علوم و مهندسی آب و فاضلاب

علوم و مهندسی آب و فاضلاب

مکان‌یابی نشت در شبکه‌های آبرسانی با استفاده از رویکرد واسنجی توسط الگوریتم بهینه‌سازی ملخ و خوشه‌بندی K-means با الگوریتم ژنتیک

نوع مقاله : مقالات علمی

نویسندگان
1 دانش‌آموخته دکترای تخصصی، دانشکده مهندسی عمران، آب و محیط‌زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
2 دانش‌آموخته کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی عمران، آب و محیط‌زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
3 دانشیار، دانشکده مهندسی عمران، آب و محیط‌زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
چکیده
در این مقاله، روشی مبتنی بر به‌کارگیری مدل هیدرولیکی، برای تعیین محل یا محدوده نشت­های یک شبکه آبرسانی پیشنهاد شده است که از الگوریتم جدید بهینهسازی ملخ (GOA) استفاده می­کند. این روش براساس مقایسه نتایج داده‌های شبیه‌سازی‎شده و میدانی فشار، عمل می‌نماید. روش پیشنهادی شامل دو رویکرد مختلف است؛ در رویکرد اول، با فرض مشخص بودن تعداد نشت‌های موجود، محل آن‌ها به‌صورت دقیق شناسایی می‌شود. در رویکرد دوم، بدون نیاز به آگاهی از وجود تعداد نشت‌های همزمان موجود، پهنه‌بندی شبکه مورد مطالعه توسط روش خوشه‌بندی K-means با الگوریتم ژنتیک (GA)، صورت می‌گیرد. در این راستا نیز راهبرد جدیدی برای دستیابی به تعداد پهنه‌های بهینه پیشنهاد شده است. هدف اصلی در استفاده از رویکرد دوم، مکان‌یابی پرنشت‌ترین پهنه موجود است. روش پیشنهادی بر روی دو شبکه مرجع پولاکیس و بالرما تحت 2000 سناریوهای مختلف نشت، پیاده‌سازی شد. نتایج نشان داد که در رویکرد اول با افزایش تعداد نشت‌های همزمان، درصد موفقیت آن کاهش می‌یابد. به‌صورت کلی نیز رویکرد دوم بر رویکرد اول پیشنهادی ارجحیت داشته و  قابلیت دستیابی به صحت 99 درصدی مکان‌یابی نشت را دارا است. روش‌ ارائه‎شده در این مقاله، می‌تواند نقش زیادی در کاهش نشت شبکه‌های آبرسانی داشته باشد.
کلیدواژه‌ها

عطاری، م.، و فغفور مغربی، م.، (1397)، "روش نوین نشت‌یابی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی"، مجله آب و فاضلاب، 29(1)، 14-26، https://doi.org/10.22093/wwj.2017.45360.2095.
فغفور مغربی، م.، حسن‌زاده، ی.، و یزدانی، س.، (1392)، "کالیبراسیون مدل‌های شبکه توزیع آب شهری با استفاده از روش بهینه‌یابی کلونی مورچه‌ها"، مجله آب و فاضلاب، 24(1)، 101-111، https://www.wwjournal.ir/article_2344.html?lang=fa.
معاشری، ر.، جلیلی قاضی‌زاده، م.، تشیعی، م.، منوچهری، پ.، و محمودی‌ سوره، ا.، (1400)، "توسعه یک رویکرد مبتنی بر کالیبراسیونبهینهسازی برای مکانیابی نشتهای یک شبکه آبرسانی با درنظرگیری عدم قطعیت ضرایب زبری لولهها"، اولین همایش ملی مدیریت کیفیت آب و سومین همایش ملی مدیریت مصرف آب، دانشگاه تهران، تهران.
نصیری دهج، م.، جلیلی قاضی‌زاده، م.، جباری، ابراهیم.، و معاشری، ر.، (1404)، "یافتن محل و مقدار نشت در شبکههای توزیع آب با استفاده از الگوریتم SMA"، علوم و مهندسی آب و فاضلاب، (آماده انتشار)، https://doi.org/10.22112/jwwse.2023.390328.1358.  
Aghsami, A., Sharififar, S., Moghaddam, N.M., Hazrati. E., and Jolai , F., (2024), "A bi-objective mixed-integer non-linear programming model with Grasshopper optimization algorithm for military-based humanitarian supply chains", Decision Analytics Journal, 10(2024), 100409, https://doi.org/10.1016/j.dajour.2024.100409. 
Damos, M.A., Zhu, J., Li, W., Khalifa, E., Hassan, A., Elhabob, R., Hm, A., and Ei, E., (2024), "Enhancing the K-means algorithm through a Genetic Algorithm based on survey and social media tourism objectives for tourism path recommendations", ISPRS International Journal of Geo-Information, 13(2), 40, https://doi.org/10.3390/ijgi13020040.
Eliades, D.G., Kyriakou, M., Vrachimis, S., Polycarpou, M.M., (2016), "EPANET-MATLAB toolkit: An open-source software for interfacing EPANET with MATLAB", 14th International Conference on Computing and Control for the Water Industry (CCWI), 8, The Netherlands.
Faghafur 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", Journal of Civil Engineering and Urbanism, 4(3), 322-327.
Fallahi, H., Jalili Ghazizadeh, M., Aminnejad, B., Yazdi, J., (2021), "Leakage detection in water distribution networks using hybrid feedforward artificial neural networks",  AQUA - Water Infrastructure, Ecosystems and Society, 70(5), 637-653, https://doi.org/10.2166/aqua.2021.140.
Ferreira, B., Antunes, A., Carriço, N., Covas, D., (2022), "Multi-objective optimization of pressure sensor location for burst detection and network calibration", Computers and Chemical Engineering, 162, 107826, https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2022.107826.
Ferreira, B., Antunes, A., Carriço, N. Covas, D., (2023), "NSGA-II parameterization for the optimal pressure sensor location in water distribution networks", Urban Water Journal, 20(6), 738-750, https://doi.org/10.1080/1573062X.2023.2209553.
Hamilton, S. and Charalambous, B., (2013), Leak detection: Technology and Implementation, 112, IWA Publishing.
Holland, J.H., (1992), Adaptation in Natural and Artificial Systems: An introductory analysis with applications to biology, Control and Artificial Intelligence, MIT Press.
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", Journal of Cleaner Production, 278, 123611, https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123611.
Ikotun, A.M., Ezugwu, A. E., Abualigah, L., Abuhaija, B., and Heming, J., (2023), "K-means clustering algorithms: A comprehensive review, variants analysis, and advances in the era of big data", Information Sciences, 622, 178-210, https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.11.139.
Kanakoudis, V., and Tsitsifli, S., (2012), "Urban water services public infrastructure projects: Turning the high level of the NRW into an attractive financing opportunity using the PBSC tool", Desalination and Water Treatment, 39(1-3), 323-335, https://doi.org/10.1080/19443994.2012.669182.
Khorshidi, M.S., Nikoo, M.R., Taravatrooy, N., Sadegh, M., Al-Wardy, M., and Al-Rawas, G.A., (2020), "Pressure sensor placement in water distribution networks for leak detection using a hybrid information-entropy approach", Information Sciences, 516, 56-71, https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.12.043.
Li, J., Wu, Y., Zheng, W., and Lu, Ch., (2021), "A model-based Bayesian framework for pipeline leakage enumeration and location estimation", Water Resources Management, 35(13), 4381-4397, https://doi.org/10.1007/s11269-021-02955-8
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.
Pérez-Pérez, E.J., López-Estrada, F.R., Valencia-Palomo, G., Torres, L., Puig, V., and Mina-Antonio, J.D., (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.
Rajabi, M., and Tabesh, M,. (2024), "Pressure sensor placement for leakage detection and calibration of water distribution networks based on multiview clustering and global sensitivity analysis", Journal of Water Resources Planning and Management, 150(5), 04024010, https://doi.org/10.1061/JWRMD5.WRENG-6262.
Sadr-Al-Sadati, S.A., and Jalili Ghazizadeh, M., (2019), "The experimental and numerical study of water leakage from high-density", Polymer Testing, 74, 274-280, https://doi.org/10.1016/j.polymertesting.2019.01.014
Saremi, S., Mirjalili, S., and Lewis, A., (2017), "Grasshopper optimisation algorithm: Theory and application", Advances in Engineering Software, 105, 30-47, https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2017.01.004.
Slowey, K., (2019), "Leak detection tech can save contractors the cost of water waste and damage", https://www.constructiondive.com/news/leak-detection-tech-can-save-contractors-thecost-of-water-waste-and-damage/558967/.
Snider, B., Lewis, G., Chen, A., Vamvakeridou, L., and Savić, D., (2023) "A flexible, leak crew focused localization model using a maximum coverage search area algorithm", In: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1136(1), 012042, IOP Publishing.
Sousa, J., Ribeiro, L., Muranho, J., and Sá Marques, A., (2015), "Locating leaks in water distribution networks with Simulated Annealing and Graph Theory", Procedia Engineering, 119, 63-71. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2015.08.854.
Tabesh, M., Jamasb, M., and Moeini, R., (2011), "Calibration of water distribution hydraulic models: A comparison between pressure dependent and demand driven analyses", Urban Water Journal, 8(2), 93-102, https://doi.org/10.1080/1573062X.2010.548525.
Thamaraimanalan, T., and Ramalingam, S., (2024), "Hybrid Artificial Neural Network-based Grasshopper optimization algorithm for anomaly detection in wireless body area networks", IETE Journal of Research, 70(4), 3738-3752, https://doi.org/10.1080/03772063.2024.2305845.
UN-Water., (2023), “Partnerships and cooperation for water”, UNESCO, UN World Water Development Report.
US-EPA., (2020), “Fix a leak week”, https://www.epa.gov/watersense/fix-leak-week.
Wang, Z., Hou, S., and Guo, W., (2024), "Inventory management of battery swapping and charging stations considering uncertainty", International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 155, 109528, https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2023.109528.
Wu, J., Ma, D., and Wang, W., (2022), "Leakage identification in water distribution networks based on XGBoost algorithm", Journal of Water Resources Planning and Management, 148(3), 04021107, https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2022.109810.
Wu, Y., Ma, X., Guo, G., Huang, Y., Liu, M., Liu, S., Zhang, J., and Fan, J., (2023), "Hybrid method for enhancing acoustic leak detection in water distribution systems: Integration of handcrafted features and deep learning approaches", Process Safety and Environmental Protection, 177, 1366-1376, https://doi.org/10.1016/j.psep.2023.08.011.
Zaman, D., Tiwari, M. K., Gupta, A. K., and Sen, D., (2020), "A review of leakage detection strategies for pressurised pipeline in steady-state", Engineering Failure Analysis, 109, 104264, https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2019.104264.
دوره 10، شماره 3
پاییز 1404
صفحه 29-46

  • تاریخ دریافت 24 دی 1402
  • تاریخ بازنگری 08 خرداد 1403
  • تاریخ پذیرش 24 تیر 1403