علوم و مهندسی آب و فاضلاب

علوم و مهندسی آب و فاضلاب

یافتن محل و مقدار نشت در شبکه‌های توزیع آب با استفاده از الگوریتم SMA

نوع مقاله : مقالات علمی

نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه آب و سازه‌های هیدرولیکی، دانشکده عمران، دانشگاه علم و صنعت، تهران، ایران.
2 دانشیار دانشگاه شهید بهشتی، گروه آب و محیط‎زیست، دانشکده عمران، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
3 استاد دانشگاه علم و صنعت، گروه آب و سازه‌های هیدرولیکی، دانشکده عمران، دانشگاه علم و صنعت، تهران، ایران.
4 دانشجوی دکترای دانشگاه شهید بهشتی، گروه آب و محیط‎زیست، دانشکده عمران، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
چکیده
وقوع نشت در سامانههای آب‌رسانی علاوه بر هدررفت آب، باعث افزایش هزینههای بهره­برداری و هم‌چنین ورود آلودگی­ به شبکه میشود. از این‌رو یافتن نشت، چالشی مهم برای شرکت­های آب ­و فاضلاب است. اکثر روشهای مرسوم نشت­یابی، مستلزم صرف زمان و هزینه بالا برای یافتن نشت­ هستند. در مقاله حاضر، یک روش واسنجی-بهینهیابی با استفاده از الگوریتم فرا ابتکاری جدید SMA ارائه شده است. روش پیشنهادی براساس مقایسه دادههای فشار یا دبی شبیهسازی‌شده در مدل و دادههای اندازهگیری‌شده میدانی، محل نشت را برآورد میکند. این روش در 15 سناریوی مختلف وجود تک‌نشت در سه شبکه توزیع آب پیاده­سازی شد. محل و مقدار نشت در تمامی سناریوها به­صورت خودکار تعیین شد. نتایج نشان داد روش ارائه‌شده قادر است محل و مقدار نشت موجود در شبکهها را با دقت بالا و مستقل از ابعاد و مشخصات شبکه و هم‌چنین بدون وابستگی به مقدار و محل نشت، تخمین بزند. در شبکههای مورد مطالعه به­­طور میانگین با کمتر از 90 تکرار، الگوریتم به‌سرعت به همگرایی رسیده و عمل نشتیابی به‌دقت انجام گرفتهاست. با استناد به نتایج حاصله، با استفاده از این الگوریتم فراابتکاری پیشنهادی قدرتمند، نشت موجود در شبکه­های آب را با دقت بسیار بالا میتوان یافت.
کلیدواژه‌ها

بوستانی، آ.، و خداشناس، س.، (1394)، "بررسی روش نشت‌یابی در شبکه آب تحتفشار برمبنای رابطه فشار-نشت (ارائه کد بهینه‌یابی مکان‌یابی نشت)"، آب و توسعه پایدار، 10(1)، 59-66.
شکفته، م.، جلیلی قاضیزاده، م.، و یزدی، ج.، (1399)، "تئوری شناسایی محدوده نشت در نواحی مجزای مجازی شبکه‌های توزیع آب با استفاده از شبکه‌ عصبی مصنوعی"، تحقیقات منابع آب ایران، 16(3)، 47-62.
مغربی، ف.، حسن­زاده، ی.، و یزدانی، س.، (1390)، "کالیبراسیون مدل­های شبکه توزیع آب شهری با استفاده از روش بهینه‌یابی کلونی مورچه­ها"، آب و فاضلاب، 24(1)، 101-111.
نصیری دهج، م.، (1402)، "یافتن محل شکستگی در شبکه‌های توزیع آب با استفاده از تحلیل داده‌های فشار"،  پایان‌نامه کارشناسی ارشد مهندسی عمران-سازه­های هیدرولیکی، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران.
Bardhan, A., and Asteris, P.G., (2023), "Application of hybrid ANN paradigms built with nature inspired meta-heuristics for modelling soil compaction parameters", Journal of Transportation Geotechnics, 41, 100995, https://doi.org/10.1016/j.trgeo.2023.100995. 
Capelo, M., Brentan, B., Monteiro, L., and Covas, D., (2021), "Near–real time burst location and sizing in water distribution systems using Artificial Neural Networks", Water, 13(13), 1841, https://doi.org/10.3390/w13131841. 
Chakraborty, A., and Ray, S., (2023), "Operational cost minimization of a microgrid with optimum battery energy storage system and plug-in-hybrid electric vehicle charging impact using slime mould algorithm", Energy, 278, 127842, https://doi.org/10.1016/j.energy.2023.127842. 
Eliades, D.G., Kyriakou, M., Vrachimis, S., and Polycarpou, M.M., (2016), "EPANET-MATLAB toolkit: An open-source software for interfacing EPANET with MATLAB", Proceedings of 14th International Conference on Computing and Control for the Water Industry (CCWI2016), Amsterdam, The Netherlandsو (pp. 7-9)
El-zahab, S., and Zayed, T., (2019), "Leak detection in water distribution networks: An introductory overview", Smart Water, 4(1), 1-23, https://doi.org/10.1186/s40713-019-0017-x. 
Farhat, M., Kamel, S., Atallah, A.M., Abdelaziz, A.Y., and Tostado-Veliz, M., (2023), "Developing a strategy based on weighted mean of vectors (INFO) optimizer for optimal power flow considering uncertainty of renewable energy generation", Neural Computing and Applications, 35(19), 13955-13981, https://doi.org/10.1007/s00521-023-08427-x. 
Fujiwara, O., and Khang, D.B., (1990), "A two‐phase decomposition method for optimal design of looped water distribution networks", Water Resources Research, 26(4), 539-549, https://doi.org/10.1029/wr026i004p00539. 
Hajibandeh, E., and Nazif, S., (2018), "Pressure zoning approach for leak detection in water distribution systems based on a multi objective ant colony optimization", Water Resources Management, 32(7), 2287-2300, https://doi.org/10.1007/s11269-018-1929-1. 
Hu, X., Han, Y., Yu, B., Geng, Z., and Fan, J., (2021), "Novel leakage detection and water loss management of urban water supply network using multiscale neural networks", Cleaner Production, 278, 123611, https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123611. 
Li, S., Chen, H., Wang, M., Heidari, A.A., and Mirjalili, S., (2020), "Slime mould algorithm: A new method for stochastic optimization", Future Generation Computer Systems, 111, 300-323, https://doi.org/10.1016/j.future.2020.03.055. 
Lijuan, W., Hongwei, Z., and Hui, J., (2012), "A leak detection method based on EPANET and genetic algorithm in water distribution systems", In: Software Engineering and Knowledge Engineering: Theory and Practice, 1, 459-465, https://doi.org/10.1007/978-3-642-03718-4_57. 
Maghrebi, M.F., Aghaebrahimi, M.R., Taherian, H., and Attari, M., (2014), "Determining the amount and location of leakage in water supply networks using a neural network improved by the Bat optimization algorithm", Civil Engineering and Urbanism, 4(3), 322-327.
Marzola, I., Mazzoni, F., Alvisi, S., and Franchini, M., (2022), "Leakage detection and localization in a water distribution network through comparison of observed and simulated pressure data", Water Resources Planning and Management, 148(1), 04021096, https://doi.org/10.1061/(asce)wr.1943-5452.0001503.
Moasheri, R., and Jalili-Ghazizadeh, M., (2020), "Locating of probabilistic leakage areas in water distribution networks by a calibration method using the imperialist competitive algorithm", Water Resources Management, 34(1), 35-49, https://doi.org/10.1007/s11269-019-02388-4. 
Perez-Perez, E., Lopez-Estrada, F.R., Valencia-Palomo, G., Torres, L., Puig, V., and Mina-Antonio, J., (2021), "Leak diagnosis in pipelines using a combined artificial neural network approach", Control Engineering Practice, 107, 104677,  https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2020.104677. 
Poulakis, Z., Valougeorgis, D., and Papadimitriou, C., (2003), "Leakage detection in water pipe networks using a Bayesian probabilistic framework",  Probabilistic Engineering Mechanics, 18(4), 315-327, https://doi.org/10.1016/s0266-8920(03)00045-6. 
Puust, R., Kapelan, Z., Savic, D., and Koppel, T., (2010), "A review of methods for leakage management in pipe networks", Urban Water Journal, 7(1), 25-45, https://doi.org/10.1080/15730621003610878. 
Reca, J., and Martinez, J., (2006), "Genetic algorithms for the design of looped irrigation water distribution networks", Water Resources Research, 42(5), 1-9, https://doi.org/10.1029/2005WR004383. 
Sousa, J., Ribeiro, L., Muranho, J., and Marques, A.S., (2015). "Locating leaks in water distribution networks with simulated annealing and graph theory", Journal of Procedia Engineering, 119, 63-71, https://doi.org/10.1016/j.proeng.2015.08.854. 
Wachla, D., Przystalka, P., and Moczulski, W., (2015), "A method of leakage location in water distribution networks using artificial neuro-fuzzy system", IFAC-PapersOnLine, 48, 1216-1223, https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.09.692. 
Wan, X., Kuhanestani, P.K., Farmani, R., and Keedwell, E., (2022), "Literature review of data analytics for leak detection in water distribution networks: A focus on pressure and flow smart sensors", Water Resources Planning and Management, 148(10), 03122002, https://doi.org/10.1061/(asce)wr.1943-5452.0001597. 
Wu, Z.Y., and Sage, P., (2008), "Water loss detection via genetic algorithm optimization-based model calibration", Water Distribution Systems Analysis Symposium 2006, pp. 1-11, Cincinnati, Ohio, USA, August 27-30, https://doi.org/10.1061/40941(247)180. 
دوره 10، شماره 4
زمستان 1404
صفحه 29-40

  • تاریخ دریافت 19 فروردین 1402
  • تاریخ بازنگری 03 آبان 1402
  • تاریخ پذیرش 06 آبان 1402