Źródła danych dla budowy i aktualizacji matematycznych modeli sieci kanalizacyjnych

• Autorzy: Sudoł, M.

Warianty tytułu

EN

Data sources used to create and update the model of the sewerage network

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaproponowano rozwiązania dla źródeł danych, wykorzystywanych przy tworzeniu i aktualizacji modelu sieci kanalizacyjnej. Jakość danych, gromadzonych w różnych bazach przedsiębiorstwa, decydująco wpływa na możliwość ich bezpośredniego wykorzystania do modelowania. Omówiono propozycje dla danych bilingowych, pomiarowych oraz danych strukturalnych.

EN

The article proposes solutions for the data sources used to create and update the model of the sewerage network. The quality of the data collected in various company databases, decisively influences the possibility of direct use it for modeling. In paper there are proposals for billing data, measurements and structural data.

Słowa kluczowe

PL

modelowanie sieci kanalizacyjnych; baza danych GIS; zarządzanie; sieci kanalizacyjne

EN

modeling of sewage networks; GIS database; management; sewage networks

• Czasopismo: Gaz, Woda i Technika Sanitarna
• Rocznik: 2017
• Tom: Nr 10
• Strony: 404--407
• Opis fizyczny: Bibliogr. 3 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Sudoł, M.

• Wydział Instalacji Budowlanych, Hydrotechniki i Inżynierii Środowiska, Politechnika Warszawska, 00-653 Warszawa, ul. Nowowiejska 20,
• MS Water&Wastewater Technology

Bibliografia

• [1] Jain Gaurav V., Agrawal Ritesh, Bhanderi R.J., Jayaprasad P., Patel J.N., Agnihotri P.G., Samtani B.M. 2015. Estimation of Sub-catchment Area Parameters for Storm Water Management Model (SWMM) using Geo-Informatics, Geocarto International :1-28.
• [2] Walski T., Barnard T., Harold E., Merritt L., Walker N. 2004. Wastewater collection systems modelling and design, Haestad Press.
• [3] Yanmin Ning, Dean Zhao, Jiajun Guan and Shichang Gong. 2010. Design of sewage flow remote monitoring system over GPRS network Second International Conference on Computational Intelligence and Natural Computing (2):296-299.

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).

Identyfikatory

DOI

10.15199/17.2017.10.5