Equação para o Método Iterativo do Gradiente Hidráulico Alternativo (MIGHA) na calibração do fator de atrito (Equation for the Alternative Hydraulic Gradient Iterative Method of the for the Friction Factor Calibration)

Alessandro Araújo Bezerra, Marco Aurelio Holanda de Castro, Renata Shirley de Andrade Araújo
{"title":"Equação para o Método Iterativo do Gradiente Hidráulico Alternativo (MIGHA) na calibração do fator de atrito (Equation for the Alternative Hydraulic Gradient Iterative Method of the for the Friction Factor Calibration)","authors":"Alessandro Araújo Bezerra, Marco Aurelio Holanda de Castro, Renata Shirley de Andrade Araújo","doi":"10.2139/ssrn.3112953","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"<b>Portuguese Abstract:</b> Este trabalho tem por objetivo principal a apresentação de uma nova formulação para a calibração do fator de atrito da equação universal da perda de carga utilizando o Método Iterativo do Gradiente Hidráulico Alternativo (MIGHA) considerando, ainda, o cálculo da rugosidade absoluta pela equação de Swamee-Jain. Com o passar do tempo, devido ao envelhecimento das tubulações das redes de água, suas características, como rugosidades, se alteram, gerando dificuldades na análise, operação e manutenção das redes. O método foi aplicado, com auxílio do Epanet2.dll para as simulações hidráulicas, em uma rede fictícia. Foi testada a influência da rugosidade inicial adotada, do número de nós com dados de pressão conhecidos e da posição deles, além de trechos com vazões conhecidas. Para o teste da influência da rugosidade inicial foi desenvolvida uma sub-rotina computacional para calcular a rugosidade inicial mais adequada para cada trecho. Os resultados indicaram que o método é dependente da rugosidade inicial. Quanto maior o número de pressões conhecidas na rede, melhor é a precisão do método. Entretanto, uma boa disposição dos nós com pressões conhecidas se mostrou mais importante do que um número maior de dados. Dados de pressão são mais importantes que dados de vazão para a utilização do método. A melhor configuração encontrada para os nós com pressões conhecidas foi eles separados. O método se mostrou simples e com bons resultados. <b>English Abstract:</b> The main objective of this work is the presentation of a new formulation for the friction factor calibration of the universal equation of the head loss using the Alternative Hydraulic Gradient Iterative, considering also the calculation of the absolute roughness by the Swamee-Jain equation. Over time, due to the aging of the water distribution network pipes, its characteristics, such as roughness, change, generating difficulties in the analysis, operation and maintenance of the networks. The method was applied with the use of the Epanet2.dll library for the hydraulic simulations, in a fictitious network. The influence of the initial roughness adopted, the number of nodes with known pressure data and the position of this nodes, as well as sections with known flow rates, were tested. To test the influence of the initial roughness, a computational subroutine was developed with the purpose of calculating the most suitable initial roughness for each section. The results indicated that the method is quite dependent on the initial absolute roughness. The greater the number of known pressures in the distribution network, the better the method accuracy. However, a good arrangement of nodes with known pressures proved to be more important than a larger number of measured data. Pressure data is more important than flow data for method use. The best configuration found for nodes with known pressures was separated. The method was simple to apply and with good results.","PeriodicalId":355415,"journal":{"name":"Ibero-American Seminar on Water & Drainage Networks (Seminario Iberoamericano en Redes de Agua y Drenaje) (SEREA) 2017 (Archive)","volume":"75 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2017-11-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Ibero-American Seminar on Water & Drainage Networks (Seminario Iberoamericano en Redes de Agua y Drenaje) (SEREA) 2017 (Archive)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.2139/ssrn.3112953","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract

Portuguese Abstract: Este trabalho tem por objetivo principal a apresentação de uma nova formulação para a calibração do fator de atrito da equação universal da perda de carga utilizando o Método Iterativo do Gradiente Hidráulico Alternativo (MIGHA) considerando, ainda, o cálculo da rugosidade absoluta pela equação de Swamee-Jain. Com o passar do tempo, devido ao envelhecimento das tubulações das redes de água, suas características, como rugosidades, se alteram, gerando dificuldades na análise, operação e manutenção das redes. O método foi aplicado, com auxílio do Epanet2.dll para as simulações hidráulicas, em uma rede fictícia. Foi testada a influência da rugosidade inicial adotada, do número de nós com dados de pressão conhecidos e da posição deles, além de trechos com vazões conhecidas. Para o teste da influência da rugosidade inicial foi desenvolvida uma sub-rotina computacional para calcular a rugosidade inicial mais adequada para cada trecho. Os resultados indicaram que o método é dependente da rugosidade inicial. Quanto maior o número de pressões conhecidas na rede, melhor é a precisão do método. Entretanto, uma boa disposição dos nós com pressões conhecidas se mostrou mais importante do que um número maior de dados. Dados de pressão são mais importantes que dados de vazão para a utilização do método. A melhor configuração encontrada para os nós com pressões conhecidas foi eles separados. O método se mostrou simples e com bons resultados. English Abstract: The main objective of this work is the presentation of a new formulation for the friction factor calibration of the universal equation of the head loss using the Alternative Hydraulic Gradient Iterative, considering also the calculation of the absolute roughness by the Swamee-Jain equation. Over time, due to the aging of the water distribution network pipes, its characteristics, such as roughness, change, generating difficulties in the analysis, operation and maintenance of the networks. The method was applied with the use of the Epanet2.dll library for the hydraulic simulations, in a fictitious network. The influence of the initial roughness adopted, the number of nodes with known pressure data and the position of this nodes, as well as sections with known flow rates, were tested. To test the influence of the initial roughness, a computational subroutine was developed with the purpose of calculating the most suitable initial roughness for each section. The results indicated that the method is quite dependent on the initial absolute roughness. The greater the number of known pressures in the distribution network, the better the method accuracy. However, a good arrangement of nodes with known pressures proved to be more important than a larger number of measured data. Pressure data is more important than flow data for method use. The best configuration found for nodes with known pressures was separated. The method was simple to apply and with good results.
用于校准摩擦系数的交替水力梯度迭代法(MIGHA)方程(用于校准摩擦系数的交替水力梯度迭代法方程)
摘要:本文的主要目的是提出一种新的公式,用于校正通用压降方程的摩擦系数,采用迭代交替水力梯度法(miha),同时考虑Swamee-Jain方程的绝对粗糙度计算。随着时间的推移,由于水管的老化,其粗糙度等特性发生了变化,给水管的分析、运行和维护带来了困难。在Epanet2.dll的帮助下,将该方法应用于虚拟网络中的水力模拟。测试了初始粗糙度、已知压力数据的节点数、节点位置和已知流量段的影响。为了测试初始粗糙度的影响,开发了一个子程序来计算每个拉伸段最合适的初始粗糙度。结果表明,该方法依赖于初始粗糙度。网络中已知的压力数越高,该方法的精度越高。然而,具有已知压力的节点的良好排列比大量数据更重要。在使用该方法时,压力数据比流量数据更重要。已知压力的节点的最佳配置是分离节点。该方法简单,效果良好。英文摘要:本文的主要目的是提出一种新的公式,用以交替水力梯度迭代法对头损失的通用方程进行摩擦因子校正,同时考虑到用斯瓦米-杰因方程计算绝对粗糙度。随着时间的推移,由于供水网络管道老化,其特点,如粗糙、变化,给网络的分析、运行和维护造成困难。= =地理= =根据美国人口普查,这个县的面积为,其中土地面积为。对采用的初始粗度、已知压力数据节点的数量和节点的位置以及已知流量的截面的影响进行了测试。为了测试初始粗度的影响,开发了一种计算子程序,目的是计算每个部分最合适的初始粗度。结果表明,该方法很大程度上取决于初始绝对粗糙度。= =地理= =根据美国人口普查局的数据,这个县的土地面积为,其中土地和(1.2%)水。然而,一个好的安排节点与已知压力proved是更重要的比大数量的measured data。= =地理= =根据美国人口普查局的数据,该镇总面积为,其中土地和(1.5%)水。= =地理= =根据美国人口普查局的数据,这个城镇的总面积,其中土地和(1.)水。该方法应用简单,效果良好。
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