Pregled bibliografske jedinice broj: 624636
Parametri za detekciju i lociranje puknuća cijevi vodoopskrbnog sustava
Parametri za detekciju i lociranje puknuća cijevi vodoopskrbnog sustava, 2011., doktorska disertacija, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb, Croatia
CROSBI ID: 624636 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Parametri za detekciju i lociranje puknuća cijevi vodoopskrbnog sustava
(Parameters for detection and location of pipe burst in water supply system)
Autori
Iličić, Kristijan dipl. ing. strojarstva
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, doktorska disertacija
Fakultet
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Mjesto
Zagreb, Croatia
Datum
02.05
Godina
2011
Stranica
248
Mentor
Šavar, Mario
Ključne riječi
vodoopskrbni sustav; kontrolirana zona; vodoopskrbni cjevovod; puknuće cjevovoda; hidraulički model; umjetne neuronske mreže
(water supply system; district metered area; water pipeline network; pipe burst; hydraulic model; artificial neural networks)
Sažetak
U radu je istražena mogućnost detekcije i lociranja puknuća cijevi unutar izoliranog dijela sustava vodoopskrbe na temelju poznavanja vrijednosti četiri parametra. Ti parametri bili su jedna veličina protoka mjerena na ulazu u sustav, te tri veličine tlaka mjerene na različitim lokacijama unutar sustava. Izmjerene vrijednosti sva četiri parametra su prikupljane i bilježene kontinuirano u vremenu. Za istraživanje su korišteni podaci o vrijednostima veličina protoka i tlaka po satima i danima u vremenskom razdoblju od jedne godine, na način da su hidrauličkim modelom simulirana hidraulička stanja sa i bez puknuća cjevovoda s različitim protocima curenja. Ovi podaci su korišteni kao ulazi u neuronske mreže, dok je primarno kao izlazna veličina razmatrano stanje puknuća, a sekundarno su, ukoliko je puknuće nastalo, izlazne veličine bile prostorne koordinate njegove lokacije. Nakon provedenih simulacija različitih stanja sa i bez puknuća unutar vodoopskrbne mreže ustanovljeno je da se pomoću dobro modeliranih neuronskih mreža odabrani parametri mogu iskoristiti za dobivanje informacije o pojavi puknuća cijevi. Neuronske mreže modelirane u svrhu lociranja puknuća cijevi pokazale su da, s povećanjem protoka iz cijevi nastalog uslijed njenog puknuća, pogreška kod određivanja lokacije puknuća linearno pada. Međutim, nije ostvarena dovoljna strmost toga pravca kod koje bi se, za neki realno očekivani protok puknuća, pogreška lociranja puknuća smanjila na prihvatljivu vrijednost.
Izvorni jezik
Engleski
Znanstvena područja
Strojarstvo
Napomena
The work explores the possibility of detection and location of the pipe burst inside an isolated part of the water supply system based on the known values of four parameters. These parameters were one variable of a flow measured at the inlet of the system, and three variables of pressure measured at different locations within the system. The measured values of all four parameters are collected and recorded continuously in time. For the research, we used data on the values of flow and pressure for hours and days in the period of one year, in a manner that the hydraulic model simulated hydraulic conditions with and without pipe bursts with different leakage flows. These data were used as inputs in neural networks ; while the primarily considered output value was the state of burst, and the secondary, if the bursts occurred, output values were the spatial coordinates of bursts location. After the simulation of a number of different conditions with and without a pipe burst in the water supply network, it was found that, managing well trained neural networks, selected parameters could be used to get information of occurrences of pipe burst. Neural networks modeled for the purpose of locating pipe burst showed that, when flow formed due to pipe burst increases, error in determining the location of burst drops. However, we could not obtain sufficient decrease of this flow-error correlation line in order to achieve acceptable pipe burst location error for particular realistic pipe burst flow.
POVEZANOST RADA
Projekti:
120-0000000-3300 - Hidrodinamika cijevnih mreža (Šavar, Mario, MZOS ) ( CroRIS)
Ustanove:
Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb
Profili:
Mario Šavar
(mentor)