Khái niệm cốt lõi
우천 수확 시스템과 덮개 저장 탱크를 모델링하여 사용자의 물 수요를 충족시키는 데 도움을 주는 앱 개발
Tóm tắt
이 논문은 우천 수확 시스템(RWHS)과 덮개 저장 탱크의 모델링에 대해 설명합니다.
주요 내용은 다음과 같습니다:
- 물 균형 방정식 및 모델 확률 계산 알고리즘 설명
- 강수량, 유출 계수, 저장 탱크 용량 등 3가지 매개변수를 사용하여 물 균형 방정식 설정
- 과거 5년간 일일 강수량 데이터를 이용해 RWHS의 신뢰성 및 향후 30일간 성능 확률 계산
- 모델 및 SimTanka 앱 사용 동기 설명
- 5년간 강수량 데이터 사용, 동적 강수 예측 모델 부재로 인한 가정의 임의성
- 사용자에게 RWHS 신뢰성 향상을 위한 최적 탱크 크기 제안, 향후 30일간 성능 예측 제공
- 벵갈루루와 타르 사막의 RWHS 사례 분석
- 벵갈루루: 기존 탱크 크기 대비 신뢰성 향상을 위한 최적 탱크 크기 도출
- 타르 사막: 유출 계수 개선이 신뢰성 향상에 미치는 영향, 물 부족 시 대응 전략 모색
- 결론 및 향후 과제
- 기계 학습 모델의 활용 가능성 논의
- 자동화된 강수량/저장량 측정 데이터를 활용한 기계 학습 모델 개발 제안
Thống kê
벵갈루루의 경우 기존 탱크 크기 1.2 m³에서 신뢰성은 74%였으며, 탱크 크기를 2.4 m³로 늘리면 신뢰성이 80%로 증가했습니다.
타르 사막의 경우 유출 계수를 0.3에서 0.6으로 개선하면 신뢰성이 51%에서 85%로 크게 향상됩니다.
Trích dẫn
"RWHS는 물 부족 지역에서 물 수요를 충족시키는 유용한 수단입니다. 그러나 이들은 일일 강수량의 변화에 따라 신뢰성이 낮아질 수 있습니다."
"과거 5년간의 일일 강수량 기록을 활용하여 미래 성능을 추정하는 것은 동적 강수 예측 모델이 부재한 상황에서 불가피한 가정입니다."