investigation of parameters affecting water hammer wave attenuation, shape and timing part 2: case studies”. Conference Paper, Proceedings of the 11th Int. Meeting of the IAHR Work Group on the Behaviour of Hydraulic Machinery under Steady Oscillatory Conditions Stuttgart. Germany, 8-10 0ctober 2003: 1-11.
  • [4] Boryczko K. 2009. „Analiza taksonomiczna intensywności uszkodzeń sieci wodociągowych”. Instal 6: 54-57.
  • [5] Brentan B.M., Luvizotto Jr. E., Herrera М., Izquierdo J., Pérez-Garcia R. 2017. „Hybrid regression model for near real-time urban water demand forecasting”. Journal of Computational and Applied Mathematics 309: 532-541.
  • [6] Candelieri A., Archetti F. 2014. „Identifying Typical Urban Water Demand Patterns for a Reliable Short-Term Forecasting - The Icewater Project Approach”. Procedia Engineering 89: 1004-1012.
  • [7] Candelieri A., Soldi D., Archetti F. 2015. „Layered machine leaming for short-term water demand forecasting”. Environmental Engineering and Management Journal 14 (9): 2061-2072.
  • [8] Hotloś H. 2013. „Analiza wpływu czynników meteorologicznych na zmienność poboru wody w miejskim systemie wodociągowym”. Ochrona Środowiska 35 (2): 57-62.
  • [9] Knobloch A., Guth N., Klingel P 2014. „Automated water balance calculation for water distribution systems”. Procedia Engineering 89: 428-436.
  • [10] Kofinas D., Mellios N., Papageorgiou E., Laspidou C. 2014. „Urban Water Demand Forecasting for the Island of Skiathos”. Procedia Engineering 89: 1023-1030.
  • [11] Kornacki J., Ćwik J. 2005. „Statystyczne systemy uczące się”. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa. ISBN: 83-204-3157-3.
  • [12] Kowalski D., Miszta-Kruk K. 2013. „Failure of water supply networks in selected Polish towns based on the field reliability tests”. Engineering Failure Analysis 35: 736-742.
  • [13] Królikowska J., Królikowski A. 2011. „Analiza porównawcza wskaźników niezawodności wiejskich i komunalnych systemów zaopatrzenia w wodę”. Mat konf. Zaopatrzenie w wodę, jakość i ochrona wód Wyd. PZiTS O/Wielkopolski, Kołobrzeg-Poznań 2010: 383-392.
  • [14] Miszta-Kruk K. 2016. „Wykorzystanie krótkotrwałych stanów przejściowych w sieciach wodociągowych do wykrywania wycieków wody”. Ochrona Środowiska 38: 39-43.
  • [15] Puust R., Kapelan Z., Savic D.A., Koppel T. 2010. „Areview of methods for leakage management in pipe networks”. Urban Water Journal 7: 25-45.
  • [16] Stańczyk J., Sacoto D., Łomotowski J., Konieczny T. 2015. „Wybrane metody wykorzystywane do diagnozowania wycieków wody z sieci wodociągowej”. Gaz, Woda i Technika Sanitarna 6: 241-244.
  • [17] Sun J., Wang R., Wang X., Yang H., Ping J. 2014. „Spatial cluster analysis of bursting pipes in water supply networks”. Procedia Engineering 70: 1610-1618.
  • [18] Tan Р., Steinbach М., Karpatne A., Kumar V. 2018. „Introduction to data mining”. Pearson Education (US).
  • [19] Vieira Р., Jorge C., Covas D. 2017. „Assessment of household water use efficiency using performance indices”. Resources, Conservation and Recycling 116:94-106.
  • [20] Wichowski R. 2006. „Hydraulic transients analysis in pipe networks by the method of characteristics (MOC)”. Archives of Hydroengineering and Environmental Mechanics 53: 267-291.
  • [21] Wu Y., Liu S., Wu X., Liu Y., Guan Y. 2016. „Burst detection in district metering areas using a data driven clustering algorithm”. Water Research 100:28-37.
Uwagi
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-cd86a368-e077-40ea-927a-3877a5c9528e
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.