2. Problem description
The placement of water quality sensors in water distribution
systems for securing public health typically involves several
stages. Those are: (1) defining sensor characteristics e type of
monitored water quality parameters, detection limit and accuracy,
mechanical failures, (2) simulating hydraulic and water
quality in the system e static/dynamic simulation model, kinetics
order, complete/incompletemixing, single/multi species,
(3) simulating contaminationeventseevent characteristics (i.e.,
time, location, duration, reaction, and reactant), (4) designating
sensor network performance measures e health impact,
consumed mass, percent detected, time to detection, (5) formulation of the optimal sensor placement problem e decision
variables (i.e., sensor locations), objectives (e.g.,minimizing
mean impact,minimizingmeanworst case impact), constraints
(e.g., number of available sensors, available locations), deterministic
(i.e., certain variables) or stochastic (i.e., uncertain variables)
considerations, and (6) solving the optimization problem
through linear programming, mixed integer programming, or
other heuristic search techniques, such as genetic algorithms
(Holland, 1975).
The inclusion of mobile sensors in a distribution system for
a reliable water security technology adds physical restrictions
and capabilities which should be addressed when treating the
operation, management, and deployment of mobile sensors.
The following assumptions are made in this work: (1)
sensing unit e it is assumed that sensors will be able to
continuously monitor selected water quality parameters
(e.g., residual chlorine, turbidity, TOC) relevant to an event
detection methodology, (2) power unit e sensors are expected
to be equipped with a battery or energy harvesting system to
provide sufficient power for collecting and transmitting the
assembled data, (3) transceiver unit e typically pipes are
buried in the ground, hence, wireless communication requires
propagating through the liquid, pipe and ground layers.
Several solutions for electromagnetic propagations from the
mobile sensor to the ground central unit are under construction
(e.g., Fiorelli and Trinchero, 2009; Trinchelro and
Stefanelli, 2010). In this study it is assumed that data will be
continuously transmitted for real time analysis, (4) sensor size
e sensors’ movement in the system may be hindered because
of system topology (e.g., valves, changes in pipe diameter,
etc.). Herein we assume that the sensor will be small enough to fit major distribution system pipelines, and (5) sensor
mobility e sensors will freely move through the pipes
network.
The trajectory model developed in this work is similar in
concept to the particle backtracking algorithm (PBA) (Shang
et al., 2002) and the origin tracking algorithm (OTA) (Laird
et al., 2005; Mann et al., 2012) which explicitly describe the
relationships between the contaminant injections and the
consequent concentrations at network nodes.
The PBA is a single inputeoutput model that runs in
reverse time tracking water packets from each output node
back along possible network paths to the input nodes. The
OTA is an all-to-all inputeoutput model similar to the PBA. In
contrast to the PBA, however, the OTA runs forward in time
and considers each pipe independently. In addition, its inputs
include injections at all possible nodes and time steps, and its
outputs include concentrations at all possible nodes and time
steps.
2. Problem descriptionThe placement of water quality sensors in water distributionsystems for securing public health typically involves severalstages. Those are: (1) defining sensor characteristics e type ofmonitored water quality parameters, detection limit and accuracy,mechanical failures, (2) simulating hydraulic and waterquality in the system e static/dynamic simulation model, kineticsorder, complete/incompletemixing, single/multi species,(3) simulating contaminationeventseevent characteristics (i.e.,time, location, duration, reaction, and reactant), (4) designatingsensor network performance measures e health impact,consumed mass, percent detected, time to detection, (5) formulation of the optimal sensor placement problem e decisionvariables (i.e., sensor locations), objectives (e.g.,minimizingmean impact,minimizingmeanworst case impact), constraints(e.g., number of available sensors, available locations), deterministic(i.e., certain variables) or stochastic (i.e., uncertain variables)considerations, and (6) solving the optimization problemthrough linear programming, mixed integer programming, orother heuristic search techniques, such as genetic algorithms(Holland, 1975).The inclusion of mobile sensors in a distribution system fora reliable water security technology adds physical restrictionsand capabilities which should be addressed when treating theoperation, management, and deployment of mobile sensors.The following assumptions are made in this work: (1)sensing unit e it is assumed that sensors will be able tocontinuously monitor selected water quality parameters(e.g., residual chlorine, turbidity, TOC) relevant to an eventdetection methodology, (2) power unit e sensors are expectedto be equipped with a battery or energy harvesting system toprovide sufficient power for collecting and transmitting theassembled data, (3) transceiver unit e typically pipes areburied in the ground, hence, wireless communication requirespropagating through the liquid, pipe and ground layers.Several solutions for electromagnetic propagations from themobile sensor to the ground central unit are under construction(e.g., Fiorelli and Trinchero, 2009; Trinchelro andStefanelli, 2010). In this study it is assumed that data will becontinuously transmitted for real time analysis, (4) sensor sizee sensors’ movement in the system may be hindered becauseof system topology (e.g., valves, changes in pipe diameter,etc.). Herein we assume that the sensor will be small enough to fit major distribution system pipelines, and (5) sensormobility e sensors will freely move through the pipesnetwork.The trajectory model developed in this work is similar inconcept to the particle backtracking algorithm (PBA) (Shanget al., 2002) and the origin tracking algorithm (OTA) (Lairdet al., 2005; Mann et al., 2012) which explicitly describe therelationships between the contaminant injections and theconsequent concentrations at network nodes.The PBA is a single inputeoutput model that runs inreverse time tracking water packets from each output nodeback along possible network paths to the input nodes. TheOTA is an all-to-all inputeoutput model similar to the PBA. Incontrast to the PBA, however, the OTA runs forward in timeand considers each pipe independently. In addition, its inputsinclude injections at all possible nodes and time steps, and itsoutputs include concentrations at all possible nodes and timesteps.
การแปล กรุณารอสักครู่..

2 . ปัญหารายละเอียด
ตำแหน่งเซ็นเซอร์คุณภาพน้ำในระบบการกระจายน้ำเพื่อความปลอดภัยสาธารณสุข
โดยปกติจะเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน เหล่านั้นคือ : ( 1 ) กำหนดลักษณะและประเภทของเซนเซอร์
พารามิเตอร์การตรวจสอบคุณภาพน้ำ จำกัด การตรวจสอบและความถูกต้อง
ความล้มเหลวทางกล ( 2 ) อุปกรณ์ไฮดรอลิกคุณภาพในระบบ E สถิตพลวัตแบบจำลองและน้ำ
:การสั่งซื้อเสร็จสมบูรณ์ / incompletemixing เดียว / หลายสายพันธุ์
( 3 ) จำลองลักษณะ contaminationeventseevent ( I ,
เวลา , สถานที่ , เวลาปฏิกิริยา และสารตั้งต้น ) , ( 4 ) การกำหนดตัวชี้วัดสุขภาพเครือข่ายเซ็นเซอร์
E
บริโภคมวลผลกระทบและตรวจพบเวลาที่จะตรวจสอบ ( 5 ) การกำหนดของ ที่เซ็นเซอร์วางปัญหา E
ตัวแปรการตัดสินใจ ( เช่น เซ็นเซอร์ตำแหน่ง )วัตถุประสงค์ ( เช่น ลด
หมายถึงผลกระทบ minimizingmeanworst กรณีผลกระทบ ) , ข้อจำกัด
( เช่นจำนวนของเซ็นเซอร์ สถานที่ที่สามารถใช้ได้ ) , deterministic
( เช่นบางตัวแปร ) หรือสุ่ม ( เช่นความไม่แน่นอนตัวแปร )
พิจารณา และ ( 6 ) การเพิ่มประสิทธิภาพปัญหา
ผ่านโปรแกรมเชิงเส้น โปรแกรมจำนวนเต็มผสม หรือเทคนิคอื่น ๆสำหรับการค้นหา
,เช่น ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม
( ฮอลแลนด์ , 1975 ) .
รวมของเซ็นเซอร์มือถือในระบบการกระจายเทคโนโลยีความปลอดภัยเชื่อถือได้
เพิ่มข้อ จำกัด ทางกายภาพและความสามารถที่ควรจะ addressed เมื่อรักษา
การดําเนินงาน การจัดการ และการใช้งานของเซ็นเซอร์มือถือ .
สมมติฐานดังต่อไปนี้เกิดขึ้นในงานนี้ ( 1 )
- หน่วย E เป็นสันนิษฐานว่าเซ็นเซอร์จะสามารถ
เลือกพารามิเตอร์คุณภาพน้ำอย่างต่อเนื่อง
( เช่นคลอรีนความขุ่น , ทีโอซี ) ที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์
ตรวจจับและ ( 2 ) หน่วยไฟฟ้า E เซ็นเซอร์คาดว่า
จะติดตั้งกับแบตเตอรี่หรือพลังงานระบบ
ให้พลังงานเพียงพอสำหรับการเก็บรวบรวมและถ่ายทอด
รวบรวมข้อมูล ( 3 ) เครื่องหน่วย และโดยปกติท่อ
ที่ฝังอยู่ในพื้นดิน ดังนั้นการสื่อสารแบบไร้สายต้องใช้
เผยแพร่ผ่านของเหลว ท่อ และ พื้น ชั้น
หลายโซลูชันสำหรับคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า propagations จาก
เซ็นเซอร์มือถือหน่วยพื้นดินกลางภายใต้การก่อสร้าง
( เช่น และ fiorelli trinchero , 2009 ; trinchelro และ
stefanelli , 2010 ) ในการศึกษานี้เป็นสันนิษฐานว่าข้อมูลจะถูกส่งสำหรับการวิเคราะห์เวลาจริงอย่างต่อเนื่อง
( 4 ) ขนาดเซ็นเซอร์เซ็นเซอร์การเคลื่อนไหว E ' ในระบบอาจถูกขัดขวางเพราะ
ของทอพอโลยีระบบ ( เช่นวาล์ว , การเปลี่ยนแปลงในขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางท่อ
ฯลฯ ) ในที่นี้เราคิดว่าจะถูกเซ็นเซอร์มีขนาดเล็กพอที่จะพอดีกับท่อระบบหลัก และ ( 5 ) เซ็นเซอร์ ( เซ็นเซอร์
E จะย้ายได้อย่างอิสระผ่านเครือข่ายท่อ
.
วิถีแบบจำลองในงานนี้จะคล้ายกับ
แนวคิดของขั้นตอนวิธี backtracking ( PBA ) ( Shang
et al . , 2002 ) และที่มาติดตามขั้นตอนวิธี ( OTA ) ( แลด
et al . , 2005 ; Mann et al . , 2012 ) ที่ชัดเจนอธิบายถึงความสัมพันธ์ระหว่างการฉีดยาแล้ว
เนื่องจากความเข้มข้นที่โหนดเครือข่าย .
PBA เป็นรุ่นเดียวที่วิ่งใน inputeoutput
ย้อนกลับเวลาติดตามแพ็กเก็ตแต่ละโหนด
น้ำจากผลผลิตกลับตามเส้นทางเครือข่ายสามารถอินพุตโหนด
OTA เป็นทั้งหมดทั้งหมด inputeoutput รูปแบบคล้ายกับ PBA . ใน
ตรงกันข้ามกับ PBA , อย่างไรก็ตาม , OTA วิ่งไปข้างหน้าในเวลา
และพิจารณาท่อแต่ละอิสระ นอกจากนี้ของกระผม
รวมฉีดที่โหนดที่เป็นไปได้ทั้งหมดและขั้นตอน เวลา และผลผลิตรวมของ
ความเข้มข้นโหนดที่เป็นไปได้ทั้งหมดและขั้นตอนเวลา
การแปล กรุณารอสักครู่..
