Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zawartości azotu ogólnego w odpływie z oczyszczalni ścieków

Wąsik E., Chmielowski K., Studziński J., Szeląg B.

Ochrona Środowiska

|

2018

|

Vol. 40, nr 1

29--33

PL

Zaprezentowano możliwość wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zawartości azotu ogólnego w ściekach oczyszczonych w funkcji jego różnych postaci występujących w odpływie z oczyszczalni ścieków. W badaniach zastosowano dane z lat 2010–2016, zawierające pomiary zawartości związków azotu w ściekach odpływających z oczyszczalni obsługującej aglomerację o równoważnej liczbie mieszkańców powyżej 100000. Zbiór danych wejściowych został wstępnie poddany analizie skupień i następnie wykorzystany do trenowania sieci neuronowej w postaci perceptronu wielowarstwowego. Na podstawie uzyskanych symulacji stwierdzono, że najmniejsze wartości błędów prognozy ilosci azotu ogólnego (2÷3%) uzyskano w wariancie, gdy jego wartość była funkcją wszystkich postaci azotu występujących w oczyszczonych ściekach. W przypadku modelu wykorzystującego jedynie dane o zawartości azotu nieorganicznego oraz azotanów otrzymane wyniki symulacji niewiele różniły się od wartości rzeczywistych, na co wskazuje bardzo duża wartość współczynnika korelacji (>97%). Wartość średniego błędu bezwzględnego w tym przypadku zwiększyła się tylko o około 4 punkty procentowe do wartości 6,2% (proces uczenia) oraz 6,9% (proces testowania/walidacji) w stosunku do symulacji wykorzystującej wszystkie postacie azotu w ściekach.

EN

Potential application of artifi cial neural networks (ANN) to forecast total nitrogen content (TNC) in treated wastewater was presented as a function of selected nitrogen forms present in the secondary effl uent. The analyzed data from the period of 2010–2016 covered measurements of the nitrogen content in the effl uent from the treatment plant servicing agglomeration with a population equivalent of more than 100,000. The input data set was initially subjected to cluster analysis and then, used to train a neural network in the form of a multilayer perceptron (MLP). The simulations demonstrated that the smallest error values for the forecast of TNC (2–3%) were obtained for the variant, the value of which was a function of all the forms of nitrogen present in the secondary effl uent. For the total nitrogen model based on inorganic nitrogen and nitrates data only, the simulation results did not differ signifi cantly from the actual values, as indicated by a very high correlation coeffi cient (over 97%). In this case, the value of the mean absolute error increased only by nearly 4% to 6.2% (learning process) or 6.9% (testing/validation process), compared to the simulation based on all the nitrogen forms in the sewage.

2

Prognozowanie ilości ścieków dopływających do oczyszczalni za pomocą sztucznych sieci neuronowych z wykorzystaniem liniowej analizy dyskryminacyjnej

Szeląg B., Studziński J., Chmielowski K., Leśniańska A., Rojek I.

Ochrona Środowiska

|

2018

|

Vol. 40, nr 4

9--14

PL

W pracy przedstawiono wyniki prognozowania ilości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej w Rzeszowie z wykorzystaniem perceptronowych wielowarstwowych sztucznych sieci neuronowych. W modelu prognostycznym przyjęto następujące zmienne niezależne: zmierzona ilość ścieków dopływających do oczyszczalni określona w poprzednich dobach, poziom wody w Wisłoku (odbiornik ścieków), suma dobowych opadów atmosferycznych oraz dobowa ilość wody tłoczonej do sieci wodociągowej. Przeprowadzone obliczenia wykazały, że wśród rozpatrywanych zmiennych istotny wpływ na zdolność predykcyjną modelu prognostycznego miał poziom wody w Wisłoku, wysokość opadów atmosferycznych oraz ilość ścieków dopływająca do obiektu zmierzona w poprzednich dniach. Analizowano również wpływ poszczególnych parametrów strukturalnych modelu opartego na sztucznych sieciach neuronowych na wyniki prognozowania. Przeprowadzone badania, z wykorzystaniem drzew klasyfikacyjnych, wykazały, że na liczbę neuronów w warstwie ukrytej wpływała liczba sygnałów wejściowych do modelu, natomiast rodzaj funkcji aktywacji w warstwach ukrytej i wyjściowej miał mniejsze znaczenie, co potwierdziły wartości o znaczeniu predykcyjnym. Badano również możliwość zastosowania liniowej analizy dyskryminacyjnej do oceny zdolności predykcyjnych skonstruowanych modeli prognostycznych. Uzyskane wyniki wykazały, że liniowa analiza dyskryminacyjna może być ciekawym narzędziem do oceny doboru zmiennych w modelu prognostycznym ilości ścieków dopływających do oczyszczalni.

EN

The paper presents the results of forecasting the sewage inflow into the municipal wastewater treatment plant in Rzeszow using multilayer perceptron neural networks. For the forecast model, the following independent variables were adopted: the measured inflow volume to the treatment plant from the previous days, the water level in the Wislok River (effluent receiver), the total daily precipitation and the daily water inflow into the network. The calculations led to conclusions that variables substantially affecting the prognostic capacity of the forecast model included the water level in the Wislok River, the volume of precipitation and the sewage inflow to the facility from the previous days. Additionally, the impact of individual structural parameters of the model based on artificial neural networks on forecasting results was analyzed. The research conducted with the use of classification trees demonstrated that number of neurons in the hidden layer was influenced by the number of inputs to the model, while the type of activation function in the hidden and output layer was of minor importance which was confirmed by the data of prognostic value. The applicability of a linear discriminant analysis for assessment of prognostic ability of the constructed forecast models was also investigated. The results obtained demonstrated that the linear discriminant model might be an interesting assessment tool to select variables for the forecast model of sewage inflow to a treatment plant.

3

Wykorzystanie modelowania matematycznego do poprawy sedymentacji osadu czynnego i jakości ścieków na odpływie z oczyszczalni ścieków - studium przypadku

Studziński J., Szeląg B., Leśniańska A.

Forum Eksploatatora

|

2018

|

Nr 6 (99)

54-60

PL

Istotną cechą osadu czynnego jest formowanie kłaczków, które w osadniku wtórnym oddzielane są od ścieków w procesie sedymentacji. Istotnym składnikiem kłaczków są bakterie nitkowate, które stanowią swego rodzaju szkielet, na którym rozwijają się bakterie, a wytwarzane przez nie pozakomórkowe biopolimery nadają kłaczkom odpowiednią spoistość. Jednakże, nadmierny rozwój bakterii nitkowatych prowadzi do pogorszenia zdolności sedymentacyjnych osadu czynnego, a co za tym idzie również jakości ścieków na odpływie z oczyszczalni [ i inni 2009]. Aby uniknąć powyższych problemów na oczyszczalniach ścieków wdrażane są modele matematyczne pozwalające na prognozowanie i odpowiednie działania zmierzające do poprawy zdolności osadu do sedymentacji.

4

Zaawansowana informatyzacja przedsiębiorstw wodociągowych wspomagana badawczymi projektami aplikacyjnymi

Studziński J.

Technologia Wody

|

2017

|

Nr 3 (53)

24--29

PL

Sposób informatyzacji przedsiębiorstw wodociągowych w Polsce zmienia się w sposób korzystny dla przedsiębiorstw, chociaż w dalszym ciągu pozostawia wiele do życzenia. Jeszcze kilkanaście lat temu innowacją było wdrażanie w przedsiębiorstwach systemów GIS, które obecnie stają się już standardem wdrożeniowym. Kilka lat temu modele hydrauliczne sieci wodociągowych czy kanalizacyjnych wydawały się zbędną fanaberią, natomiast obecnie coraz więcej przedsiębiorstw widzi potrzebę i użyteczność stosowania takich rozwiązań u siebie. Również coraz bardziej powszechnie stosuje się systemy AMR ciągłej rejestracji rozbiorów wody w sieciach wodociągowych, zastępując klasyczne systemy bilingowe. Także bardziej powszechna staje się świadomość tego że aby poprawnie skalibrować model hydrauliczny sieci wodociągowej lub kanalizacyjnej, należy zapewnić współpracę między systemem GIS, ternami monitoringu i programem modelowania hydraulicznego, tworząc w ten sposób zintegrowany system informatyczny. Ta integracja umożliwia automatyczny, a więc szybki i bezbłędny eksport g sieci z systemu GIS do modelu hydraulicznego oraz zasilenie go niezbędnymi do kalibracji danymi miarowymi z systemu SCADA i z systemu AMR, względnie bilingowego.

5

Evaluation of the impact of explanatory variables on the accuracy of prediction of daily inflow to the sewage treatment plant by selected models nonlinear

Szeląg B., Bartkiewicz L., Studziński J., Barbusiński K.

Archives of Environmental Protection

|

2017

|

Vol. 43, no. 3

74--81

EN

The aim of the study was to evaluate the possibility of applying different methods of data mining to model the inflow of sewage into the municipal sewage treatment plant. Prediction models were elaborated using methods of support vector machines (SVM), random forests (RF), k-nearest neighbour (k-NN) and of Kernel regression (K). Data consisted of the time series of daily rainfalls, water level measurements in the clarified sewage recipient and the wastewater inflow into the Rzeszow city plant. Results indicate that the best models with one input delayed by 1 day were obtained using the k-NN method while the worst with the K method. For the models with two input variables and one explanatory one the smallest errors were obtained if model inputs were sewage inflow and rainfall data delayed by 1 day and the best fit is provided using RF method while the worst with the K method. In the case of models with three inputs and two explanatory variables, the best results were reported for the SVM and the worst for the K method. In the most of the modelling runs the smallest prediction errors are obtained using the SVM method and the biggest ones with the K method. In the case of the simplest model with one input delayed by 1 day the best results are provided using k-NN method and by the models with two inputs in two modelling runs the RF method appeared as the best.

PL

Celem pracy jest ocena możliwości zastosowania różnych metod data mining do modelowania dopływu ścieków do komunalnej oczyszczalni ścieków. Do opracowania modeli statystycznych metodą wektorów nośnych, lasów losowych, k – najbliższego sąsiada i regresji Kernela wykorzystano szeregi pomiarowe dobowych wartości opadów deszczu, stanów wody w odbiorniku oraz dopływów do komunalnej oczyszczalni ścieków w Rzeszowie. Z obliczeń wykonanych metodami SVM, RF, k-NN i K wynika, że dla modeli z jedną zmienną objaśniającą opóźnioną o dobę w stosunku do wartości dopływu, najlepsze wyniki otrzymano modelem autoregresyjnym bazującym na metodzie k-NN a najgorsze regresją Kernela. W przypadku modeli z dwoma zmiennymi objaśniającymi najmniejsze wartości błędów uzyskano, dla modeli uwzględniających dopływ ścieków i całkowitą wysokość opadu deszczu z jednodobowym opóźnieniem; najlepsze wyniki uzyskano metodą RF a najgorsze regresji Kernela. Dla modeli z dwiema zmiennymi objaśniającymi, ale trzema sygnałami wejściowymi, najmniejsze błędy dopływu ścieków do OŚ uzyskano metodą SVM, a najgorsze regresji Kernela. Z wykonanych symulacji stwierdzono, że w większości przypadków najmniejsze wartości błędów dopływu ścieków do oczyszczalni otrzymano metodą SVM a największe metodą K. W przypadku najprostszego modelu z jednym sygnałem wejściowym opóźnionym o 1 dobę najlepsze wyniki obliczeń uzyskano metodą k-NN, a w dwóch przypadkach modeli, gdzie ujęto 2 sygnały wejściowe, najlepsza okazała się metoda RF.

6

Zastosowanie metod czarnej skrzynki do prognozowania wartości wybranych wskaźników jakości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej

Szeląg B., Bartkiewicz L., Studziński J.

Ochrona Środowiska

|

2016

|

Vol. 38, nr 4

39--46

PL

Prognozowanie ilości i jakości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej z odpowiednim wyprzedzeniem czasowym daje możliwość optymalnego sterowania wieloma parametrami procesów oczyszczania ścieków. Dlatego prowadzi się badania mające na celu opracowanie modeli matematycznych (fizykalnych deterministycznych i operatorowych statystycznych), prognozujących zarówno ilość, jak i jakość ścieków dopływających do oczyszczalni. W artykule zbadano możliwość zastosowania prostszych modeli operatorowych do prognozowania wartości wybranych wskaźników jakości ścieków na dopływie do oczyszczalni (BZT5, zawiesiny ogólne, azot ogólny i amonowy, fosfor ogólny) jedynie na podstawie wyników pomiarów natężenia przepływu ścieków oraz – w celu porównania – na podstawie ich zmierzonych wartości. Do tego celu zastosowano metody czarnej skrzynki typu MARS oraz lasy losowe (RF). Dodatkowo przedstawiono możliwość połączenia metody lasów losowych z modelem klasyfikacyjnym (RF+SOM). Do identyfikacji danych określających zmienność wybranych wskaźników jakości ścieków zastosowano metody drzew wzmacnianych (BT) i analizy składowych głównych (PCA). Modele opracowano na podstawie wyników ciągłych pomiarów dobowych przeprowadzonych w latach 2013–2015 w oczyszczalni ścieków komunalnych w Rzeszowie.

EN

Forecasting the amount and quality of wastewater flowing into a treatment plant sufficiently in advance, enables effective control of numerous treatment process parameters. Therefore, mathematical (physical deterministic and time series statistical) models forecasting both the amount and quality of wastewater inflow into a sewage treatment plant are under development. In this paper, a possibility of simpler time series models application to forecasting values of selected indicators (biochemical oxygen demand (BOD5), total suspended solids (TSS), total nitrogen (TN), total phosphorus (TP) and ammonium (NH4+)) of sewage quality in the inflow into a treatment plant was investigated. The research was based solely on sewage flow rate data and – for the purpose of comparison – the actual measured indicator values. For this purpose, MARS type black-box and random forest (RF) methods were used. Also, a possibility of combining the RF method with a classification model (RF+SOM) was investigated. Boosted trees (BT) and principal component analysis (PCA) methods were applied for identification of data that determine variability of the selected sewage quality indicators. The models were developed on the basis of continuous daily measurements performed in the period of 2013–2015 in the municipal sewage treatment plant in Rzeszow.

7

Ocena wpływu zmiennych wejściowych i struktury modelu sztucznej sieci neuronowej na prognozowanie dopływu ścieków komunalnych do oczyszczalni

Bartkiewicz L., Szelag B., Studziński J.

Ochrona Środowiska

|

2016

|

Vol. 38, nr 2

29--36

PL

Ze względu na stochastyczny charakter zjawiska dopływu ścieków do oczyszczalni, występują duże nierównomierności zarówno ilości, jak i jakości ścieków, co ma znaczący wpływ na funkcjonowanie obiektów technologicznych oczyszczalni. Z tego względu celowe jest prognozowanie wartości dopływu ścieków, co pozwala na przygotowanie obiektu na występowanie zdarzeń anormalnych, mogących doprowadzić do zaburzeń w działaniu urządzeń oczyszczalni. W artykule przedstawiono wyniki modelowania wartości dopływu ścieków z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych. W przeprowadzonych analizach wykorzystano wyniki trzyletnich pomiarów wysokości opadów atmosferycznych oraz dopływu ścieków komunalnych do miejskich oczyszczalni w Rzeszowie i Kielcach. Do oceny wpływu zmiennych objaśniających na jakość modelu zastosowano metodę regresji logistycznej. Uwzględniono takie zmienne, jak wysokość opadów atmosferycznych oraz dobowy dopływ ścieków do oczyszczalni, które były odpowiednio opóźnione w stosunku do wartości prognozowanej. Zbadano także wpływ parametrów struktury rozpatrywanego modelu na dokładność prognozy tworzonych modeli matematycznych.

EN

Due to a stochastic nature of sewage inflow into a treatment plant the inflow amount and its quality are highly variable which has a significant impact on the plant technological objects operation. Hence, sewage inflow forecasting would be desirable as it allows for mitigating the impact of abnormal events that might lead to major plant installation disruption. This paper presents the results of a raw sewage inflow modeling using Artificial Neural Networks (ANNs). Results of the three-year measurements of precipitation rates and sewage treatment plant inflow in Rzeszow and Kielce were used in the analyses. To assess the impact of exogenous variables on the model quality the logistic regression method was applied. The variables considered were the precipitation rate and daily sewage inflow, which were appropriately delayed in relation to the forecasted inflow values. Impact of the model structure parameters on accuracy of the mathematical model forecasts was also investigated.

8

Analysis, Modelling and Planning the Communal Sewarage Systems

Studziński J., Petriczek G.

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems

|

2016

|

Vol. 10, No. 4

53--61

EN

The hydraulic calculations of sewage networks are done ususally by the use of nomograms being the diagrams that show the relation between the main network parameters like pipe diameters, flow rates, hydraulic slopes and flow velocities. In traditional planning of sewage networks the appropriate hydraulic values are read mechanically from the the nomograms. Another way of calculation is the use of professional programs like the SWMM5 hydraulic model and genetic or heuristic optimization algorithms. In the paper still another way of realizing the hydraulic and planning calculations is presented in which the basic hydraulic rules and formulas describing the sewage networks and their functioning are used. The numerical solutions of nonlinear equations resulted from the formulas and describing the main phenomena of sewage flows are used in the paper to solve the tasks of hydraulic calculation and planing of the networks.

9

Zarządzanie przedsiębiorstwem wodociągowym z wykorzystaniem nowoczesnych technik i technologii informatycznych

Studziński J., Tomasiuk D.

Zeszyty Naukowe. Studia Informatica / Uniwersytet Szczeciński

|

2015

|

Nr 38

159--177

PL

W artykule omówiono aktualny stan informatyzacji w krajowych przedsiębiorstwach wodociągowych i trendy rozwojowe w tym zakresie, podano możliwości względnie szybkiego usprawnienia zarządzania przedsiębiorstwami wodociągowymi za pomocą nowoczesnych technik i technologii informatycznych oraz zaprezentowano koncepcję zintegrowanego systemu informatycznego zarządzania siecią wodociągową opracowaną w instytucie Badań systemowych PAN (IBS PAN) i wdrażaną w kilku krajowych przedsiębiorstwach wodociągowych.

EN

In the paper the actual state of computerization of Polish communal waterworks and the existing trends in this area are described. Also the capabilities to change the present unsatisfied situation by means of modern ict techniques are proposed and the concept and computer realization of an ict system for complex management of communal water networks are presented. The system has been developed at the systems research institute of Polish Academy of sciences and it is tested or implemented currently in some Polish waterworks.

10

Modelling the steady state of sewage networks as a support tool for their planning and analysis

Petriczek G., Studziński J., Bogdan L.

Operations Research and Decisions

|

2015

|

Vol. 25, No. 3

39--57

EN

Fundamental questions connected with the modelling of communal sewage networks have been considered and formulas used to model the functioning of the basic network have been analyzed. The problem described concerns gravitational sewage networks divided by nodes into branches and sectors. Simulation of the steady state functioning of sewage networks is commonly carried out on the basis of nomograms in the form of charts, in which the relations between network parameters like channel diameters, flow rates, hydraulic slopes and flow velocities are described. In traditional design, the values of such parameters are simply read from such nomogram chart tables. Another way of simulating the functioning of a network is the use of professional software, like SWMM, that models sewage flows along the channels by means of differential equations describing the movement of fluids. In both approaches, the user is a mechanical operator of a “black box” procedure. In this paper, another way of simulating the functioning of sewage net-works has been presented. Numerical solutions of nonlinear equations describing the physical phenomena of sewage flows are applied and explained. The presented algorithms were developed to model the steady state of a sewage network enabling a quick analysis of the network parameters and the possibility of fast, simple and comprehensible network modeling and design.

11

Zarządzanie komputerowym wspomaganiem

Studziński J.

Kierunek Wod-Kan

|

2015

|

Nr 1

26--31

PL

Celem rozwijanego w Instytucie Badań Systemowych PAN i wdrażanego w GPW SA w Katowicach zintegrowanego systemu informatycznego jest usprawnienie zarządzania przedsiębiorstwem za pomocą wspomagania komputerowego, z użyciem algorytmów modelowania matematycznego i optymalizacji.

12

Zasady budowy i kalibracji złożonego modelu hydraulicznego systemu wodociagowego

Wójtowicz P., Pawlak A., Zimoch I., Studziński J.

Instal

|

2015

|

nr 9

69--73

PL

W artykule zaprezentowano podstawowe założenia oraz prawidła budowy zintegrowanego systemu informatycznego wspomagającego proces zarządzania przedsiębiorstwami wodociągowymi o zróżnicowanej wielkości. Przedstawiono przykład aplikacji systemu ICT w Górnośląskim Przedsiębiorstwie Wodociągów S.A. (GPW S.A.) W ramach prac badawczych prowadzonych na rozległym wodociągu grupowym Górnośląskiego Przedsiębiorstwa Wodociągów S.A. testowano różne metody prognozowania zużycia wody oraz automatycznej aktualizacji i walidacji modelu hydraulicznego. Integralnym elementem prezentowanych prac są wyniki modelowania hydraulicznego i kalibracji wodociągu będącego w gestii eksploatacji GPW S.A. W artykule poruszone zostały również zagadnienia dynamicznej schematyzacji grafu sieci oraz alokacji obciążeń z wykorzystaniem systemu GIS.

EN

There are presented the preliminary results of research aimed at developing an integrated and universal ICT system for water utilities of various sizes. This paper in particular is based on the study of the main water distribution system of the Upper Silesian Waterworks PLC (USW). This applied project provided the unique opportunity to use the USW water supply network for testing various approaches to water consumption forecasting as well as automatic hydraulic model updating and validation. In particular, it was presented the results of hydraulic modelling and calibration of this complex water transfer and distribution system. New approach to dynamic water network skeletonization and water demand loading in connection with a GIS system is also presented.

13

Prognozowanie obciążenia hydraulicznego miejskiego systemu wodociągowego z wykorzystaniem modeli rozmytych typu TSK

Stachura M., Studziński J.

Ochrona Środowiska

|

2014

|

Vol. 36, nr 1

57--60

PL

Przedstawiono możliwości prognozowania dobowego poboru wody w miejskim systemie wodociągowym. W tym celu wykorzystano modele o strukturze Takagi-Sugeno-Kanga (TSK), w których następnikiem jest klasyczny model liniowy uwzględniający dynamikę, co pozwala na określenie ich struktury jako „modeli liniowych rozmywanych strefowo”. W przeprowadzonych rozważaniach wykorzystano dane (o liczebności 974) pochodzące z sieci wodociągowej Rzeszowa obejmujące przedział czasu od 01-07-2005 do 29-02-2008. Na podstawie zarejestrowanych danych porównano tygodniowe wartości poboru wody w różnych porach roku. Kolejno przedstawiono modele TSK oraz sposób ich wyznaczania. Wykazano, że modelowanie może odbyć się w oparciu o znajomość tygodniowych zmian poboru wody, a wynikowy model pozwala prognozować wartości poboru wody w szerokim zakresie zmienności. Uzyskane wyniki przy różnych kombinacjach rozmywania i doboru struktury konkluzji modelu były porównywalne, z czego wynika, że wykorzystywana metoda wyznaczania modeli rozmytych może być stosowana do określania właściwości dynamicznych procesów, w przypadku których nie jest znany dokładny opis modelowanych zjawisk.

EN

The paper presents possibilities of daily water demand forecasting for municipal water supply system. For this purpose, Takagi-Sugeno-Kang’s (TSK) models were applied. In this type of models the conclusion is in the form of a classical linear function, which allows describing their structure as ‛fuzzified linear models’. For the purpose of this study data from the water supply network for the city of Rzeszow was used (974 samples). It covered the period from 1 July 2005 to 29 February 2008. Based on the collected data weakly water demand values were compared for different seasons. Subsequent TSK models were described together with the way they were developed. It was shown that modeling could be based on weakly water demand data and that resulting model allowed predicting water demand values over a wide range of variability. The results received for different combinations of fuzzification and model conclusion structure selection were comparable. Therefore, it could be concluded that the method used for fuzzy model development might be used to determine dynamic properties of the processes for which the exact description of modeled phenomena was unknown.

14

Mathematical modeling and computer aided planning of communal sewage networks

Bogdan L., Petriczek G., Studziński J.

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems

|

2014

|

Vol. 8, No. 2

17--23

EN

In the paper the basic questions connected with modeling of wastewater networks are presented. Methods of modeling basic sewage parameters and appropriate calculation algorithms are described. The problem concerns the gravitational networks divided by nodes into branches and sectors. The nodes are the points of connection of several network segments or branches or the points of changing network parameters as well as of location of sewage inflows to the network. The presented algorithms for networks hydraulic calculation concern sanitary or combined sewage nets. It is assumed that the segments parameters such as shape, canal dimension, bottom slope or roughness are constant. Because of these assumptions all relations considered concern the steady state conditions for the network. The calculation of flow velocities and the filling heights in the segments of the wastewater net are carried out for the known slopes and diameters of the canals.

15

Failures location within water-supply systems by means of neural networks

Rojek I., Studziński J.

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems

|

2014

|

Vol. 8, No. 2

24--28

EN

In the article the neural networks used for failures location for water supply networks are presented. To do this a hydraulic model of the water net, as well as an appropriate developed monitoring system have to be used. The current applications of monitoring systems installed in the waterworks do not realize their possibilities. The monitoring systems provided as autonomic programs to collect and record the information about flows and pressures of water in source pumping stations, in the pump stations bringing up the water pressure inside the water net and in the pipes of water supply network give a general knowledge about state of its work, but if they would be used as elements of IT systems supporting the water network management, they could help to solve the tasks concerning detection and localization of water leaks. The models of failures location in water nets described in the paper are created by means of neural networks in the form of MLP nets.

16

Computer Dynamic Modelling of Communal Sewage Networks

Bogdan L., Petriczek G., Studziński J.

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems

|

2014

|

Vol. 8, No. 4

51--58

EN

In the paper two algorithms of dynamic modeling of communal sewage networks are presented. It is assumed that the hydraulic parameters of segments, namely canal shape, canal dimension and roughness are constant. The goal of the algorithms is to calculate the main sewage network parameters using only the continuity equation and the Manning formula. In the algorithms, fundamental algebraic formulas describing the filling heights in the canals and the sewage flow velocities are also used. The network model based only on the Manning formula and continuity equation in difference form and not on the liquid equations as it is used commonly by modelling the sewage networks is simpler and faster in calculations. While modeling the networks fixed network structure and slowly changing sewage inflows into the canals are assumed. The forecasted inflow values are stated and the investigation presented concerns the sanitary and mixed gravitational sewage networks.

17

Comparison of different types of neuronal nets for failures location within water-supply networks

Rojek I., Studziński J.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2014

|

Vol. 16, no. 1

42--47

PL

W artykule prezentowane są różne typy sieci neuronowych do lokalizacji awarii w sieci wodociągowej. Obecne wykorzystanie systemów monitorowania nie odpowiada ich możliwościom. Współcześnie systemy monitoringu służą jako autonomiczne programy do zbierania informacji o przepływach i ciśnieniach wody w pompowniach źródłowych, hydroforniach strefowych i końcówkach sieci wodociągowej, dając ogólną wiedzę o stanie jej pracy, gdy jednocześnie mogą i powinny być wykorzystane jako elementy IT systemów zarządzania siecią, w tym w szczególności w zakresie wykrywania i lokalizacji wycieków wody. Modele lokalizacji awarii sieci zostały utworzone przy wykorzystaniu jednokierunkowych sieci neuronowych ze wsteczną propagacją błędu typu MLP i sieci Kohonena.

EN

The different types of neuronal nets for failures location within a water-supply network are presented in the paper. The present utilization of the monitoring systems does not exhaust their possibilities. The monitoring systems operated as autonomic programs gather the information about flows and pressures of water in the source pumping stations, in the zones of hydrophore stations and also in some selected pipes of water network, giving general knowledge about state of its work, when simultaneously they could and should be used as elements of IT systems for network management, and particularly regarding detection and location of hidden water leaks. The models of network failures location are created by means of neuronal nets in the form of MLP and Kohonen nets.

18

Informatyzacja przedsiębiorstw wodociągowych

Bryłka R., Studziński J.

Wodociągi - Kanalizacja

|

2012

|

nr 6

28-31

19

Planowanie systemu monitoringu wspomagającego zarządzanie miejską siecią wodociągową

Studziński J.

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2012

|

R. 16, nr 2

95-100

PL

W artykule przedstawiono algorytm planowania systemu monitoringu instalowanego na sieci wodociągowej w taki sposób, aby umożliwiał realizację określonych zadań związanych z eksploatacją sieci. Do takich zadań należą np. kalibracja modelu hydraulicznego sieci wodociągowej oraz lokalizacja awarii i ukrytych wycieków wody.

EN

In the paper an algorithm for planning the monitoring systems for communal water networks is described. This special planning enables designing the monitoring systems that make possible to support the water networks management and especially the operational control and planning of water nets. The exemplary tasks that can be solved using the monitoring systems properly planed are the finding out the hidden water leaks on the water net [5] and automatic calibration of the water net hydraulic model.

20

Montaż konstrukcji stalowej wiaduktu WA-9 w ciągu autostrady A4, odcinek Rzeszów-Jarosław

Galewski T., Kozakiewicz A., Studziński J.

Mosty

|

2012

|

nr 6

42--44

PL

W okresie od sierpnia do września 2012 roku firma Mostostal Montaż Słupca zmontowała konstrukcję stalową wiaduktu autostradowego nad linią kolejową Kraków-Medyka. Wiadukt ma konstrukcję łukową stalową z pomostem zespolonym żelbetowo stalowym.

EN

In August and September 2012, the Mostostal Montaż Słupca company assembled the steel structure of a motorway viaduct over the Kraków-Medyka rail line. It is a steel arch structure with a joint deck made of reinforced concrete and steel.