B2. Protocoale ale testelor derulate cu date reale · simulare Grafice şi rapoarte ... Modulul...

Prototype Cyberinfrastructure-based System for Decision-Making Support in Water Resources Management

CyberWater

Proiect PN II – Parteneriate în domeniul Mediu, nr. 47/2012

Coordonator: Universitatea POLITEHNICA din București Parteneri: Universitatea Tehnica de Construcții București

Facultatea Automatică şi Calculatoare Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca

Director de proiect prof.dr.ing. Mariana Mocanu 1

Raport științific

Sistem pilot bazat pe infrastructură cibernetică

pentru asistarea luării deciziilor în managementul resurselor de apă

Proiect PCCA tip 1 nr. 47/2012

Faza V-a: 14 noiembrie 2015 – 30 noiembrie 2016

Validarea CyberWater

B2. Protocoale ale testelor derulate cu date reale

I. Protocoale ale testelor derulate cu date reale

Sistemul de detecție a poluării pe râul Someş este parte integrantă a platformei CyberWater. Rolul

acestui sistem este de monitorizare a parametrilor de calitate a apei din râul Someş cu ajutorul unei

reţele wireless de senzori (WSN) instalată pe malul râului şi emiterea de alerte în cazul în care parametrii

monitorizaţi sunt în afara limitelor intervalului valorilor acceptate. Parametrii monitorizaţi sunt:

Temperatură;

Conductivitate;

Turbiditate;

Oxigen dizolvat;

pH;

Debit (presiune).

În Fig. 1 sunt ilustrate componentele sistemului de detecție a poluării pe râul Someș.

Fig. 1 Arhitectura sistemului de detecţie a poluării pe râul Someş.

Aplicaţie web de informare asupra

calităţii apei

Achiziţia datelor (WSNs, senzori)

Date monitorizare (SOS) Date

hidrografic

e

(INSPIRE)

Hartă

Alerte Estimarea

poluării prin

simulare

Grafice şi rapoarte

Serviciul de

filtrare date

Serviciul de

alertare


CyberWater





Sistemul de detecție a poluării realizat pentru râul Someș are următoarele componente:

Achiziția datelor este realizată cu ajutorul unei rețele wireless de senzori;

Datele sunt transmise la un server SOS (Sensor Observation Service) unde sunt păstrate

datele de monitorizare [1];

Datele despre geografia râului sunt păstrate în baza de date în format INSPIRE [2];

Componenta care realizează estimarea poluării prin simulare;

Serviciul de filtrare date scoate date de la serverul SOS conform unor filtre cerute de

utilizator;

Serviciul de alertare emite alerte în cazul în care există parametri care nu se încadrează în

intervalele de valori permise;

Aplicația web de informare asupra calității apei prezintă datele înregistrate de rețeaua de senzori

wireless sub formă de tabele şi grafice, localizarea pe hartă a punctelor unde se face monitorizarea și

alertele emise. În plus, se oferă posibilitatea de filtrare a parametrilor monitorizați.

Sistemul de monitorizare realizat se bazează pe un sistem de achiziție a informațiilor de la

senzori pentru măsurarea parametrilor de interes, procesarea locală, transmiterea şi memorarea datelor.

Pentru mărimile care nu se măsoară din motive financiare se determină seriile de timp hidrologice

corespunzătoare parametrilor surogat pH, conductanța specifică, turbiditate şi temperatură. Există şi

posibilitatea preluării datelor din surse exterioare sistemului. Reţeaua hidrografică utilizată pentru

experimente este a râului Someş, măsurătorile fiind efectuate la intrarea în municipiul Cluj Napoca.

Preluarea şi transmiterea informaţiilor măsurate de senzori se realizează în cadrul sistemului nostru cu

ajutorul unei reţele de senzori wireless pusă la dispoziţie de compania National Instruments [3].

Se utilizează trei noduri de măsurare, care colectează datele analogice la intervale de timp

predeterminate de la senzorii instalaţi în râu. Nodurile de măsurare şi senzorii sunt conectaţi prin

intermediul unor cabluri speciale. Fiecare nod de măsurare este instalat deasupra nivelului apei, în

vecinătatea senzorilor, pentru a minimiza lungimea cablului care conectează cele două componente.

După conversia semnalului analogic într-unul digital, nodul de măsurare transmite datele prin

conexiunea wireless la gateway (GW), care are o conexiune logică cu toate nodurile de măsurare din

vecinătatea sa. Aceste date sunt prelucrate în vederea identificării şi eliminării posibilelor erori. Pentru

eficientizarea comunicării informaţiilor algoritmii utilizaţi sunt implementaţi pe gateway.

După calculele efectuate asupra valorilor preluate de la senzori, acestea sunt transmise prin

conexiunea pusă la dispoziţie de către modemul GSM existent în gateway. Valorile ajung în final într-

un server de baze de date unde sunt stocate împreună cu anumite meta-date trimise tot de către gateway.

Modulul LabVIEW de susţinere a proiectării şi de gestionare a reţelelor de senzori wireless extinde

mediul de programare grafică LabVIEW în vederea creării şi desfăşurării aplicaţiilor încapsulate pe

noduri programabile de reţea de senzori wireless, noduri utilizate în cadrul acestui proiect pentru

realizarea de măsurători.

Aplicaţia software este scrisă complet în mediul de programare grafică LabVIEW, iar arhitectura

software globală este divizată în trei componente principale, în funcţie de locul unde este executat codul.

Aceste trei componente sunt:

Nodul de măsurare WSN;

Gateway-ul WSN;

Serverul care primeşte datele şi le stochează într-un fişier-jurnal.

Mărimile fizice măsurate de senzori în sistemul nostru sunt temperatură, presiune, oxigen dizolvat, pH,

conductivitate, turbiditate. Senzorii utilizaţi au existat în dotarea Universităţii Tehnice (termocuplu) sau

au fost achiziţionate de la companiile Envirotronic (senzorii de presiune) [4] şi Hanna Instruments

(senzorii de pH, conductivitate, turbiditate şi oxigen dizolvat) [5]. Calibrarea tuturor senzorilor s-a făcut

urmând instrucţiunile şi folosind soluţiile puse la dispoziţie de firmele producătoare.

Măsurătorile pe râul Someş au fost pregătite conform paşilor descrişi în continuare.


CyberWater





S-au ales 3 puncte de măsurare, într-o zonă de la intrarea Someşului în municipiul Cluj

Napoca, zonă care nu avea lucrări hidrografice şi în care nu existau meandre;

S-au stabilit punctele de imersie pentru senzori, la distanţa de 100 m între aceştia şi la 8 m

de mal;

S-au făcut măsurători topometrice pentru determinarea profilului albiei şi a ariei în zona

punctelor de măsură (Fig. 2);

S-au montat senzorii în apă cu ajutorul unor ţăruşi metalici gradaţi (Fig. 3);

În fiecare punct de măsurare s-a folosit un nod din reţeaua wireless (NI-WSN-3212), nod

la care au fost legaţi prin cabluri senzorii folosiţi;

S-a utilizat un singur gateway (NI-WSN-9792) care a comunicat cu cele 3 noduri ale reţelei

şi a preluat măsurătorile din cele 3 locaţii;

S-a utilizat ca server un laptop. Conexiunea între gateway şi laptop s-a făcut prin serviciul

GSM;

Măsurătorile s-au efectuat pe un interval orar de 6 ore.

Fig. 2 Măsurători topometrice pe râul Someș în zona aleasă pentru testarea sistemului.

Exemplificăm modul de desfășurare a achizițiilor de date cu determinarea debitului apei

utilizând traductoarele de presiune.

În continuare se prezintă o mostră de succesiune de date măsurate de cei trei senzori de

presiune din nodurile de măsurare. Măsurătorile au fost efectuate la interval de un minut.

Nod 1 Nod 2 Nod 3

0.366645 0.124236 0.157284

0.364746 0.124236 0.151584

0.364746 0.111887 0.157284

0.364746 0.125187 0.155385

0.368542 0.121386 0.159186

0.362847 0.119486 0.154434

0.372338 0.117587 0.157284

0.368542 0.118536 0.157284


CyberWater





0.368542 0.124236 0.155385

0.365694 0.124236 0.158235

0.365694 0.119486 0.151584

0.365694 0.124236 0.152535

0.365694 0.126135 0.156336

0.368542 0.121386 0.157284

0.367594 0.121386 0.153486

0.372338 0.122337 0.164884

0.368542 0.123285 0.151584

0.363798 0.119486 0.151584

0.365694 0.119486 0.162033

Fig. 3 Instalarea senzorilor în râu.

Traductorul de presiune măsoară nivelul apei prin măsurarea presiunii apei de deasupra lui. El

generează un semnal de ieşire în domeniul 4-20 mA, care este eşantionat de către nodul de măsurare.

Un aspect foarte important este acela că am determinat experimental faptul că presiunea dinamică nu

afectează senzorii de presiune utilizaţi (Envirotronic, NIVOPRESS N-500).

După prelucrarea datelor şi utilizarea lor pentru determinarea debitului conform formulei lui

Manning s-a obţinut valoarea debitului de 15,08 m3/s. Debitul raportat pentru aceeaşi zonă de către

Administraţia Naţională Apele Române, prin Sistemul de Gospodărire a Apelor Cluj pentru ziua în care

s-au făcut măsurătorile a fost de 14,6 m3/s. Cu o diferenţă de 2% faţă de valoarea oficială înregistrată

pentru debit, măsurătorile realizate de sistemul de monitorizare au fost corecte.

La măsurătorile pe râu nu s-au înregistrat valori care să depăşească valorile limite admise, din

acest motiv nu s-a putut testa o situaţie de apariţie a unei poluări.


CyberWater





Datele rezultate în urma măsurătorilor realizare de WSN sunt stocate într-un server SOS

(versiunea 4.x), implementat de 52°North (http://52north.org/communities/sensorweb/sos/).

Am realizat o aplicaţie care preia datele măsurate de senzori şi le introduce în serverul SOS prin apelarea

serviciilor expuse de server.

În faza de configurare a serverului, s-au înrolat senzorii care fac măsurătorile. Apoi au fost

generate artificial măsurători pentru senzorii înrolaţi. Pentru verificarea extragerii datelor din server, s-

au folosit serviciile de extragere a datelor specifice SOS.

În faza de funcţionare a sistemului de monitorizare, datele primite de la senzori au fost preluate de

aplicaţie, au fost transpuse în format SOS şi au fost transmise serverului prin serviciile specifice SOS.

Pentru testare, pentru fiecare parametru monitorizat, a fost creat un serviciu care extrage toate

datele înscrise pentru parametrul respectiv din serverul SOS. Am verificat ca toate datele înscrise în

server să fie incluse în rezultatul serviciului.

II. Arhitectura sistemului de achiziție

În cadrul proiectului CyberWater a fost dezvoltată rețea de senzori wireless ce permite culegerea de

informații din puncte de măsură aflate la distanță față de sistemul de prelucrare a datelor (Fig. 4).

Platforma dedicată cercetării ce are ca element central o stație de lucru care se conectează la două

gateway-uri NI WSN, la două plăci de procesare cu FPGA, la un sistem complet de achiziții de date–

ce conține atât osciloscop digital, cât și surse de tensiune continuă reglabile, sursă de semnal și analizor

logic – și la două module de dezvoltare RealTime cu capabilități de execuție a codului dezvoltat în

LabVIEW

În cadrul proiectului CyberWater a fost dezvoltată rețea de senzori wireless ce permite

culegerea de informații din puncte de măsură aflate la distanță față de sistemul de prelucrare a datelor.

Platforma dedicată cercetării ce are ca element central o stație de lucru care se conectează la două

gateway-uri NI WSN, la două plăci de procesare cu FPGA, la un sistem complet de achiziții de date–

ce conține atât osciloscop digital, cât și surse de tensiune continuă reglabile, sursă de semnal și analizor

logic – și la două module de dezvoltare RealTime cu capabilități de execuție a codului dezvoltat în

LabVIEW.

Specificații ale echipamentelor:

1. NI WSN GATEWAY

Dispozitiv rezistent la condiții industriale

Controller Real-Time cu capabilități de rulare a codului dezvoltat în LabVIEW

Procesor de 533MHz, 256MB DDR2, 2GB memorie nevolatilă

Conexiune cu 8 noduri frunză WSN în topologie stea sau până la 36 de noduri în topologie

mesh folosind protocolul IEEE 802.15.4

Două porturi Ethernet, Web server încorporat și posibilitate de acces de la distanță

Porturi USB, RS232 și sursă dublă de tensiune

Gamă de temperature industrial ( -40 – 70 grade Celsius)

Poate fi folosit pentru a colecta date din nodurile NI WSN, cele fie simple sau programabile,

pentru a înregistra datele sau să le trimită în sistemele de cloud și de gestionare a datelor. De

asemenea, se pot rula secvențe de control și pe baza datelor colectate se pot realiza predicții,

evaluări, se pot prezenta datele prin intermediul unui laptop sau PC-ul și poate rula chiar și

algoritmi pentru aplicații industriale.

2. Noduri WSN


CyberWater





programabile cu modulul NI LabVIEW Wireless Sensor Network

descărca

Programarea optimizată pentru prelungirea duratei de viață a bateriei

Alimentat de 4 acumulatori AA, până la 3 ani durată de viață

Gamă de temperature industrial ( -40 – 70 grade Celsius)

Măsurări de tensiune de până la 10V sau rezistențe

2 intrări / ieșiri digitale configurabile

2 x NI WSN GATEWAY7 x NI WSN NODES

2 x NI RIO DEVELOPMENT KIT

2 x NI Digital Electronics FPGA Board

NI VIRTUAL BENCH

Măsurători de tensiune/rezistență – posibilitate de

conectare a diferitelor tipuri de senzori cu ieșire analogică sau prin utilizarea de circuite

de conversie

Procesare de semnal, furnizează datele în timp real

Îi pot fi atașați senzori analogici

sau digitali pentru interfațare și poate

transmite datele folosind USB

Colectează datele de la senzori WSN și poate executa funcție de logare temporară a acestora până în momentul în care sunt preluate într-un

datacenter

Sistem real-time cu un FPGA Artix adițional ce poate fi

programat folosind LabVIEW pentru procesări de date,

logări locale, precum și pentru procesări pentru

sisteme industriale

Instrument de achiziții de date ce combină funcțiile

unui osciloscop, a unui generator de semnal, a unui

analizator logic, surse de tensiune reglabile și multimetru digital.

Fig. 4 Arhitectura Sistemului de Achiziție.

Cu 4 intrări analogice capabile să măsoare fie tensiuni sau rezistență, nodurile WSN pot fi utilizate

pentru a colecta date de la senzori cu ieșiri analogice, fie direct, fie folosind circuite de condiționare a

semnalului. Senzori pentru diferiți parametri pot fi atașate la Nodul și folosind ieșirile digitale și

multiplexoare analogice, chiar mai mult de 4 senzori pot fi atașate. Intrările digitale și ieșirile pot fi

configurate pentru a citi starea de senzori (cum ar fi detector de ploaie) sau pentru a controla alte circuite

auxiliare - cum ar fi multiplexoare analogice. Nodurile pot face unele de prelucrare a datelor la nivel

local și, dacă este necesar, acestea pot transmite datele către poarta de acces pentru prelucrare ulterioară.

Prin faptul că nu sunt transmise date in mod continuu, poate fi extinsa durata de viață a bateriei prin

economisirea energiei.

3. LabVIEW RIO Evaluation Kit

Artix-7 FPGA și un procesor 667 MHz dual-core ARM Cortex-A9 ce rulează o distribuție NI

Linux Real-Time


CyberWater





Placa de extensie cuprinde LCD, encoder, intrări și ieșiri digitale și analogice, generator de

funcții, potențiometru, LED-uri

Sistem real-time cu un FPGA Artix adițional ce poate fi programat folosind LabVIEW pentru

procesări de date, logări locale, precum și pentru procesări pentru sisteme industriale

4. NI FPGA Board

Posibilitatea de programare folosind LabVIEW FPGA

Circuit FPGA cu 500,000 de porți de tipul Xilinx Spartan-3E FPGA

8 LED-uri, 8 comutatoare, 4 butoane

2 afișaje cu 7 segmente LED

ADC si DAC cu rezoluție de 12 biți

Dispune de element FPGA tip Xilinx Spartan 3E programabil folosind limbajul grafic LabVIEW, poate

realiza procesare de semnal, furnizează datele în timp real și îi pot fi atașați senzori analogici sau digitali

pentru interfațare și poate transmite datele folosind USB

5. NI VIRTUALBENCH

5 Benchtop Instruments. 1 Unified Interface.

By combining the most essential instruments into one device and integrating with PCs and

iPads, the VirtualBench all-in-one instrument is simple and convenient and results in more

efficient circuit design, debugging, and validation.

Instruments Included

1. Mixed-Signal Oscilloscope with Protocol Analysis

2. Function Generator

3. Digital I/O

4. Programmable DC Power Supply

5. Digital Multimeter

Data acquisition instrument which combines the following functions: oscilloscope, signal

generator, logic analyzer, adjustable voltage power supply and digital multimeter. It can be

used to modify and adapt sensors, to construct, debug and connect signal conditioning circuits

that allow all types of sensors to be connected to NI WSN modules or FPGA board.

5 instrumente de banc cu o singură interfață unificată

Prin combinarea celor mai importante instrumente intr-un dispozitiv integrat cu PC si iPad, rezultă un

instrument simplu si ușor de folosit pentru proiectarea, testarea și validarea circuitelor. Acest banc de

lucru virtual (VirtualBench) conține:

1 osciloscop cu 2 canale cu capabilități de analiză a protocoalelor pentru semnale digitale

Generator de funcții

Intrări/Ieșiri digitale

Sursă de tensiune programabilă

Multimetru digital


CyberWater





Instrument de achiziții de date ce combină funcțiile unui osciloscop, a unui generator de semnal, a unui

analizator logic, surse de tensiune reglabile și multimetru digital Poate fi utilizat în proiectarea, testarea,

depanarea și adaptarea senzorilor și a montajelor de condiționare a semnalelor pentru nodurile WSN

sau placa de FPGA.

Studii de caz

Monitorizarea meteorologică pentru eficientizarea sistemelor solare

In cazul parcurilor fotovoltaice de mare putere (de peste 20 MW), suprafata pe care

sunt instalate panourile solare este de ordinul zecilor de KM patrati. Regula care sta la baza

sistemului energetic național impune ca nivelul energiei generate sa se mentina sub nivelul

celei consumate. Din acest motiv, sistemele de dispecerat local sau national trebuie sa cunoasca

la orice moment de timp capabilitatile de productie ale surselor din componenta sistemului pe

care il administreaza (Fig. 5).

Pentru centralele fotovoltaice, cel mai relevanti indicatori sunt coeficientul de iradiere

solara, viteza vantului si starea precipitatiilor. Folosind acesti factori si aplicand o serie de

formule se poate calcula cantitatea maxima de energie ce poate fi produsa de respectiva

centrala. In plus, pe baza coeficientului de iradiere solara, proprietarul centralei poate

determina cu usurinta daca panourile fotovoltaice s-au murdarit, prin compararea valorii

calculate a energiei cu cea reala, bazata pe productie.

Astfel de sisteme sunt costisitoare si putine centrale folosesc WSN pentru a monitoriza

senzorii de iradiere. Folosind senzori WSN, rata de eroare si gradul de degradare al cablurilor

folosite pentru conectarea senzorilor pot fi reduse considerabil.

2 x NI WSN GATEWAY

7 x NI WSN NODES


Fig. 5 Eficientizarea sistemelor solare.

Monitorizarea meteorologică


CyberWater





In marile orase unul dintre cele mai importante aspecte este starea vremii. In zonele

urbane parametrii ce caracterizeaza starea vremii (viteza vantului, umiditatea, temperatura,

concentratia de praf, starea precipitatiilor) si de asemenea gradul de poluare (concentratia

diferitelor gaze) sunt cei care prezinta cel mai mare interes. Acestia sunt utilizati fie pentru

realizarea statisticilor precum determinarea schimbarilor vremii de-alungul timpului, corelarea

concentratiilor de gaze din aer, determinarea numarului de masini, fie pentru predictii meteo si

avertizari precum pericolele de inundatie sau acoperirea cu gheata a drumurilor.

Colectarea datelor de interes poate fi facuta usor folosind retele WSN. Reteaua WSN

(Fig. 6) implementata folosind sistemul NI WSN (noduri si agregator) ofera cercetatorilor o

modalitate usoara de a masura anumiti parametrii si de a-i integra in sisteme mari de date.

2 x NI WSN GATEWAY


Servers

Fig. 6 Monitorizare meteorologică.

III. Descrierea serviciilor noi integrate în platforma CyberWater

În cadrul platformei CyberWater (accesibile la adresa http://cyberwater.hpc.pub.ro) au fost integrate

noi servicii. Acestea respectă compatibilitatea cu standardele europene descrise în B1. Evaluarea

performanțelor acestor servicii este prezentată în secțiunea B3.

1. Sistem monitorizare râul Someș.

Serviciul web pentru filtrarea valorilor parametrilor monitorizaţi extrage valori păstrate în serverul SOS,

conform unor filtre specificate de utilizator. Serviciul oferă următoarele plane de lucru: Localizarea pe

hartă a punctelor de măsurare (dreapta sus); Ultimele măsurători efectuate (stânga sus); Ultimele alerte

emise (dreapta jos); Opţiunile pentru filtrarea datelor (stânga jos) (Fig. 7). Din pagina principală

utilizatorul poate realiza următoarele acţiuni: vizualizarea poziţiei senzorilor pe hartă, vizualizarea

tuturor măsurătorilor realizate, izualizarea măsurătorilor filtrate, înscrierea pentru a primi alerte pe

adresa de email. Măsurătorile şi alertele care pot fi vizualizate în aplicaţie sunt recepţionate de la

serviciile de alertare de filtrare date. Testele realizate pentru verificarea funcţionării corecte a aplicaţiei

sunt următoarele:


CyberWater





- Testarea vizualizării corecte a senzorilor pe hartă. Intrare: Click pe denumirea senzorului.

Ieşire: Pe hartă apare marcată poziţia senzorului.

- Testarea înscrierii pentru a primi alerte pe adresa de email. Intrare: Introducere adresa de email

şi click pe butonul „Subscribe”. Ieşire: Afişare mesaj de succes.

- Testarea primirii alertelor pe email. Se repetă cazurile de testare realizate pentru serviciul de

alertare şi se verifică primirea mesajelor.

- Vizualizarea măsurătorilor. Se repetă cazurile de testare pentru serviciul de filtrare a valorilor

parametrilor monitorizaţi.

Fig. 7 Sistem monitorizare râul Someș.

1.2 Serviciul web pentru filtrarea valorilor parametrilor monitorizaţi

Serviciul web pentru filtrarea valorilor parametrilor monitorizaţi extrage valori păstrate în serverul SOS,

conform unor filtre specificate de utilizator. Serviciul este disponibil la adresa:

http://193.226.5.104/CyberwaterServices/WebServices/FilterService.asmx?op=Filter

Parametrii serviciului sunt specificaţi în formatul următor:

{"Property":"","LowerCorner":"","UpperCorner":"","MeasurementRanges":[],"TimeRanges":[]}

Property – parametrul măsurat (de exemplu, Temperature, Conductivity);

LowerCorner, UpperCorner – coordonatele GPS ale punctului în care se face măsurarea;

MeasurementRanges – intervale de valori în care să se încadreze rezultatele;

TimeRanges – intervale de timp în care au fost măsurate rezultatele.

Intervalele de timp şi de valori pot fi exprimate ca reuniuni de intervale.

Un exemplu de filtru pentru temperatură, în care este specificat un interval de valori este:

{"Property":"http://en.wikipedia.org/wiki/Temperature","LowerCorner":"","UpperCorner":"","Measur

ementRanges":[{"MeasurementRangeLow":"0","MeasurementRangeHigh":"10"}],"TimeRanges":[]}

Serviciul de filtrare apelează servicii standard SOS pentru a extrage valorile din serverul SOS.

Pentru că avem un singur punct geografic în care se fac măsurători, serviciul a fost testat pentru fiecare

parametru prin adăugarea de filtre pentru intervale de valori şi intervale de timp, din aplicaţia web

dezvoltată de noi. Cazurile de testare sunt descrise în continuare.

Caz de testare 1: Nu este specificat nici un filtru.

Date de intrare: Parametrii pentru filtrare nu sunt iniţializaţi.

Date de ieşire: Rezultatul conţine toate datele măsurate de toţi senzorii înscrişi în serverul SOS.


CyberWater





Caz de testare 2: În filtru se precizează doar proprietatea măsurată. Acest caz de testare este repetat

pentru fiecare parametru măsurat.

Date de intrare: Parametrul „Property” este setat cu numele proprietăţii măsurate (ex. Temperature).

Restul filtrelor sunt neiniţializate.

Date de ieşire: Rezultatul conţine toate datele măsurate de toţi senzorii de temperatură din serverul

SOS.

Caz de testare 3: În filtru se precizează proprietatea măsurată şi punctul de măsurare. Acest caz de

testare este repetat pentru fiecare parametru măsurat.


Sunt date şi coordonatele punctului unde se face măsurarea. Restul filtrelor sunt neiniţializate.

Date de ieşire: Rezultatul conţine toate datele măsurate de senzorul de temperatură din punctul precizat,

din serverul SOS.

Caz de testare 4: În filtru se precizează proprietatea măsurată, punctul de măsurare şi un interval de

valori. Acest caz de testare este repetat pentru fiecare parametru măsurat.


Sunt date şi coordonatele punctului unde se face măsurarea. Se setează un interval de valori. (Testul

este repetat pentru diferite intervale de valori şi reuniuni de intervale de valori). Restul filtrelor sunt

neiniţializate.

Date de ieşire: Rezultatul conţine toate datele măsurate de senzorul de temperatură din punctul precizat

care au valori în interiorul intervalului de valori precizat.

Caz de testare 5: În filtru se precizează proprietatea măsurată, punctul de măsurare şi un interval de

timp. Acest caz de testare este repetat pentru fiecare parametru măsurat.


Sunt date şi coordonatele punctului unde se face măsurarea. Se setează un interval de timp. (Testul este

repetat pentru diferite intervale de timp şi reuniuni de intervale de timp). Restul filtrelor sunt

neiniţializate.


a căror dată de măsurare este în interiorul intervalului precizat.

Caz de testare 6: În filtru se precizează proprietatea măsurată, punctul de măsurare, un interval de valori

şi un interval de timp. Acest caz de testare este repetat pentru fiecare parametru măsurat.


Sunt date şi coordonatele punctului unde se face măsurarea. Se setează un interval de valori. (Testul

este repetat pentru diferite intervale de valori şi reuniuni de intervale de valori). Se setează un interval

de timp. (Testul este repetat pentru diferite intervale de timp şi reuniuni de intervale de timp).


care au valori în interiorul intervalului de valori precizat şi a căror dată de măsurare este în interiorul

intervalului precizat.

1.3 Afişarea datelor în aplicaţia web de informare asupra calităţii apei

Aplicaţia web de informare asupra calităţii apei din râul Someş poate fi accesată cu URL-ul:

http://193.226.5.104/CyberwaterServices/CyberwaterApp/Client/index.html

După cum se poate observa în Fig. 8, în pagina principală se găsesc:

Localizarea pe hartă a punctelor de măsurare (dreapta sus);

Ultimele măsurători efectuate (stânga sus);

Ultimele alerte emise (dreapta jos);


CyberWater





Opţiunile pentru filtrarea datelor (stânga jos) (Fig. 9).

Din pagina principală utilizatorul poate realiza următoarele acțiuni:

Vizualizarea poziției senzorilor pe hartă (Fig.10);

Vizualizarea tuturor măsurătorilor realizate;

Vizualizarea măsurătorilor filtrate;

Înscrierea pentru a primi alerte pe adresa de email.

Măsurătorile și alertele care pot fi vizualizate în aplicație sunt recepționate de la serviciile de alertare

de filtrare date.

Fig. 8 Pagina principală a aplicației de informare asupra calității apei.

Fig. 9 Vizualizare posibilități de filtrare.


CyberWater





Fig. 10 Vizualizare senzori pe hartă.

Testele realizate pentru verificarea funcţionării corecte a aplicaţiei sunt următoarele:

Testarea vizualizării corecte a senzorilor pe hartă. Intrare: Click pe denumirea

senzorului. Ieşire: Pe hartă apare marcată poziţia senzorului.

Testarea înscrierii pentru a primi alerte pe adresa de email. Intrare: Introducere

adresa de email şi click pe butonul „Subscribe”. Ieşire: Afişare mesaj de succes.

Testarea primirii alertelor pe email. Se repetă cazurile de testare realizate pentru

serviciul de alertare şi se verifică primirea mesajelor.

Vizualizarea măsurătorilor. Se repetă cazurile de testare pentru serviciul de filtrare

a valorilor parametrilor monitorizaţi. Rezultatele vor fi afişate sub formă tabelară şi

grafică similar cu Fig. 11 şi 12.

Fig. 11 Vizualizarea tuturor măsurătorilor realizate pentru parametrii monitorizaţi.


CyberWater





Fig. 12 Vizualizarea măsurătorilor filtrate pentru conductivitate.

2. Modelare poluare accidentală pe râul Jijia

Poluarea accidentala reprezintă una dintre problemele importante ale managementului calitativ al

resurselor de apa. Dificultatea gestionarii situațiilor de poluare accidentala provine din imposibilitatea

prevenirii unor astfel de fenomene. In plus, din punct de vedere tehnologic efectele unei poluări

accidentale sunt dificil de contracarat, eforturile făcute fiind extrem de costisitoare si puțin eficiente.

In funcție de tipul poluanților anumite poluări pot fi parțial controlate, in timp ce asupra altora nu se

poate interveni.

2.1 Modelarea matematica a fenomenelor de poluare

Din punct de vedere hidrodinamic, mișcarea apei în albii este schematizată de regulă ca un proces uni-

dimensional, iar mărimea debitului în lungul râului și în timp rezultă din integrarea ecuațiilor Saint-

Venant sau a unor forme simplificate ale acestora.

In aceasta abordare, în fiecare secțiune transversală se poate calcula o viteză medie globală. În

realitate însă, distribuția de viteze (înţelegându-se prin viteză valoarea locală a vitezei mediate în timp

din mişcarea turbulentă) este neuniformă în secţiunea transversală, cu valori mai reduse în vecinătatea

patului albiei (din cauza rezistenţei de frecare sporite) şi cu valori mai mari spre centru şi spre suprafaţă.

Existenţa meandrelor şi a secţiunilor de formă neregulată, acţiunea vântului pe suprafaţa apei

şi alte cauze geomorfologice sau de natură fizică, perturbă caracterul preponderent unidimensional al

mişcării şi generează curenţi transversali, vectorul vitezei locale având componente după toate cele trei

axe de coordonate. În plus, nu trebuie scăpată din vedere prezenţa fluctuaţiilor turbulente care induc

deplasarea haotică (la scară mai redusă) a particulelor fluide.

Orice substanţă prezentă în apa curgătoare se mişcă împreună cu curentul, acest transport fiind

numit prin advecţie (sau convecţie). Direcţia lui coincide cu direcţia curentului şi este legată de

componentele (mediate în timp) ale vectorului vitezei locale.

De obicei, în cazul râurilor se neglijează componentele după verticală şi după direcţia

transversală, dar există situaţii când trebuie considerate în analiză şi aceste componente.

Suplimentar faţă de transportul prin advecţie, existenţa difuziei moleculare şi, mai ales, a

difuziei turbulente (asociată fluctuaţiilor vitezei) generează un transport numit difuziv. Efectul combinat

al variaţiei spaţiale a câmpului vitezei (mediate temporal) în secţiunea transversală şi a difuziei totale

(moleculară + turbulentă) se numeşte dispersie.


CyberWater





Procesul de dispersie este asociat cu variaţiile spaţiale ale valorilor parametrilor medii (în timp)

din mişcarea turbulentă şi cu transportul prin difuzie globală. Ca urmare, funcţie şi de modul de

descărcare al poluanţilor în emisar (condiţiile la sursă), amestecul acestuia cu masa de apă, până la

realizarea unei concentraţii relativ uniforme în secţiunea transversală, este un proces complex, care se

desfăşoară pe o anumită distanţă în aval de punctul de injecţie.

Alţi factori care influenţează amestecul poluanţilor în râuri sunt existenţa zonelor de apă moartă,

acţiunea vântului, lucrările hidrotehnice ş.a. În special barajele au o contribuţie însemnată la

modificarea condiţiilor naturale de transport şi transformare a poluanţilor pe de o parte prin mărirea

diluţiei şi uniformizarea concentraţiei, iar pe de altă parte prin favorizarea unor procese de transformare

biochimică, negative sub aspectul calităţii apei.

Repartiţia poluantului într-o secţiune dată este descrisă de concentraţia medie din interiorul

fiecărui tub de curent, iar evoluţia concentraţiei în tub este determinată de advecţia în lungul lui,

dispersia longitudinală şi dispersia transversală între tuburi. Schematizarea pe tuburi de curent ţine

seama de caracteristicile geomorfologice ale secțiunilor transversale consecutive, de repartiția vitezelor

în aceste secţiuni ş.a.

2.2 Modelarea matematica a unei poluări accidentale pe râul Jijia

S-a urmărit modelarea efectului unei poluări accidentale ca urmare a deversării unei cisterne de

substanța poluanta in zona amonte a râului Jijia, simulând transportul, respectiv diluția concentrației de

poluant in lungul râului. In Fig. 13 este reprezentata schema topologica a râului Jijia precum si a celor

doi afluenți importanți care vor avea rol de diluare a concentrației poluantului.

Datorita lungimii mari a sectorului modelat (75.8 km sectorul Jijia Amonte si 130.3 km sectorul

Jijiaval) a fost necesara divizarea modelul hidraulic existent in 2 parți principale, De asemenea s-a

dispus si de modelele hidraulice ale celor 2 afluenți – Sitna si Miletin – care au făcut parte din modelul

global (Fig. 14).

Fig. 13 Schema topologica simplificata a râului Jijia.


CyberWater





Diluția concentrației de poluant de pe râul Jijia se va realiza cu ajutorul debitelor descărcate din

acumulările Dracșani si Hălceni, de pe afluenții Sitna respectiv Miletin, prin identificarea unui

regulament de operare al golirilor de fund ale celor 2 baraje

Fig. 14 Model hidraulic cuplat al râului Jijia si a celor 2 afluenți principali – Sitna si Miletin.

Pentru simularea poluării accidentale s-a considerat un poluant fictiv, care a fost introdus in

partea amonte a modelului Jijia si ale cărei debit, respectiv concentrație sunt prezentate in

Tabelul 1 si Fig.15.

Tabel 1. Debitul si concentrația poluării accidentale.

Fig. 15 Debitul poluantului introdus in model.

Pe râul Jijia precum si pe afluenții acestuia a fost considerat un debit constant, egal cu debitul

mediu anual al fiecărui curs de apa in parte. Punctul de introducere a poluantului in sistem a fost in aval

de acumularea Ezer.

Data Q(l/s) c (mg/l)

1/8/2100 8:00 0 100

1/8/2100 8:04 0 100

1/8/2100 8:08 5 100

1/8/2100 8:12 10 100

1/8/2100 8:16 15 100

1/8/2100 8:20 22.5 100

1/8/2100 8:24 25 100

1/8/2100 8:28 21.25 100

1/8/2100 8:32 13.75 100

1/8/2100 8:36 7.5 100

1/8/2100 8:40 3.75 100

1/8/2100 8:44 1.25 100

1/8/2100 8:48 0 100

1/18/2100 8:00 0 100


CyberWater





In urma rulării modelului Jijia Amonte, in secțiunea aval a acestuia a rezultat un debit cvasi-

constant de aproximativ 2.4 m3/s, având o concentrație de 75000 mu-g/m3 (Figura 4). Aceste valori

vor fi introduse in continuare drept condiții de margine amonte pentru modelul Jijia Aval.

Fig. 16 Debitul (culoare albastra) si polutograma aferenta (culoare neagra) la capatul aval al modelului Jijia Amonte.

In cazul modelului hidraulic Jijia Aval, debitele pe afluenți au fost considerate constante si egale

cu debitele medii anuale pe fiecare curs de apa in parte, cu excepția celor 2 afluenți principali – Sitna si

Miletin.

Modelele hidraulice ale afluenților Sitna si Miletin au fost rulate independent de modelul Jijia

Amonte, iar hidrografele de debit obținute in urma acestor rulări au fost introduse drept condiții de

margine pentru modelul Jijia aval. Este important de precizat ca si cursurile de apa Sitna si Miletin au

la rândul lor un număr de afluenți, iar debitele pe acești afluenți au fost considerate constante si egale

cu valorile medii anuale.

Acumularea Dracșani de pe râul Sitna. este realizata de un baraj de pământ, omogen, cu o

înălțime de aproximativ 5.85 m și o lățime la coronament de 6,50 m. Pentru evacuarea apelor mari

barajul este echipat cu un deversor de suprafață, precum si doua goliri de fund care permit evacuarea

controlata a apei din lacul de acumulare.

Acumularea Hălceni de pe râul Miletin se formează in spatele unui baraj cu o înălțime de 10.5m,

si o lungime de 1013 m. Barajul prezinta atât deversor de suprafața cat si doua goliri de fund.

Scenariul 1 – Regim normal de exploatare a acumularilor

O prima etapa in modelarea diluției concentrației de poluant introdusa pe râul Jijia a constat in

deschiderea golirilor de fund ale acumulărilor Dracșani (de pe râul Sitna) si Hălceni (de pe Miletin) cu

20, respectiv 15 cm. Debitele rezultate in urma rulării modelelor Sitna si Miletin, in zona de confluenta

cu Jijia sunt prezentate in Fig. 17, respectiv 18.


CyberWater





Fig. 17 Seria de timp a debitelor de pe râul Sitna in zona de confluenta cu râul Jijia.

In Fig.19 se poate observa ca debitul provenit din deschiderea golirilor de fund cu 20 cm a

barajului Dracșani a dus la o scădere a concentrației de poluant de pe râul Jijia de la 40000 µg/m3

amonte de confluenta cu Sitna, la 20800 µg/m3 aval de confluenta.

Deschiderea cu 15 cm a golirilor de fund ale barajului Hălceni a condus la un debit pe râul

Miletin care a contribuit in procesul de diluție, realizând scăderea concentrației de poluant de la 16700

µg/m3 amonte de confluenta cu Miletin la 11500 µg/m3 aval de confluenta.

In ceea ce privește concentrația de poluant pe râul Jijia, din figura 9 se poate observa ca si in

cazul unui regim de exploatare normal al acumulărilor Dracșani si Hălceni, aportul de debit provenit

din afluenții Sitna si Miletin are o contribuție semnificativa in procesul de diluție. Polutograma rezultata

in urma rulării modelului Jijia Aval prezinta doua scăderi majore ale concentrației poluantului in lungul

cursului de apa ca urmare a debitului provenit de pe cei doi afluenți.

Fig. 18 Seria de timp a debitelor de pe râul Miletin in zona de confluenta cu râul Jijia.


CyberWater





Fig. 19 Polutograma pe raul Jijia, amonte si aval de confluenta cu Sitna.

Fig. 20 Polutograma pe raul Jijia, amonte si aval de confluenta cu Miletin.

In concluzie, simularea curgerii cu transport de poluant pentru modelul Jijia Aval a pus in

evidenta un comportament normal, concentrația poluantului scăzând de la 75000 µg/m3 la aproximativ

11300 µg/m3 la capătul aval al sectorului modelat.


CyberWater





Fig. 21 Polutograma in lungul tronsonului Jijia Aval

Scenariul 2 – acționare din acumularea Dracșani

Scenariul 2 de diluție a concentrației de poluant de pe râul Jijia presupune schimbarea modului de

operare a celor doua goliri de fund ale barajului Dracșani.

După cum se poate observa in primul scenariu (Fig. 19), in condiții normale de exploatare a

celor doua acumulări, poluantul de pe Jijia ajunge in secțiunea de confluenta cu râul Sitna pe data de

12.01.2100 la ora 09:30:00. In consecință, s-a considerat adecvata deschiderea completa a golirilor de

fund ale barajului Dracșani cu 20 de minute înainte de sosirea poluantului in secțiunea de confluenta.

Rezultatele obținute in urma rulării modelelor Sitna si Miletin in zona de confluenta cu Jijia sunt

prezentate in Fig. 22 si 23.

In figura 24 se poate observa ca prin deschiderea completa a golirilor de fund ale barajului

Dracșani debitul evacuat a condus la scăderea concentrației de poluant de pe râul Jijia de la 40000

µg/m3 amonte de confluenta cu râul Sitna la 6700 µg/m3 aval de confluenta.

Păstrând același regulament la barajului Hălceni de pe râul Miletin (deschiderea la 15 cm a

golirilor de fund) diluția este modesta, concentrației de poluant de pe râul Jijia scăzând de la 6400 µg/m3

amonte de confluenta cu Miletin la aproximativ 5000 µg/m3 aval de confluenta (Fig. 25).

In ceea ce privește concentrația de poluant de pe râul Jijia, din Fig.26 se poate observa ca

polutograma rezultata in urma rulării modelului Jijia Aval prezinta o scădere semnificativa a

concentrației poluantului aval de râul Sitna. Explicația este legata de aportul semnificativ de debit de

diluție ca urmare a acționarii golirilor de fund ale barajului Dracșani. Ceilalți afluenți, inclusiv râul

Miletin conduc la o scădere modesta a concentrației de poluant după fiecare confluenta.

In concluzie, simularea curgerii cu transport de poluant in Scenariul 2 pentru modelul Jijia Aval,

cu deschiderea golirilor de fund ale acumulării Dracșani, a pus in evidenta scăderea semnificativa a

concentrației poluantului de la 75000 µg/m3 la aproximativ 5000 µg/m3 la capătul aval al sectorului

modelat, fata de 11300 µg/m3 in cazul exploatării normale.


CyberWater





Fig. 22 Seria de timp a debitelor de pe raul Sitna in zona de confluenta cu raul Jijia (scenariul 2).


CyberWater





Fig. 23 Seria de timp a debitelor de pe raul Miletin in zona de confluenta cu raul Jijia (scenariul 2).

Fig. 24 Polutograma pe raul Jijia, amonte si aval de confluenta cu Sitna (scenariul 2).


CyberWater





Fig. 25 Polutograma pe raul Jijia, amonte si aval de confluenta cu Miletin (scenariul 2).

Fig. 26 Polutograma de-a lungul tronsonului Jijia Aval (scenariul 2).

Scenariul 3 – acționare din acumulările Dracșani si Hălceni

Scenariul 3 de diluție a concentrației de poluant de pe râul Jijia presupune schimbarea modului

de operare a golirilor de fund atât ale barajului Dracșani cat si ale barajului Hălceni.

Golirile de fund ale celor doua baraje sunt deschise complet cu 20 de minute înainte de sosirea

poluantului in secțiunile de confluenta cu cei doi afluenți. Astfel, golirile de fund ale barajului Dracșani

se deschid complet la același moment de timp ca in cazul scenariului 2 (data de 12.01.2100 la ora


CyberWater





09:30:00), in timp ce concentrația de poluant de pe râul Jijia, ajunge in secțiunea de confluenta cu râul

Miletin pe data de 13.01.2100 la ora 14:20:00.

Rezultatele obținute in zona de confluenta cu râul Jijia in urma rulării modelelor Sitna si Miletin

sunt prezentate in figurile 27 si 28.

Fig. 27 Seria de timp a debitelor de pe râul Sitna in zona de confluenta cu râul Jijia.

Fig. 28 Seria de timp a debitelor de pe raul Miletin in zona de confluenta cu râul Jijia.

Ca si in cazul scenariului 2, debitul provenit din deschiderea golirilor de fund ale barajului

Dracșani a condus la scăderea concentrației de poluant de pe râul Jijia de la 40000 µg/m3 amonte de

confluenta cu Sitna la 6700 µg/m3 aval de confluenta.


CyberWater





Din Fig. 29 se observa ca debitul provenit din deschiderea golirilor de fund ale barajului Hălceni

a condus la un debit pe râul Miletin care a contribuit la scăderea concentrației de poluant de la 6400

µg/m3 amonte de confluenta râului Jijia cu râul Miletin la aproximativ 1700 µg/m3 aval de confluenta.

Fig. 29 Polutograma pe râul Jijia, amonte si aval de confluenta cu Miletin.

In ceea ce privește concentrația de poluant de pe râul Jijia, din Fig. 30 se observa ca in cazul

deschiderii complete a golirilor de fund ale barajelor Dracșani si Hălceni, aportul de debit provenit din

afluenții Sitna si Miletin are o contribuție semnificativa in procesul de diluție. Polutograma rezultata in

urma rulării modelului Jijia Aval prezinta doua scăderi semnificative ale concentrației poluantului in

lungul cursului de apa ca urmare a debitului provenit de pe cei doi afluenți. Concentrația de poluant pe

întregul tronson modelat prezinta o scădere de la 75000 µg/m3 la aproximativ 1500 µg/m3 in zona aval.

Fig. 30 Polutograma de-a lungul tronsonului Jijia Aval.


CyberWater





2.3 Crearea bazei de cunoștințe

Pentru a putea satisface exigentele lucrului in timp real este necesar ca aplicația web sa poată furniza

un răspuns rapid la solicitarea utilizatorului. Astfel, a fost nevoie de crearea unei « baze de cunoștințe »

care sa aibă in spate o varietate de scenarii, care sa fie transpuse ulterior in modelul hidraulic si de

advecție dispersie, simulate numeric si, in cele din urma, urmând a fi selectate rezultatele relevante

aplicației. Cu alte cuvinte, baza de cunoștințe este reprezentat de perechi Input-Output caracteristice

fiecărui scenariu in parte.

Utilitatea aplicației consta in prezentarea comparativa in timp real a doua tipuri de abordări, si

anume : a) abordarea pasiva, in care nu se acționează prin diluție si b) abordarea activa, in care

exploatarea lacurilor de acumulare de pe afluenții râului principal prevede descărcarea unor debite

crescute in aval, in vederea creșterii debitului pe cursul principal si deci diminuării concentrației de

poluant. De asemenea, aplicația furnizează si informații despre felul in care trebuie exploatate

acumulările pentru a obține efectul de diluție maxima precum si costul acestor operațiuni voluntare,

exprimat in metri cubi evacuați din acumulări.

In cazul pilot studiat, parametrii de intrare care difera si care au stat la baza crearii celor 600 de

scenarii sunt :

Debitul înregistrat la stația hidrometrica Vlădeni in momentul producerii accidentului. S-a ales

aceasta stație pentru ca este situata in zona aval a Jijiei, fiind astfel reprezentativa pentru

regimul de debite al întregii rețele hidrografice studiate; valorile sunt exprimate in m3/s si

aparțin mulțimii {5,15,25,35},

locația producerii poluării accidentale pe râul Jijia, unde valorile aparțin mulțimii {120, 140,

160, 180, 200} si sunt exprimate in Km distanta fata de vărsarea Jijiei in Prut,

volumul lichidului poluant deversat in râu, exprimat in m3 si care poate lua valori in mulțimea

{5,10,15,20,25,30},

concentrația de substanță poluanta care se găsește in volumul de lichid deversat accidental;

valoarea se exprima in mg/l si aparține mulțimii {200,400,600,800,1000}. Generarea

scenariilor s-a realizat pe baza tuturor combinaților de valori posibile ale celor 4 parametri (4 x

5 x 6 x 5 = 600).

Fiecare scenariu este, de fapt, constituit din doua subscenarii corespunzătoare celor doua

abordări : pasiva si activa, sau fără diluție si cu diluție. Calculul intervalului de timp in care acumulările

descarcă debite suplimentare in vederea diluției sunt stabilite in urma rulării scenariului pasiv, extrăgând

momentele de timp când valoarea concentrației de poluant depășește valoarea prag de 0.001 mg/l,

respectiv momentul de timp când aceasta scade sub același prag. Acești timpi trebuie determinați, într-

o prima etapa, pentru secțiunea de pe Jijia din dreptul confluentei cu Sitna.


CyberWater





Fig. 31 Schema Logica Generate Scenarii.

Urmează apoi simularea unui scenariu de tip activ in care se descarcă debite doar din

acumularea Dracșani de pe Sitna, având la baza timpii determinați anterior. In urma acestei rulări, se va

stabili intervalul de timp in care acumularea Hălceni de pe Miletin va elibera debite suplimentare,

procedura care este similara stabilirii interviului de descărcare din acumularea Dracșani.


CyberWater





Intervalul de timp de diluție al acumulării de pe Miletin nu poate fi determinat in absenta unei

simulări intermediare deoarece timpii de parcurs ai undei de poluant scad odată cu creșterea debitului

suplimentar provenit de pe Sitna, efect cauzat de creșterea pantei hidraulice si, deci, a vitezei medii de

curgere.

Cu privire la output, rezultatele considerate utile si relevante aplicației sunt seriile de timp de

debit si de concentrație de poluant in secțiunile transversale corespunzătoare stațiilor hidrometrice de

pe Jijia (s.h. Dorohoi, s.h. Dăngeni, s.h. Todireni, s.h. Andrieșeni, s.h. Vlădeni si s.h. Victoria), in

secțiunile de pe Jijia aval de confluenta cu râurile Sitna, respectiv Miletin, precum si in secțiunile de pe

Sitna si Miletin, amonte de vărsarea in Jijia.

Algoritmul de generare a celor 600 de scenarii „duble” este prezentat in schema logica din

Fig.31

2.4 Integrarea modelelor Mike 11 in platforma CyberWater

Mike 11 este un soft de modelare a sistemelor de râuri si canale, creat de Institutul de Hidraulica din

Danemarca (DHI - Danish Hydraulic Institute). Principalele module ale softului care vor fi folosite in

proiectul CyberWater sunt: modelarea hidrodinamica a curgerii apei si modelarea proceselor de

advecție-dispersie a poluanților din apa.

După ce a fost instalat programul, efectuarea unei simulări numerice cu ajutorul programului

Mike 11 necesita următoarele etape generice: 1. Crearea fișierelor de configurare a modelului; 2.

Lansarea in execuție a programului având ca date de intrare fișierele de configurare; 3. Vizualizarea

rezultatelor si/sau extragerea informațiilor rezultate.

Exista doua moduri de utilizare a programului de calcul Mike 11 : a) la nivel de utilizator si b)

la nivel de programare. In primul caz, toate cele 3 etape, menționate anterior, se realizează cu ajutorul

interfețelor grafice pentru utilizatori (GUI), iar in cazul al doilea, toate etapele se vor efectua la nivel

de programare, prin intermediul unor executabile, API-uri si programe de parsare (pentru interpretare

si editare) a fișierelor ASCII. In cadrul platformei CyberWater va fi utilizata a doua abordare.

Structura fisierelor de configurare Mike 11

In aceasta secțiune va fi prezentata structura fișierelor de configurare a unui model tip Mike 11

precum si, foarte succint si parțial, conținutul acestora. Având in vedere ca numărul de fișiere implicate

intr-un model poate diferi in funcție de modulele activate dar si de alte setări, se va alege cazul in care

doar modulele hidrodinamic si advecție-dispersie sunt activate in cadrul modelului.

Fișierele de configurare reprezintă inputul in programul de calcul, iar fișierele de rezultate

reprezintă output-ul. Prin urmare, motorul de calcul (reprezentat de mike11.exe plus alte librarii), care

conține aparatul matematic transpus in algoritmi de calcul, este independent de fișierele de configurare,

care pot stoca parametrii sub forma binara sau text (ASCII).

De asemenea, trebuie spus ca modelele matematice care simulează curgerea apei cu suprafața

libera au nevoie de o diversitate de informații sau de date. Acestea fac parte din categorii diferite, iar

dezvoltatorii de programe au ales o abordare modulata a stocării acestora folosind fișiere separate pentru

categorii diferite de informații. Calea către toate aceste fișiere este păstrata intr-un alt fișier, cu extensia

sim11, care mai stochează si alte informații generale despre simulare.

In Fig. 32 este reprezentata structura fișierelor de configurare si modul in care programul

Mike11 se raportează la ele pentru a genera rezultatele numerice ale simulării.


CyberWater





Fig. 32 Structura fișierelor de configurare a modelelor Mike 11. Module active: hidrodinamic si advecție-dispersie.

In Tabel 2vor fi prezentate, pe rând, fișierele care stau la baza modelelor Mike11:

Tabel 2 Tipuri fisiere.

Tip de Fisier Forma de stocare Conținut

Simulation

(*.sim11)

Text (ASCII) - Tipul de module folosite (ex: hidrodinamic, advecție-

dispersie etc.);

- Calea către o parte din fișierele folosite in model (doar

către cele de care fișierul de simulare depinde direct );

- Pasul de timp de calcul si perioada de simulare;

- Numele fișierului de rezultate care va fi generat si

frecventa temporala cu care vor fi stocate datele.

Network

(*.nwk11)

Text (ASCII) - Informații geospatiale referitoare la traseul sistemului de

râuri si canale;

- Numele, ID-ul si alte caracteristici ale fiecărui râu;

- Structuri si construcții care sunt in legătura cu sistemul de

râuri (ex: poduri, lacuri de acumulare etc.) precum si

proprietățile acestora;

- Informații despre nodurile de calcul.

Cross-sections

(*.xns11)

Binar

- Profilele transversale sub forma de polilinii formate pe

baza punctelor de coordonate (distanta cumulata, cota)

precum si o serie de alte informații precum: numele râului

de care aparțin, poziționarea in lungul acestuia (numit

kilometraj sau chainage), rugozitatea in albia minora si in

albiile majore etc.

Boundary

Conditions

(*.bnd11)

Text (ASCII) - Sunt specificate tipul si locația condițiilor de margine

cărora li se asociază serii de timp (valori ale unor parametri

care variază in timp) sau valori constante in timp;

Exemplu: La capătul amonte al modelului unui râu se

introduce variația debitului in timp, iar la capătul aval se va

specifica fie un nivel constat al suprafeței apei, fie relația


CyberWater





debit-nivel de apa (cheia limnimetrica), sub forma de

perechi de valori.

Nota: In cazul proiectului CyberWater, acest fisier va fi

dependent si va păstra calea către doua fișiere tip dfs0 care

conțin: f1) variația debitului de apa in timp care va intra in

râul principal prin intermediul afluenților si a altor aporturi

si, f2) variația in timp a debitului de poluant descărcat in

râu precum si variația concentrației acestuia.

Hydrodinamic

Parameters

(*.hd11)

Text (ASCII) - Condiții inițiale (ex: adâncimea apei la începutul simulării

este de 0.5 m pe sectoare de râu);

- Informații despre rugozitatea albiei minore sau majore a

râului pe anumite tronsoane (acesta informație este

suprascrisa daca in fișierul cu profile transversale se

specifica altceva);

- Se pot configura o serie de coeficienți care au importanta

din punct de vedere al stabilității numerice a calculelor;

Nota:

Condițiile inițiale pot fi neglijate de simulare daca se

optează pentru inițializarea modelului pe baza unui fișier de

rezultate generat de o simularea anterioara. Aceasta metoda

de inițializare a parametrilor sistemului se numește

“Hotstart”.

Advection-

Dispersion

(*.ad11)

Text (ASCII) - Definirea substanțelor care intra in calculul de advecție

dispersie in cadrul simulării precum si proprietățile

acestora, cum ar fi: coeficientul de dispersie si factorul de

dispersie, concentrația inițială a compusului chimic in apa

râului etc.

Time Series

(*.dfs0)

Binar

- Variația in timp a valorilor unui parametru (localizat intr-

un punct in spațiu);

- Poate conține mai multe serii de timp, chiar de natura

diferita (ex: debit, precipitații, nivelul apei, concentrații), cu

condiția sa aibă valori pentru discretizarea temporala

definita;

Nota: In cazul proiectului CyberWater, vor exista doua

astfel de fișiere pentru fiecare model, așa cum a fost

specificat in descrierea fișierului tip Boundary Conditions.

Results

(*.res11)

Binar

- Rezultatele obținute in urma simulării numerice in toate

nodurile de calcul sub forma de variații in timp a

parametrilor, precum: cota suprafeței apei, debit, viteza apei

etc.;

- In cazul folosirii modulului de advecție –dispersie se va

genera un fișier separat de rezultate care va conține variația

in timp a concentrației din apa a compușilor chimici studiați

pentru fiecare nod de calcul.

Fluxul utilizarii modelelor Mike 11 in platforma CyberWater

In cadrul proiectului, modelarea matematica a proceselor hidraulice si de advecție-dispersie are rolul de

a asimila date măsurate sau prognozate pentru anumiți parametri din sistem (datele având asociate

coordonate spațiale si temporale), urmând ca, in urma simulării numerice, modelul sa furnizeze

informații despre sistem in toate punctele de calcul, pentru orice moment de timp din intervalul simulat


CyberWater





si pentru toti parametrii analizați. De asemenea, se pot realiza scenarii ipotetice pentru a obține

cunoștințe despre posibilele evoluții ale sistemului si consecințele acestora.

Platforma CyberWater are ca scop funcționarea in timp real pentru a pune la dispoziție servicii

precum: monitorizare permanenta, alertare sau sistem suport de decizie in cazul producerii unor

accidente de poluare sau a altor evenimente cu caracter excepțional. Pentru a folosi facilitățile

modelelor matematice in timp real este nevoie de un program de calcul care sa se poată interfața cu alte

programe informatice.

Software-ul Mike 11 prezinta aceste capabilități, acesta fiind si unul din motivele pentru care

a fost ales si integrat in platforma CyberWater. Pentru a expune felul in care platforma CyberWater

poate interacționa cu modelele Mike 11 (actualizare, lansare in execuție si extragerea rezultatelor), a

fost întocmita diagrama de proces (Fig. 33). Explicații pe baza acesteia vor fi furnizate in continuare.

Se presupune ca modelul numeric este deja creat, fiind actualizat si rulat anterior pana la momentul

precedent celui prezent, adică pana la i-1. Se primesc date noi pentru debite într-o secțiune unde se afla

o stație hidrometrica, care măsoară nivelul apei si calculează debitul, precum si momentul la care debitul

a fost înregistrat (vezi elementul 2 din diagrama). Următoarea acțiune va fi actualizarea (elem. 3) seriei

de timp, prin adăugare la sfârșitul valorilor deja înregistrate, a noii valori de debit. Acestea operația se

va realiza prin intermediul unui API (Application Programming Interface) pus la dispoziție de firma

producătoare a programului Mike. Fișierul actualizat (elem. 4) este specific acestui program si este

serializat binar.

Fig. 33Diagrama de flux a utilizării modelelor Mike 11 in platforma CyberWater.


CyberWater





Urmează interogarea sistemului cu privire la înregistrarea unor evenimente de poluare in

ultimul interval de timp (elem. 5). In cazul in care răspunsul este afirmativ, vor fi citite caracteristicile

evenimentului de poluare (elem. 6): 1) momentul înregistrării accidentului; 2) locația pe râu unde a

avut loc deversarea poluantului; 3) tipul compusului chimic; 4) debitul acestuia; 5) concentrația. Apoi

va urma crearea (elem. 7) unui fișier tip dfs0 (elem. 8) pentru stocarea informațiilor dependente de timp

(debit si concentrație). Locația si tipul poluantului sunt caracteristici care vor fi adăugate (elem. 9) in

fișierul pentru condiții la limita (elem. 10). Tot aici se va preciza si calea către fișierul dfs0, creat la

pasul precedent. Mai departe, se va actualiza (elem. 11) fișierul de simulare (elem. 13) suprascriind

timpul de început si de finalul al simulării, acestea fiind data si ora la momentul i-1, respectiv i. De

asemenea, se va marca, tot aici, ca fiind activ modulul de advecție-dispersie. In cazul răspunsului

negativ la elementul de decizie nr. 5, se va actualiza (elem. 12) doar perioada de simulare.

Lansarea in execuție a programului (elem. 14) de calcul Mike 11 se va face prin intermediul

fișierului executabil mike11.exe având, printre alte argumente, calea către fișierul de configurare a

simulării (elem. 13), acesta având extensia sim.11.

In urma simulării numerice, va rezulta un fisier de rezultate care conține informații despre evoluția in

timp a parametrilor debit si nivel de apa (elem. 15). Daca modulul de advecție-dispersie a fost activat

(elem. 16), atunci se va genera încă un fișier de rezultate furnizând informații despre variația

concentrației poluantului in timp si in lungul râului (elem. 17).

Pentru ca rezultatele sunt serializate binar in fișierele cu extensia res11, specifice Mike 11, va

fi necesara transpunerea (elem. 18) acestora intr-un format care sa poată fi citit in cadrul platformei

CyberWater. Aceasta operațiune folosește executabilul res11read.exe si generează fișiere de tip dfs0

(elem. 19 si elem. 21) plecând de la cele inițiale tip res11.

In acesta etapa, platforma informatica CyberWater are acces la toate informațiile modelului matematic:

date de intrare, parametri de configurare ai modelului si rezultate. Prin intermediul unei interfețe grafice

cu utilizatorul, se poate opta (elem. 22) pentru afișarea (elem. 23) unei palete variate de grafice, tabele

si a oricărui tip informație care poate fi de interes utilizatorului in înțelegerea comportării sistemului si

in luarea deciziilor.

2.4 Descriere funcționalități serviciu de modelare poluare accidentala pe Jijia

In cele ce urmează se vor descrie principalele caracteristici arhitecturale si de implementare ale

platformei de suport decizii pentru poluare accidentala pe râul Jijia.

Aplicația are drept scop principal studiul diminuării poluării accidentale prin intermediul

diluției (introducerea unui volum suplimentar de apa in rău din acumulările situate in amonte de

confluenta pe afluenții râului principal cu scopul de a scădea concentrația poluantului in râul principal).

Ca si studiu de caz a fost considerat râul Jijia care izvorăște din Ucraina (regiunea Cernăuți) si curge

înspre sud-est prin Jud. Botoșani, apoi se varsă in Prut in Jud. Iași. Are o lungime de 275 km si o arie a

bazinului hidrografic de 5757 km2.

Aplicația este de tip web, are o interfața grafica intuitiva si ușor de folosit si poate fi accesata

din browser la adresa http://cyberwater.utcb.ro:8080/Jijia/. sau http://cyberwater.hpc.pub.ro:8081

Din punct de vedere al funcționalităților oferite, aplicația permite utilizatorului:

Sa selecteze o anumita valoare pentru următorii parametri : Debit la stația Hidrologica Vlădeni

(metri cubi/sec), locația accidentului (km), volumul de poluant deversat (metri cubi), concentrația

poluantului (mg/l), momentul de timp când s-a produs accidentul

O locație de interes pe râu, in conformitate cu schema sinoptica. Aceasta locație poate fi fie una

din stațiile hidrologice (S.H Dorohoi, S.H Dângeni, S.H Todireni, S.H Andrieșeni, S.H Vlădeni, S.H

Victoria) fie un punct de interes de la confluenta cu afluentul Sitna (Sitna amonte Jijia, Jijia aval Sitna)

sau de la confluenta cu afluentul Miletin (Miletin amonte Jijia, Jijia aval Miletin).

Pentru locația aleasa si parametrii mai sus definiți se vor afișa doua grafice sincronizate care

prezinta Q(t) (debit funcție de timp) si C(t) (concentrația poluantului in funcție de timp). Fiecare din

cele doua grafice va reprezenta atât cazul in care se acționează (se deschid golirile de fund ale

http://cyberwater.utcb.ro:8080/Jijia/

http://cyberwater.hpc.pub.ro:8081/


CyberWater





acumulărilor Dracșani si Hălceni) si cazul in care nu se acționează (nu exista diluție). Prin comparație,

se poate observa efectul diluției asupra concentrației poluantului.

O alta funcționalitate importanta a sistemului consta in afișarea de recomandări către utilizator in

privința momentului de timp la care trebuie deschise/închise acumulările. Deasemenea, se afișează si

volumul de apa (metri cubi) care este introdus in râu ca urmare a deschiderii acumulării. Recomandările

afișate in interfața grafica sunt de tipul : « Deschide golirile de fund ale Ac. Dracșani la 11/10/2016 ora

18 :54 si închide-le la ora 11/11/2016 ora 12 :54 (s-au introdus 876280.8 metri cubi de apa)

In Fig.34 sunt reprezentate scenariile de utilizare (diagrama «UML use case » ) grupate in doua

categorii principale : «Configurare scenariu de poluare » si respectiv «Vizualizare rezultate ».

Scenariul de poluare poate fi definit de către utilizator prin selectarea de valori pentru parametrii descriși

mai sus.

Fig. 34 Diagrama UML reprezentând scenariile de utilizare tipice ale aplicației.

La fiecare selectare a unui parametru graficele sunt actualizate automat. Rezultatele pot fi

vizualizate in mai multe moduri : prin consultarea interactiva a graficelor sincronizate (opțiuni de zoom

in/out, «mouse over » peste un punct de pe grafic duce la afișarea unui popup cu detalii), consultarea

recomandării privind decizia ce trebuie luata (deschidere acumulări), export grafice in fișier pe disc,

tipărire la imprimanta.

In Fig. 35 este reprezentata porțiunea de aprox. 180km lungime a râului Jijia pe care se studiază

efectele diluării asupra concentrației poluantului, situata intre km 215.24 (S.H Dorohoi) si km 35.94

(S.H Victoria). Stațiile hidrologice sunt reprezentate prin simbolul triunghi roșu, rezervoarele prin

simbolul triunghi albastru, punctele aval cercuri verzi iar punctele amonte prin cercuri roșii. Cele doua

rezervoare sunt plasate pe cei doi afluenți principali ai Jijiei (Rez. Dracșani pe Sitna si Rez. Hălceni pe

Miletin).


CyberWater





Aplicația folosește datele din baza de cunoștințe care a fost descrisa anterior si care a fost

realizata prin discretizarea parametrilor după cum este prezentat in Tabel 3.

Fig. 35 Tabloul sinoptic al segmentului de râu studiat.

Tabel 3 Schema de discretizare a parametrilor ce definesc sceariul de poluare.

Parametru Valoare min Valoare max Pas

Debit

S.H Vladeni[mc/s]

5 35 10

Locatie accident [km]

(se masoara pe riu)

200 120 20

Volum poluant [mc] 5 30 5

Concentratie poluant [mg/l] 200 1000 200

In urma alegerii discretizării din tabelul de mai sus rezulta un număr total de 1200

scenarii (600 scenarii diluție si 600 scenarii non-diluție). Pentru fiecare din aceste scenarii de

poluare se rulează o simulare MIKE11 iar rezultatele simulării sunt stocate sub forma de fișiere.

Din punct de vedere al interfeței grafice (Fig.36), fereastra principala este împărțita in

trei zone. Zona din stânga prezinta elemente de tip slider pentru selectarea parametrilor, un


CyberWater





control de tip calendar pentru selectarea momentului de timp la care s-a produs accidentul

precum si o secțiune de tip “read-only” in care sunt afișate recomandările sistemului către

factorul de decizie uman. In zona din centru a ferestrei principale este afișată rețeaua sinoptica

a segmentului din râului Jijia care face obiectul studiului.

Fig. 36 Interfața grafica a aplicației web.

Deasemenea, este inclusa si o legenda. Selectarea unui element se face prin click pe eticheta cu

numele corespunzător (la selectare, numele va fi încadrat de un dreptunghi roșu). Sub eticheta cu numele

elementului se alfa înscris un text reprezentând locația de pe râu (in km, considerând ca punctul 0 de

referința este la vărsarea râului si ca o locație din amonte are o valoare in km mai mare decât o locație

din aval).

Fig. 37 Arhitectura MVC a aplicației de suport decizii pentru Jijia.

Zona din dreapta este dedicate graficelor, sincronizate. Axele de timp ale Q(t) si C(t) sunt

aliniate si sincronizate, in sensul ca la selectarea cu mouse-ul a unui punct de pe un grafic automat se


CyberWater





selectează punctele corespunzătoare din celălalt grafic. Se poate face zoom, se pot exporta graficele (in

format png, jpg,svg,pdf) si tipări la imprimanta. Cu linie continua sunt reprezentate graficele aferente

scenariului “nediluat” in timp ce cu linia punctata e reprezentat scenariul “diluat”. Cu albastru/roșu sunt

reprezentate graficele pentru debit iar cu verde/portocaliu graficele pentru concentrație.

Din punct de vedere al implementării arhitectura aplicației respecta pattern-ul J2EE (Java 2

Enterprise Edition) MVC (Model, View, Controller) așa cum este prezentat in Fig. 37.

Modelul il reprezintă datele aflate in Baza de Cunoștințe si care este formata din 4200 fișiere

output (in format text, tab delimited) produse de MIKE11 grupate in 7 categorii principale, după cum

este reprezentat in Tabelul 4. Indicele i ia valori de la 1 la 600.

Se remarca ca pentru stațiile din amonte (respectiv Dorohoi si Dângeni) care nu intra in

scenariul de diluție nu mai este necesar crearea de perechi de fișiere diluat/nediluat.

Formatul datelor din aceste fișiere este prezentat in fragmentul de mai jos. Primele trei rânduri

reprezintă un header (delimitator TAB, antet format data, cod stație hidrologica): delim='|'

YYYY MM DD HH MM SS| JIJIA_AM 155558| JIJIA_AM 215247| Item-Unit-ValueType| 100007 2205 0| 100007 2205 0| 2100 1 8 8 0 0| 0.000| 0.000| 2100 1 8 9 0 0| 0.000| 0.000| 2100 1 8 10 0 0| 0.000| 0.000| 2100 1 8 11 0 0| 0.000| 0.000| 2100 1 8 12 0 0| 0.000| 0.000| 2100 1 8 13 0 0| 0.000| 0.000| 2100 1 8 14 0 0| 0.000| 0.000|

Codul stației (ex. JIJIA_AM 215247) este compus dintr-un identificator de tip string

(JIJIA_AM, unde AM reprezintă « amonte » ) si o valoare numerica (215247 care reprezintă chainage-

ul, locația pe râu, data in metri).

Tabel 4 Fișierele output MIKE11 care alcătuiesc modelul aplicației.

Nume fișier Conține valori pentru : Nr. fișiere Puncte de măsurare

pe râu

Scenariu

ResADJijiaAm_i.txt Concentrație poluant 600 Amonte (Dorohoi,

Dângeni)

N/A

ResADJijiaAv-Diluat_i.txt Concentrație poluant 600 Aval (Restul) Diluție

ResADJijiaAv-Nediluat_i.txt Concentrație poluant 600 Aval (Restul) Nediluat

ResHDJijiaAm_i.txt Debit 600 Amonte (Dorohoi,

Dângeni)

N/A

ResHDJijiaAv-Diluat_i.txt Debit 600 Aval (Restul) Diluție

ResHDJijiaAv-Nediluat_i.txt Debit 600 Aval (Restul) Nediluat

InfoGates_i.txt Recomandări deschidere

acumulări

600 N/A Diluție

Tabelul 5 reprezintă chainage-ul secțiunilor de interes de pe râu. Începând cu al patrulea rând,

in fișierul text output MIKE sunt listate valorile pentru concentrație la momentul de timp specificat pe

prima poziție a rândului. Pentru realizarea simulărilor in MIKE s-a considerat o data din viitor (anul


CyberWater





2100). Ca sistem de referință se considera însă data introdusa de utilizator din controlul de tip calendar

al interfeței grafice, apoi se face o translație intre data din fișierele din Baza de Cunoștințe si data

utilizatorului. Rezultatele afișate grafic in browser se refera la data utilizatorului. Fișierele

InfoGates_i.txt conțin informații despre momentul de timp când trebuie deschise/închise acumulările.

Tabel 5 Chainage pentru secțiunile de interes din tabelul sinoptic.

Controller-ul este reprezentat de un servlet a cărui sarcina este de a citi datele din model, a le

prelucra si a le trimite spre afișare paginilor JSP care formează nivelul de View al arhitecturii. De

asemenea, controller-ul este responsabil cu preluarea inputului de la utilizator (parametri de poluare,

punctul de pe râu unde se dorește a se studia efectul diluției) si, pe baza acestui input de a caută datele

necesare in Baza de Cunoștințe. Fișierele text sunt parsate si un sir in format JSON (JavaScript Object

Notation) este creat si trimis ca răspuns spre pagina JSP.

View este format din paginile JSP care vor fi afisate in browser. Controalele de tip slider si

Calendar sunt realizate cu framework-ul JQuery Easy UI (http://www.jeasyui.com/). Tabelul sinoptic

este reprezentat de o poza cu elemente click-abile iar graficele sincronizate sunt implementate cu

ajutorul librariei Highcharts (http://www.highcharts.com/ ). Sirul JSON primit de la Controller este

preluat de frameworkul Highcharts iar graficele sunt afisate.

Aplicatia ofera functionalitate de tip AJAX (pagina nu trebuie sa fie reincarcata in browser de

fiecare data cind se face submit, elementele de pe pagina se actualizeaza imediat fara a fi necesara

reincarcarea intregii pagini). Datele sunt trimise spre server si primite de la server in mod asincron.

Acest lucru conduce la o mult mai buna experienta a end-user-ului.

Aplicatia este de tip client-server. Clientul acceseaza din browser (Chrome, IE, Firefox, Opera,

etc) aplicatia care este gazduita pe un server Apache Tomcat 8.0 (http://tomcat.apache.org/). Pentru

implementare s-a folosit ca studio de dezvoltare, Eclipse (https://eclipse.org/). Pentru găzduirea propriu-

zisa a release-ului aplicației s-a utilizat un server de tip Windows din domeniul UTCB având URL :

http://cyberwater.utcb.ro:8080/Jijia/. De asemenea este creata o legătura si pe platforma CyberWater

aflata la adresa http://cyberwater.hpc.pub.ro serviciul putând fi accesat la adresa

http://cyberwater.hpc.pub.ro:8081/ .

http://cyberwater.utcb.ro:8080/Jijia/

http://cyberwater.hpc.pub.ro/

http://cyberwater.hpc.pub.ro:8081/


CyberWater





3. WaterNews - Știri despre apă.

WaterNews este un serviciu de notificare al cărui scop este să colecteze și să distribuie materiale utile

din domeniul administrării apelor sau care au tangență cu acest domeniu. Colectarea articolelor se

realizează automat, prin intermediul unui cronjob, folosind o serie de surse externe (portaluri, bloguri)

ce sunt verificate periodic pentru noi înregistrări. Acest Serviciu are la bază modelul publish-subscribe,

în vederea păstrării anonimatului atât pentru cel care trimite cât și pentru cel care primește informația.

În termeni de funcționalitate, aceasta se traduce prin faptul că utilizatorii vor avea posibilitatea de

abonare/dezabonare. Două imagini ale serviciului sunt prezentate în Fig. 38.

Fig. 38. WaterNews - Știri despre apa.

3.1 Arhitectura Serviciului

In cadrul acestui serviciu se folosește paradigma publicare-abonare in vederea păstrării anonimatului

atât pentru cel care trimite cat si pentru cel care primește informat, ia. In termeni de funcționalitate, asta

se traduce prin faptul ca utilizatorii vor avea posibilitatea de a abona /dezabona de la diferite articole,

de a publica noi articole, s, i de a lăsa sistemul sa se ocupe in totalitate de livrarea lor.


CyberWater





Colectarea articolelor se realizează automat, prin intermediul unui cronjob, folosind o serie de

surse externe (portaluri, bloguri) ce sunt veri cate periodic pentru noi înregistrări. Figura. 39 ilustrează

arhitectura sistemului implementat in aceasta lucrare. Ea urmărește îndeplinirea tuturor proprietăților

descrise in paragrafele anterioare, motiv pentru care are la baza 3 nivele de: colectare, procesare si

consumare a datelor. Partea comuna a tuturor acestor niveluri o reprezintă mediul de stocare (in

principiu baza de date), accesul la aceasta realizându-se de fiecare data printr-un mediator ce asigura

secvențialitatea tranzacțiilor.

Nivelul de colectare incorporează doua sarcini principale si anume: extragerea informației utile

folosind sursele externe si definirea unui set de cuvinte ce sunt considerate nefolositoare (stop words).

Acestea din urma vor folosite pentru a filtra conținutul de la pasul următor, cel de procesare.

Nivelul de procesare lucrează cu datele de la nivelul inferior. odată ce am obținut articolele in

forma lor bruta, trebuie sa trecem la pasul următor, cel de extragere a unui set de cuvinte cheie

reprezentativ pentru articolul in cauza. In multe soluții deja existente, calitatea clasificării depinde foarte

mult de acuratețea reprezentării datelor, de aceea multe servicii necesita ca aceste cuvinte sa fie definite

manual. Nu același lucru se petrece si in cazul de fata.

Nivelul de consumare descrie o interfața intre sistem si utilizatorii săi. Oricine este invitat sa

se înregistreze, sa-si creeze un profil sa înceapă sa primească pe baza lui notificări personalizate,

recomandări in concordanta cu nevoile personale.

Fig. 39 Arhitectura serviciului waternews.

3.2 Descrierea aplicației


CyberWater





In cele ce urmează o sa fie descrise câteva din funcționalitățile puse la dispoziție de platforma.

Scopul este familiarizarea cu setul de caracteristici expuse. In ceea ce privește partea de colectare,

datele vor fi preluate de pe diverse portale online in mod automat prin intermediul unor cronjob-

uri. Creșterea numărului de surse, se poate face atât prin extinderea codului si includerea altor platforme

cat si prin folosirea API-ului REST. Datele colectate, pentru a fi distribuite ca si notificări trebuie sa

fie mai întâi procesate in așa fel încât sa se poată stabili daca ele corespund sau nu unor preferințe

venite din partea utilizatorilor. Apoi, ele ajung la utilizator prin diverse canale, cel mai la indemna

fiind cel de distribuire prin email.

Pentru ca sistemul sa poată diferenția intre doi utilizatori distincți este necesar sa avem

un mecanism prin care sa limitam accesul si anumite operații sa oblige utilizatorul sa își creeze un

cont. De asemenea, aplicarea acestei metode, ii va permite sistemului sa asocieze un set de acțiuni cu

persoana care le-a întreprins.

3.2.1 Accesul in sistem

In vederea accesării unui set lărgit de funcționalități puse la dispoziție de platforma,

este necesara procedura de înregistrare și mai apoi de autentificare. Acest prim pas este esențial pentru

construirea profilului utilizatorului si lucrul cu acesta. Ca si metoda de autentificare, s-a ales

folosirea unei metode bazată pe cunoștințe, pe specificarea unui nume de utilizator si a unei parole.

Formularul de autentificare este ilustrat in Fig. 40

Fig. 40 Autentificarea în sistem.

Ca si vizitator, oricine poate vedea articolele colectate automat din diverse surse sau

publicate de alți utilizatori. Statutul de simplu utilizator vine cu ceva in plus, permițându-i oricui

sa își creeze unul sau mai multe profiluri pentru a primi recomandări personalizate.


CyberWater





Fig. 41 Crearea unui profil.

In meniul principal al aplicației web, exista o legătura numita ”Profil nou” care ne va permite

sa accesam formularul de adăugare a unui element de acest gen. Fig. 41 exemplifica cum arata

acest formular.

Administratorul are mai multe privilegii, dar și o serie de responsabilități fata de un simplu

membru. Prin intermediul unui panou de administrare, el va avea acces la o serie de statistici cu privire

la starea curenta a sistemului, va avea acces la setările platformei, va putea crea chei API, va administra

articolele marcate ca si duplicate sau chiar adaugă noi șabloane. Acesta are acces la cea mai importanta

unealta si anume acea de a defini modul în care anumit, si algoritmi se vor manifesta. Aceste opțiuni

pot fi modificate prin accesarea unor setări din secțiunea cu același nume a panoului de administrare.

Platforma pune la dispoziția administratorului, un feature prin care acesta din urmă poate vedea

o serie de jurnale. In cazul de fata, prin jurnale se face referire atât la posibilele excepții ce au

fost prinse cat si la o serie de informații ce au fost salvate după anumite operații critice.

In Fig. 42 sunt ilustrate câteva din posibilele tipuri de date ce sunt jurnalizate. Tipul unei intrări

este specificat în coloana din stânga si poate fi: eroare, avertisment sau notificare (info). Orice tip de

eroare apăruta în sistem ar trebui rezolvată cât mai rapid. In exemplul sugerat, avem o excepție

ce apare la încercarea sistemului de a scrie într-un fișier anumite informații din cache. După

analizarea problemei, se pare că nu există permisiuni de scriere pentru un anumit director al

aplicației.


CyberWater





Fig. 42 Tipuri de jurnale ale sistemului.

3.2.2 Algoritmul de extragere a cuvintelor cheie

In vederea comparării unui profil cu un articol sau a unui set de articole între ele, este

nevoie de o abstractizare, de un limbaj comun. În acest fel, am ales ca un set de cuvinte cheie să fie

reprezentativ pentru fiecare document în parte și toate prelucrările ulterioare să se facă pe baza acestora.

Acest algoritm rulează la nivelul de procesare a unui articol și are la bază 3 stagii.

În primul stagiu se vor extrage toate cuvintele care vor fi posibilii candidați din text și

se vor elimina acelea care nu au o anumită frecvență de apariție sau care sunt cuvintele cele

mai des întâlnite în limba română.

Din această categorie vor face parte cuvintele cu un număr mic de caractere (acestea se

presupun a fi prepoziții) cât si numere sau caracterele speciale. In următorul stagiu se va aplica un

algoritm de tipul term frequency – inverse document frequency (TF-IDF) prin care se încearcă stabilirea

unui ordin de importanta între toți candidații. Algoritmul reflecta cat de important este un cuvânt în

documentul din care face parte.

In ultimul stagiu se va încerca gruparea unor candidați unor cuvinte derivate. Această

grupare va necesita determinarea gradului de similaritate intre doua șiruri de caractere, precum un

algoritm de genul Wagner Fischer care determina distanta aritmetică dintre doi candidați. In continuare

vor fi oferite mai multe detalii legate de aspectele prezentate anterior.

Așa cum am enunțat si anterior, doar un set din totalul cuvintelor dintr-un articol vor

ajunge posibili candidați ca si cuvinte cheie. O procedura populara de reducere a zgomotului

dintr-un text este sa scoată cuvintele cele mai întâlnite din limba romana (si aici vorbim de

elemente cu care se leagă doua propoziții sau anumite parți sintactice) sau care cu siguranța nu

reprezintă ceva atunci când sunt scoase din context (de exemplu: numere, caractere speciale,

semne de punctuație etc.).

Să presupunem că avem N articole care au fost colectate si sunt gata să fie procesate. In acest

caz, o idee ar fi să unificăm conținutul tuturor articolelor si apoi să aplicăm un algoritm prin care să le

extragem pe cele care au frecvent, a de apariție cea mai mare. Acestea vor reprezenta cuvintele specifice

limbii si care vor trebui filtrare. Ca si structura de date se poate folosi o lista care inițial nu conține nici

un element.

Algoritmul 1 ilustrează toate filtrele aplicate în vederea reducerii zgomotului de fond.


CyberWater





Algorithm 1: Eliminarea zgomotului din text

Data: document content (in plain-text)

Result: filtered candidates

1 convertes, te caracterele din UTF-8 ın Latin1;

2 scoate numerele, semnele de pucntuat, ie s, i caracterele speciale;

3 obt, ine toate cuvintele ramase s, i construies, te lista de candidat, i;

4 while nu s-a ajuns la sfars, itul listei de candidat, i do

5 cites, te un cuvant din lista;

6 if lungimea cuvantului citit e mai mic decat o valoare then

7 se scoate cuvantul din lista;

8 continua;

9 if cuvantul e specific limbajului then

10 se scoate cuvantul din lista;

11 continua;

12 if mod litere mici activat then

13 transcrie cuvantul doar cu litere mici;

14 actualizeaza cuvantul din lista;

Așadar, prin crearea unui profil, un utilizator poate primi notificări cu privire la o serie de

articole ce apar zilnic. Aceste articole sunt preluate automat de pe diferite site-uri, sunt prelucrate si

apoi daca se potrivesc cu ceea ce a definit utilizatorul ca ar vrea să primească, sunt sugerate

prin diverse canale. Momentan exista doar doua canale, cel de notificare prin email sau notificare

folosind API-ul REST (in acest caz al doilea caz nu avem de-a face cu o notificare asincronă).

O viitoare îmbunătățire ar fi extinderea numărului de canale, de exemplu, prin interfațarea unui

procesator de SMS-uri.

4. WaterQuality.

WaterQuality este un serviciu de recomandare pentru calitatea resurselor de apă. Furnizarea unei

recomandări depinde de calitatea și cantitatea de apă necesară utilizatorului, acesta fiind nevoit să aibă

în vedere cel puțin câțiva dintre parametri de interes. Serviciul este bazat pe o serie de măsurători oferite

de senzori virtuali. Valorile măsurătorilor, împreună cu standardul de calitate și cantitate corespunzător

utilizatorului, sunt apoi folosite în cadrul unui algoritm de recomandare ce va oferi, pe baza unui sistem

de notare, locația optimă (Fig. 43).

Aplicația are ca scop urmărirea evoluției în timp a parametrilor stabiliți în fiecare locație

stabilită. Evoluția este însă descrisă și de tipul consumatorului, astfel că, din punctul de vedere al unui

consumator agricol, calitatea apei la un moment de timp poate fi considerată ideală, în timp ce din

perspectiva unui consumator casnic, apa nu este potabilă. Prin intermediul acestei analize, pot fi

descoperite puncte de acces la apă ce ar putea fi exploatate fiind cunoscută calitatea apei în acea locație

pe o perioadă îndelungată de timp. Va putea fi utilizată, de exemplu, în cazul în care utilizatorul este în

căutarea unei surse de apă pentru a-și satisface nevoia de apă în cadrul unei afaceri, să spunem

construirea unei stații de îmbuteliere a apei. Se pun diverse probleme legate de:

Calitatea apei (cantitatea de impurități, microbi, prezentă diverselor substanțe, etc.);

Debitul apei (cantitatea de apă care poate fi furnizată);

Variații ale parametrilor apei de-a lungul anului (sau a unei perioade mai lungi de timp), precum

debit, temperatura, impurități etc.;


CyberWater





Distanță față de puncte de referință din zonă (orașe, drumuri de acces, distanța dintre sursa de

apă și locul în care va fi prelucrată etc.);

Costul pentru diverse lucrări necesare (construire conducte, instalare echipamente de purificare;

Aplicația prezentată își propune să rezolve o serie din aceste probleme oferind un sistem de

luare a deciziei, bazat pe o serie de date de intrare oferite de utilizator. Astfel, consumatorului îi va fi

prezentată soluția optimă din punctul de vedere al motorului de recomandare, privind locul în care ar

trebui amplasat echipamentul necesar proiectului respectiv.

Fig. 43 Serviciul WaterQuality.

4.1 Arhitectura serviciului WaterQuality

Realizarea sistemului de vizualizare în timp a evoluției parametrilor, precum și afișarea

rezultatelor finale pe hartă au fost realizate folosind suita ArcGIS. Astfel, aplicația ArcCatalog

a fost utilizată pentru stabilirea conexiunii dintre platforma ArcGIS și baza de date SQL Server.

ArcMap a fost utilizat pentru marcarea locațiilor în care vor fi generate măsurători,

pentru modelarea datelor importate din baza de date, precum și pentru stabilirea câmpurilor de

interes. Portalul ArcGIS Online a fost utilizat pentru importarea layer-elor de date procesate

din ArcMap, stabilirea simbologiei, expunerea publică a rezultatelor analizei precum și crearea

unei aplicații web prin intermediul tool-urilor puse la dispoziție în portal. Arhitectura

serviciului este prezentata in Fig. 44.

4.2 Descrierea funcționalității serviciului WaterQuality

Serviciul este oferit sub forma unei aplicații web în ASP MVC [9]. Utilizatorul este nevoit să

își facă un cont pentru a putea accesa facilitățile aplicației. În momentul înregistrării, userul este obligat

să își aleagă un profil de consumator (casnic, industrial sau agricol) pentru a i se putea oferi un punct

de plecare în alegerea necesarului de apă. După ce este creat contul, utilizatorul are opțiunea de a-și

verifica pagina de profil ce conține datele completate în momentul autentificării, precum și varianta

inițială a necesarului de apă (atât din punct de vedere cantitativ cât și calitativ), aferent profilului ales,

pentru fiecare tip de parametru măsurat.


CyberWater





Fig. 44 Arhitectura Serviciului WaterQuality.

Există opțiunea de a modifica toate câmpurile precompletate, precum: valoarea optimă, intervalul de

valoare după care se scade un punct din notă, ponderea parametrului respectiv în nota finală, dacă există

o limită superioară sau inferioară pentru parametrul dorit, etc. Datele

respective sunt salvate în baza de date într-o tabelă aferentă utilizatorului curent (Fig. 45).

Fig. 45 Interfața specificare parametrii.

Utilizatorul are la dispoziție, în continuare, pagina de recomandări. În cadrul acestei pagini, utilizatorul

poate urmări recomandări plasate anterior, recomandări ce conțin:


CyberWater





Detalii privind valorile standardelor de calitate și cantitate impuse de către utilizator

Data plasării recomandării

Statusul recomandării, există 4 stadii:

o Inițial (cel în care se află o recomandare imediat ce a fost plasată);

o Prelucrare (cel în care este trecută o recomandare în momentul în care se începe

calculul notelor pentru fiecare locație în parte);

o În așteptarea hărții (după ce au fost calculate toate notele și a fost stabilită locația

optimă, un administrator al site-ului este nevoit să realizeze manual o hartă utilizând

ArcGIS cu evoluția în timp a notelor parametrilor în locațiile respective, să o integreze

folosind ArcGIS Online, și să completeze un câmp la nivelul recomandării cu link-ul

către hartă);

Harta cu evoluția în timp a notelor.

De asemenea, utilizatorul are posibilitatea de a solicita o recomandare. Când aceasta solicitare

este inițiată, este creată o nouă entitate de recomandare în baza de date, entitate căreia îi sunt asociate

standardele curente ale utilizatorului privind necesarul de apă. Ulterior, utilizatorul poate modifica

aceste standarde și solicita o nouă recomandare.

Fig. 46 Interfața recomandări.

Recomandarea nu este generată instantaneu, ci există un interval de timp de așteptare.

Utilizatorul poate urmări stadiul recomandării din istoric (Fig. 46, Fig. 47). La un interval de 30 de

minute, rulează un job care prelucrează toate recomandările plasate de la ultima rulare. O recomandare

este generată complet în aproximativ 8 minute (performanțele sunt datorate serverului, acestea putând

fi foarte ușor îmbunătățite prin optarea către un server mai puternic). Algoritmul de recomandare ia în

calcul pentru fiecare locație în parte valorile măsurate pentru toți parametrii, și acordă câte o notă pentru

fiecare în funcție de standardul definit de utilizator. Notele astfel obținute sunt salvate într-o nouă tabelă

ce va conține note pentru fiecare măsurătoare în parte. Acest pas reprezintă prima etapă din cadrul

algoritmului. Urmează etapa de agregare a datelor. Notele pentru fiecare parametru în parte, la intervale

mici de timp (de ordinul minutelor), sunt foarte puțin relevante pentru utilizator. Astfel, datele sunt

agregate pe unități mai mari de timp. Se realizează o medie aritmetica la nivel de lună pentru fiecare

parametru în parte, la nivelul fiecărei locații. Aceste note sunt salvate într-o tabelă, al cărei conținut va

fi afișat în mod grafic pentru utilizator, pentru a vizualiza evoluția notelor în timp. După ce toate notele

sunt agregate, valorile notelor calculate inițial pentru fiecare măsurătoare sunt șterse, din dorința de a

nu ocupa în mod inutil spațiu în baza de date. Tot în acest moment este stabilită și locația cu cea mai

mare notă acordată și este salvată la nivelul recomandării.

După finalizarea recomandării (stabilirea locației optime), statusul recomandării este

schimbat în „în așteptarea hărții”. În acest moment, administratorii site-ului sunt notificați prin

intermediul interfeței grafice că există recomandări ce au nevoie de hărți. Administratorii beneficiază

de o interfață foarte simplă care afișează o listă de recomandări, cu id-urile respective și locația

optimă. Tot ce sunt nevoiți să facă, este să realizeze o hartă pornind de la un șablon în ArcMap. În

cadrul acestei aplicații, odată ales un basemap, urmează etapa de importare a datelor procesate

anterior. Pentru cazul de față sunt necesare doar două tabele, tabela cu locații și cea cu calificativele


CyberWater





finale pe perioade de timp. Între acestea două se efectuează un join pentru a putea atribui

calificativele corespunzătoare punctelor de pe hartă. Totodată, prin intermediul ArcMap se specifică

și utilizarea cadrelor de timp pentru a putea vizualiza evoluția parametrilor. Se specifică coloanele ce

determină începutul și sfârșitul intervalului specific calificativului calculat.

Fig. 47 Detalii recomandare.

De asemenea, din ArcMap se realizează și layerul final ce va fi urcat în portalul online sub forma unei

arhive zip (Fig. 48). Trebuie menționat că după obținerea tabelelor necesare furnizării recomandării, se

adaugă două query-uri SQL pentru a popula harta cu date relevante pentru recomandarea curentă:

o Primul query va popula datele privind evoluția în timp a tuturor locațiilor și se va face

utilizând id-ul recomandării;

o Al doilea query va popula doar datele privind locația optimă și se va baza pe

recomandarea curentă și id-ul locației.

Fig. 48 Definirea stratului tematic.

În ArcGIS Online, după încărcarea arhivei cu layerele obținute în urma procesării, este creată

o hartă pe care sunt adăugate layerele în cauză (Fig. ). Există, astfel, doua layere: unul care urmărește

evoluția alificativelor în toate locațiile de interes și unul care marchează doar locația cu calificativul

optim. Următorul pas este cel de setare a simbologiei. Administratorul de hărți ArcGIS alege o variantă

simplă ce urmărește vizualizarea unui singur parametru de interes (calificativul corespunzător calității

apei), care este reprezentat printr-o bulină a cărei dimensiune variază în funcție de valoarea sa.


CyberWater





Fig. 49 Vizualizarea calificativelor în diverse locații.

5. Raportare Incidente Poluare.

Un alt serviciu important oferit de proiectul CyberWater este Alerte in Timp Real. Clienții sau

administratorii vor face setări pentru configurarea platformei și serviciul va efectua interogări spațiale

și temporale, agregând datele din sistemul de stocare și serviciile oferite. După acest datele sunt validate

cu ajutorul furnizorilor de date terți, și transmise la modulul de generare a alertelor, care va clasifica

alerta și va lua măsurile necesare pentru trimiterea alertei.

Utilizatorii platformei CyberWater pot raporta incidente de poluare pentru râul Dâmbovița intre

stația de pompare a apei Glina si stația Cățelul. Pentru a raporta un eveniment utilizatorul folosește

interfața prezentată in Fig. 50 pentru a introduce date referitoare la incident cum ar fi : denumirea

incidentului, data producerii, tipul si cantitatea de poluant si o scurta descriere a incidentului. De

asemenea utilizatorul trebuie sa introducă si date de identificare precum numele, telefonul sau adresa

de email. După ce au fost introduse aceste informații se marchează pe harta locul unde s-a produs

evenimentul. Utilizatorul are de asemenea posibilitatea de a caută o anumita locație pentru a putea fi

marcata. In ultimul pas se procesează datele din formular prin apăsarea butonului „Adaugă Incident”.

In momentul următor un email cu datele evenimentului este trimis administratorului platformei

CyberWater care poate rula o simulare de poluare folosind serviciul aflat la adresa

htttp://cyberwater.hpc.pub.ro:8082.

Toate incidentele raportate pot fi vizualizare în interfața prezentata in Fig. 51. Acestea sunt

marcate pe harta in locația unde au fost produse. Pentru vizualizare exista o serie de filtre care pot fi

folosite pentru a filtra evenimentele. De asemenea acestea pot fi sortate după diferite criterii.

Serviciul de raportare incidente poate fi un instrument util in depistarea incidentelor de poluare

si poate fi extins si pe alte segmente critice de râu.


CyberWater





Fig. 50 Interfața raportare incidente.


CyberWater





Fig. 51. WaterQuality.

6. Model pentru alocarea optimă a resurselor de apă către consumatori

Considerăm situația în care o cantitate totală de apă R este alocată către un număr diferit de consumatori.

Fie cantitatea alocată pentru fiecare consumator xi, i=1...I. Obiectivul este acela de a determina modul

de alocare astfel încăt beneficiul total pentru toți cei trei utilizatori să fie maxim. Să considerăm

exemplul cu 3 consumatori din Fig. 52. Fie Pi cantitatea de precipitații din fiecare punct i, iar funcția Bi

care reprezintă beneficiul net în urma alocării cantității xi consumatorului i.

Fig. 52 Modelul de alocare a resursei de apă cu 3 consumatori.

Beneficiul net poate fi modelat (conform modelului introdus de Loucks et al., 1981) prin următoarea

funcție:

𝐵𝑖(𝑥𝑖) = 𝑎𝑖𝑥𝑖 − 𝑏𝑖𝑥𝑖2 + 𝑐𝑖𝑃𝑖

unde ai, bi și ci sunt constante care se determină pentru fiecare consumator în parte. În Fig. 53

reprezentăm graficul pentru funcțiile beneficiu pentru 3 consumatori în situația în care cantitatea de

precipitații este nulă (Pi=0). Pe axa orizontală este reprezentată cantitatea alocată în unități de alocare,

iar pe axa veriticală valoarea funcțiilor Bi. Se poate observa că pentru consumatorii 1 și 2 beneficiul își

atinge un maxim, apoi, dacă este alocată o cantitate mai mare de apă, această funcție începe să

descrească.

Consumator 1 Consumator 2 Consumator 3

R S

x1x2 x3

P1P2 P3

B1 B2 B3


CyberWater





Fig. 53 Profilul funcțiilor beneficiu în modelul de alocare a resursei de apă cu 3 consumatori.

Problema de optimizare se poate formula astfel:

𝑚𝑎𝑥𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒∑𝑎𝑖𝑥𝑖 − 𝑏𝑖𝑥𝑖2 + 𝑃𝑖

3

𝑖=1

cu constrângerea de echilibru:

∑(𝑥𝑖 + 𝑃𝑖)

3

𝑖=1

+ 𝑆 − 𝑅 = 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑠. > 0

Prin această constrângere se asigură că echilibrul de consum este păstrat constant, iar nivelul apei nu va

putea scădea de o anumită valoare, păstrând astfel normativele în vigoare.

Modelul este validat considerând cei trei consumatori în trei locații geografice diferite unde s-au

efectuat măsurători de către compania BEIA, pe fluviul Dunărea. Nivelul apelor Dunării variază

conform graficelor de mai jos (valorile care cad la 0 reprezintă lipsa unor valori măsurate). Se poate

observa o corelați între punctele 2 și 3 pentru întreaga perioadă de un an, iar consumatorul 3 beneficiază

de o alocare maximală posibilă, reprezentată prin scăderea considerabilă a nivelului apei. Cantitatea de

precipitații este nesemnificativă pentru acest ultim an de analiză.

Nivel apă Consumator 1:



0

100

200

300

400

500

600

700

1382

763

1144

1525

1906

2287

2668

3049

3430

3811

4192

4573

4954

5335

5716

6097

6478

6859

7240

7621

8002

8383

8764

9145

9526

9907

10288

10669

11050

11431

11812

12193

12574

12955

13336

13717

14098

14479

14860

15241

15622

16003

16384

16765

17146

17527

17908

18289

18670

19051

19432

19813

20194

20575

20956

21337

21718

22099

22480

22861

23242

23623

24004

24385

24766

25147

25528

25909

26290

26671

27052

27433

27814

28195

28576

28957

29338

29719

30100

30481

30862

31243

31624

32005

32386

32767

33148

33529

33910

34291

34672

NivelulDunarii(cm)

0

100

200

300

400

500

600

700

800

1440

879

1318

1757

2196

2635

3074

3513

3952

4391

4830

5269

5708

6147

6586

7025

7464

7903

8342

8781

9220

9659

10098

10537

10976

11415

11854

12293

12732

13171

13610

14049

14488

14927

15366

15805

16244

16683

17122

17561

18000

18439

18878

19317

19756

20195

20634

21073

21512

21951

22390

22829

23268

23707

24146

24585

25024

25463

25902

26341

26780

27219

27658

28097

28536

28975

29414

29853

30292

30731

31170

31609

32048

32487

32926

33365

33804

34243

34682

Nivel(cm)


CyberWater





0

100

200

300

400

500

600

1434

867

1300

1733

2166

2599

3032

3465

3898

4331

4764

5197

5630

6063

6496

6929

7362

7795

8228

8661

9094

9527

9960

10393

10826

11259

11692

12125

12558

12991

13424

13857

14290

14723

15156

15589

16022

16455

16888

17321

17754

18187

18620

19053

19486

19919

20352

20785

21218

21651

22084

22517

22950

23383

23816

24249

24682

25115

25548

25981

26414

26847

27280

27713

28146

28579

29012

29445

29878

30311

30744

31177

31610

32043

32476

32909

33342

33775

34208

34641

Nivel(cm)

Date post:	05-Jan-2020
Category:	Documents
Upload:	others
View:	15 times
Download:	0 times

B2. Protocoale ale testelor derulate cu date reale · simulare Grafice şi rapoarte ... Modulul...

Documents