Water distribution system monitoring is currently carried out using advanced real-time control technologies to achieve a higher operational efficiency. Data analysis techniques can be implemented for condition estimation, which are crucial tools for managing, developing, and operating water networks using the monitored flow rate and pressure data at some network pipes and nodes. This work proposes a state estimation methodology that enables one to infer the hydraulic state of the operating speed of pumping systems from these pressure and flow measurements. The presented approach suggests using graph convolutional neural network theory linked to hydraulic models for generating a digital twin of the water system. It is validated on two benchmark hydraulic networks: the Patios-Villa del Rosario, Colombia, and the C-Town networks. The results show that the proposed model effectively predicts the state estimation in the two hydraulic networks used. The results of the evaluation metrics indicate low values of mean squared error and mean absolute error and high values of the coefficient of determination, reflecting high predictive ability and that the prediction results adequately represent the real data.
Urban drainage systems have an important role in the planning and development of cities, they allow a good management of the wastewater flow, and their study is important to understand the physicochemical characteristics of water and the relationships between the maximum flows and means of each system. This is a review of wastewater monitoring and their applications, which is done through the consultation of databases and other documentary sources of free access like scientific journals. The research strategy was based on 3 thematic axes that were: monitoring of wastewater, obtaining parameters of the system and network management. We reviewed 69 references of different countries around the world countries and we focused in the methodologies used in each study case. In conclusion, we highlight the importance of implementation of measure instruments, monitoring and control systems.
La urbanización reduce las áreas verdes en entornos construidos que producen el aumento de la escorrentía, promoviendo las inundaciones en eventos de precipitación. En este trabajo se desarrolló un diseño de techos verdes y jardines verticales en las edificaciones de la Universidad Francisco de Paula Santander, Cúcuta, Colombia, como alternativa útil del sistema urbano de drenaje sostenible. En este sentido, se realizó el análisis estructural de las edificaciones con el software Etabs ®, en donde se comparó el diseño original con las cargas que generan las distintas categorías de techos. También, se revisaron las condiciones climáticas y ambientales para establecer las características adecuadas de los componentes de las cubiertas verdes. Se obtuvo mediante los análisis que los edificios “Bienestar” y “Civil” se encuentran capacitadas para resistir las cargas añadidas por un sistema de techo verde extensivo, siendo factible su implementación. En el diseño se generaron imágenes de los techos verdes y jardines verticales. La implementación de los sistemas de cubierta verde en las edificaciones representa una herramienta para mitigar los impactos de la urbanización y mejorar las condiciones paisajística.
El uso de sensores de bajo costo para el estudio de la contaminación atmosférica en ciudades ha aumentado en los últimos años. Este trabajo se realizó con el objetivo de medir los niveles de concentración de PM2.5 en la ciudad de Pamplona y analizar las concentraciones a las cuales la población se ve expuesta, puesto que no se cuenta en la ciudad con una estación de monitoreo oficial. Se utilizaron cuatro sensores de bajo costo de la marca SENSIRION, modelo SPS30, los cuales se ubicaron siguiendo los lineamientos recomendados por la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos. Asimismo, se realizaron pruebas estadísticas con los datos y se analizó el comportamiento de las concentraciones de PM2.5 en el periodo de julio a septiembre de 2022. Los resultados del monitoreo muestran que las concentraciones de PM2.5 están muy por debajo del límite máximo permisible de la legislación colombiana de 37 μg/m3 (promedio 24 horas), sin embargo, se observó que, en días festivos como la celebración de la independencia, las concentraciones aumentaron hasta cerca de alcanzar el límite de referencia impuesto por la Organización Mundial de la Salud (15 μg/m3). Además, se observó a través de mapas de distribución espacial que las máximas concentraciones se centran al norte de la ciudad, donde se tiene una mayor densidad del tráfico automotriz y se encuentran los principales centros educativos. De esta forma, este estudió permitió obtener un indicativo de las concentraciones de PM2.5 creando un registro para la gestión de la calidad del aire, así como, una base de información con datos disponibles en la web de acceso público.
La monitorización del flujo de los sistemas de alcantarillado permite conocer el comportamiento real de cada sistema y sirve de herramienta primordial en la gestión de las aguas residuales. Para el diseño de sistemas de alcantarillado es necesario conocer los flujos de aguas residuales que serán transportados por el sistema y con base en estos volúmenes se debe estimar los factores que representan los patrones de consumo y las características propias de cada comunidad. En ausencia de información estos factores se deben estimar con ecuaciones empíricas existentes, desarrolladas en investigaciones realizadas en diferentes ciudades del mundo. El objetivo principal de esta investigación es estimar los factores propios del sistema de alcantarillado sanitario de San José de Cúcuta, para esto se implementó durante 19 semanas la monitorización del flujo de aguas residuales y al realizar el análisis de los datos se obtuvo la variación horaria del caudal entrante al sistema, con base en los caudales medidos, se determinó el factor de mayoración que representa las características propias de la ciudad; también se comparó el factor obtenido con los resultados de las ecuaciones empíricas existentes y se pudo identificar cuál de estas ecuaciones se ajusta mejor a las campañas de monitoreo.
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