@article { author = {Shekofteh, Mohammad Reza and Jalili Ghazizadeh, Mohammadreza and Yazdi, Jafar}, title = {Theoretical identification of leakage areas in virtual district metered areas of water distribution networks using the artificial neural network}, journal = {Iran-Water Resources Research}, volume = {16}, number = {3}, pages = {47-62}, year = {2020}, publisher = {Iranian Water Resources Association}, issn = {1735-2347}, eissn = {2476-7360}, doi = {}, abstract = {One of the advantages of designing water distribution networks (WDNs) as a district metered areas (DMAs) is to identify the leakage in each area by controlling the input and output flow, which of course requires the separating areas and installation of flowmeters between the interconnect pipes of areas. Considering that the most existing WDNs have been expanded traditionally and not as DMA, turning them into DMAs would require huge costs and might not be even practical in some networks. In this paper, a theoretical idea of virtual DMA is presented to identify the leakage in each areas. The innovation of this paper is the ability to transform networks into DMAs using a combination of the graph theory and artificial neural network to find leaks without using a flowmeter. The proposed method, in addition to reducing costs for the flowmeters, also increases the speed of detection of leakage areas. In addition, there is no need to specify the number of leakage nodes before the leak operation begins. The proposed method has been applied for the Balerma WDN in Spain with 443 nodes and 454 pipes for two, three and four simultaneous leaks. The results of this paper show that the proposed theory in this method is able to detect leakage in each area, and this method can determine the number of optimal virtual DMA for each network. In all examples, the leakage area was correctly predicted and the maximum leakage error was about 6.5%.}, keywords = {Leakage,Graph theory,Virtual District Metered Areas,Water Distribution Network,Artificial Neural Network}, title_fa = {تئوری شناسایی محدوده‌ی نشت در نواحی مجزای مجازی شبکه‌های توزیع آب با استفاده از شبکه‌ی عصبی مصنوعی}, abstract_fa = { یکی از مزیت­های طراحی شبکه­های توزیع آب به صورت نواحی مجزا، شناسایی نشت موجود در هر ناحیه با کنترل جریان ورودی و خروجی می­باشد که البته این کار نیازمند مجزاسازی و نصب دبی­سنج بین لوله­های رابط هر ناحیه است. با توجه به اینکه اکثر شبکه­های موجود به صورت سنتی و غیرمجزا گسترش یافته­اند، تبدیل آنها به نواحی مجزا نیازمند هزینه­های زیاد و حتی گاهی غیراجرایی است. در مقاله حاضر برای شناسایی نشت بین نواحی، ایده­ی نظری نواحی مجزای مجازی ارائه شده است. نوآوری این مقاله، امکان تبدیل شبکه­ها به نواحی مجزا با استفاده از ترکیب تئوری گراف و شبکه عصبی مصنوعی برای یافتن نشت بدون استفاده از دبی­سنج می­باشد. روش پیشنهادی علاوه بر کاهش هزینه­های لازم برای دبی­سنجی، باعث افزایش سرعت در شناسایی محدوده­های نشت می­شود. علاوه بر این، نیازی نیست تعداد گره­های نشت، قبل از شروع عملیات نشت­یابی مشخص باشد. روش پیشنهادی برای شبکه­ی توزیع آب شهر Balerma در اسپانیا با 443 گره و 454 لوله برای دو، سه و چهار نشت همزمان مورد بررسی قرار گرفت. نتایج مقاله حاضر نشان می­دهد که نظریه­ی پیشنهادی در روش ارائه شده، قادر به شناسایی نشت در هر ناحیه می­باشد و با این روش می­توان تعداد نواحی مجزای بهینه برای هر شبکه را تعیین کرد. در تمامی مثال­ها،­ ناحیه­ی نشت به درستی پیش­بینی شد و حداکثر خطای تعیین مقدار نشت حدود 5/6 درصد بود.}, keywords_fa = {نشت,تئوری گراف,نواحی مجزای مجازی,شبکه توزیع آب,شبکه عصبی مصنوعی}, url = {https://www.iwrr.ir/article_108525.html}, eprint = {https://www.iwrr.ir/article_108525_2602f364f33e0eb5fa45152b3fc15f12.pdf} }