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An integrated approach for non-revenue water reduction in water distribution networks based on field activities, optimisation, and GIS applications
Ain Shams Engineering Journal ( IF 6 ) Pub Date : 2021-05-03 , DOI: 10.1016/j.asej.2021.04.007
A. Ayad , A. Khalifa , M.EL Fawy , A. Moawad

This paper describes the development of an integrated approach for water pipe network calibration and lea quantification. The proposed approach provides a practical procedure that merges field measurements and mathematical modeling for leak quantification and network calibration. The use of Evolutionary Algorithms (EA) using both Genetic Algorithms (GA) and Shuffled Complex Evolution – University of Arizona (SCE-UA) to calculate the pinpointed leak outflows well as to identify any faulty meters. Also, by treating pinpointed physical leaks as junction points, the model, via EPAnet connection, calibrates the network and calculates their demands (which is equivalent to physical losses) and estimating pipes roughness factor (CHW) for better network calibration. Besides, throughout the process, the developed model uses GA and SCE-UA but departs from traditional use in using floating-point representations and introducing a new self-adaptive constraint handling function, which yields optimal results in fewer generations (model runs). Two pilot networks are selected, a well-known hypothetical network (Hanoi network) to present the general mathematical model, while a real network (Faisal city network) is used to test the integrated approach. The model integrates EPAnet for the required hydraulic modeling during the simulation and GIS for input data integration and output representation during the whole procedure. The results prove the approach's accuracy and efficiency.



中文翻译:

基于现场活动、优化和 GIS 应用的配水管网无收益节水综合方法

本文介绍了一种用于水管网校准和 lea 量化的集成方法的开发。所提出的方法提供了一种实用程序,该程序将现场测量和数学建模相结合,用于泄漏量化和网络校准。使用进化算法 (EA) 使用遗传算法 (GA) 和 Shuffled Complex Evolution – 亚利桑那大学 (SCE-UA) 来计算精确的泄漏流出量并识别任何有故障的仪表。此外,通过将精确定位的物理泄漏视为连接点,该模型通过 EPAnet 连接校准网络并计算它们的需求(相当于物理损失)并估计管道粗糙度系数 (CHW) 以更好地校准网络。此外,在整个过程中,开发的模型使用 GA 和 SCE-UA,但与使用浮点表示的传统用法不同,并引入了新的自适应约束处理函数,从而在更少的世代(模型运行)中产生最佳结果。选择了两个试点网络,一个众所周知的假设网络(Hanoi 网络)来呈现一般的数学模型,而一个真实的网络(费萨尔城市网络)用于测试集成方法。该模型集成了 EPAnet 用于模拟期间所需的水力建模和 GIS 用于整个过程中的输入数据集成和输出表示。结果证明了该方法的准确性和效率。这会在更少的世代(模型运行)中产生最佳结果。选择了两个试点网络,一个众所周知的假设网络(Hanoi 网络)来呈现一般的数学模型,而一个真实的网络(费萨尔城市网络)用于测试集成方法。该模型集成了 EPAnet 用于模拟期间所需的水力建模和 GIS 用于整个过程中的输入数据集成和输出表示。结果证明了该方法的准确性和效率。这会在更少的世代(模型运行)中产生最佳结果。选择了两个试点网络,一个众所周知的假设网络(Hanoi 网络)来呈现一般的数学模型,而一个真实的网络(费萨尔城市网络)用于测试集成方法。该模型集成了 EPAnet 用于模拟期间所需的水力建模和 GIS 用于整个过程中的输入数据集成和输出表示。结果证明了该方法的准确性和效率。该模型集成了 EPAnet 用于模拟期间所需的水力建模和 GIS 用于整个过程中的输入数据集成和输出表示。结果证明了该方法的准确性和效率。该模型集成了 EPAnet 用于模拟期间所需的水力建模和 GIS 用于整个过程中的输入数据集成和输出表示。结果证明了该方法的准确性和效率。

更新日期:2021-05-03
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