Database for Water Supply Systems Aiming at Hydro Energy Efficiency Using R and EPANET

Recommendation: تصميم ونشر قاعدة بيانات علائقية مركزية لتخزين بيانات شبكة إمدادات المياه، وملفات إدخال EPANET، ومقاييس الأداء الهيدروليكي والطاقة، ونتائج التحليل القائمة على R. يجب أن يكون المخطط نمطيًا، مع نطاقات منفصلة للطوبولوجيا الهيدروليكية ومؤشرات الطاقة وبيانات جودة المياه، مما يتيح استعلامات محددة وقابلة للتكرار procedures قابلة لإعادة الاستخدام عبر المواقع. هذا النهج، بالتالي،, optimizes سلامة البيانات ويسرّع simulation- اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات بدون تكرار السجلات.

من الناحية العملية، يجب أن يكون تصميم النموذج designed لالتقاط طوبولوجيا الشبكة، ومنحنيات المضخات، ومستويات الخزانات، وتكاليف الطاقة، وأنماط التدفق. تضمين جداول للعقد والوصلات والخزانات والمضخات وتعريفات الطاقة والملوثات ونتائج التتبع. استخدم قواعد EPANET لربط الحالات الهيدروليكية بالملاحظات المؤرخة. الـ application يستخدم R لتنظيف البيانات، والتحليل الإحصائي، و simulation التنسيق، وتخزين النتائج كعمليات جلب غير زائدة عن الحاجة من عمليات تشغيل EPANET. يدعم هذا التحليل الحساسية القوي ومقارنة السيناريوهات،, therefore لتمكين اختبار السياسات بسرعة.

بيانات الجودة والسلامة: دمج معايير جودة المياه (مخلفات الكلورين، والعكارة، والملوثات)، واختبارات التتبع، وأحداث التلوث. الـ كينى إرشادات و حُنَيْدي دليل المراجـع يوضح أفضل الممارسات لنمذجة الملوثات والتفاعلات الكيميائية. procedures يجب التوثيق procedures للتحقق من صحة البيانات والمعايرة بالقياسات الميدانية، دون المساس بأصل البيانات. يجب أن تخزن قاعدة البيانات تم الحصول عليها من أجهزة الاستشعار الميدانية والتحليلات المعملية، مع بيانات تعريفية تصف دقة القياس وموضع المستشعر.

إدخال البيانات وتطبيقها: إعداد مدخل استيعاب procedure لاستيعاب بيانات الاستشعار الحية، وتصدير EPANET، وتعريفات الطاقة. استخدم designed خط أنابيب لتشغيل عمليات المحاكاة القائمة على R عند حدوث محفزات رئيسية (زيادات الطلب أو أعطال المضخات أو تجاوزات الملوثات). هذا application تساعد المشغلين في الحفاظ على عمليات آمنة وتحديد أسباب فقدان الكفاءة ومنع دخول الملوثات،, therefore تحسين أداء الطاقة المائية.

الحوكمة وقابلية التشغيل البيني: اعتماد تنسيقات بيانات قياسية، و متتبع نهج لتتبع المصدر، وواضح procedures لعمليات النسخ الاحتياطي للبيانات. يجب أن يكون تصميم بنية قاعدة البيانات الدعم قابلية التوسع للتعامل مع الشبكات المتنامية والمواقع المتعددة، مع ضوابط وصول قائمة على الأدوار وتحديثات منتظمة. practices لتبادل البيانات بين شركات المرافق والباحثين والمشغلين. كينى و حُنَيْدي تعزز الإرشادات التوافق مع المعايير الموحدة، مما يضمن جودة البيانات عبر المشاريع.

قاعدة بيانات لأنظمة إمدادات المياه تهدف إلى تحسين الطاقة الكهرومائية باستخدام R وEPANET؛ الاستعداد لندرة المياه في المستقبل

ابدأ بتطبيق قاعدة بيانات مركزية تربط كميات المياه المقاسة بإمكانات الطاقة الكهرومائية، وتنسق بسلاسة عمليات تشغيل نموذج EPANET مع مهام سير عمل R. يعمل هذا الإعداد على تسريع القرارات اليومية ويدعم المشاريع عبر المناطق الجغرافية، بما في ذلك الأحواض ذات الأمطار الغزيرة وديناميكيات التخزين المتغيرة.

في قاعدة البيانات، حدد سمات مثل معرّف المحطة، والإحداثيات الجغرافية، والتدفق الداخل والخارج (م3/ث)، والضغط، وتخزين الخزان، وكفاءة التوربينات، وإنتاج الطاقة، والقيم المقاسة. استخدم تحديثات منتظمة للقيم وقم بتضمين المصادر وأصل البيانات. يدعم هذا الهيكل المعالجة القابلة للتطوير والمقارنات بين المشاريع.

ربط بيانات DERMS بالقيود الهيدروليكية للكشف عن كيفية تأثير ضوابط الشبكة الكهربائية على تشغيل المياه؛ تخزين حالة المعدات وحالات الانقطاع جنبًا إلى جنب مع الحالات الهيدروليكية حتى تتمكن النماذج من التقاط المخاطر المائية والكهربائية المقترنة. علاوة على ذلك، يساعد هذا التكامل على تحديد المشكلات مبكرًا ويعزز تحسين دورات عمل المضخة واختيار التوربينات، مع إدراك واضح لكيفية انتشار التغييرات عبر النظام.

تقوم سلسلة معالجة البيانات باستيعاب البيانات من أنظمة سكادا، وأجهزة الاستشعار، والسجلات اليدوية؛ وإجراء فحوصات الجودة؛ ووضع علامات على الحالات الشاذة؛ وحساب السمات المشتقة وإجمالي إمكانات الطاقة؛ وتخزين المجاميع اليومية. توثيق مصدر البيانات وفرض عمليات التحقق لتقليل الأخطاء؛ تكشف هذه المعالجة أحيانًا عن مشكلات تؤثر على التحليلات اللاحقة.

يتيح التقسيم الجغرافي تحسينًا خاصًا بكل منطقة: إنشاء قواعد بيانات فرعية حسب الحوض والحوض الفرعي والمنطقة المناخية؛ وتطبيق متغيرات الهيدرولوجيا والأنماط الموسمية على اختبارات الإجهاد. تعمل هذه الدقة الجغرافية على تحسين استيعاب المشغلين والمخططين وتقليل زمن الوصول إلى البيانات.

توجه الممارسات المستنيرة بالأدب نماذج البيانات والمنتجات الخاصة بالمراقبة والنمذجة. يجب تضمين مراجع من الأدبيات وضمان التوافق مع مجموعة من المنتجات مع الالتزام بالمعايير. علاوة على ذلك، يجب الحفاظ على مسرد حي لتنسيق المصطلحات عبر المصادر، مما يعزز القيمة الإجمالية لمجموعة البيانات.

يتطلب الاستعداد لندرة المياه المستقبلية تخطيط السيناريوهات ومصادر بديلة؛ دمج تحلية المياه، والمياه المستصلحة، وتجميع مياه الأمطار، وتبادل المياه الجوفية كمصادر في نفس الإطار. يجب أن تشغّل قاعدة البيانات سيناريوهات لتحديد الخيارات الأقل تكلفة وتعزيز التشغيل المرن مع تقليل الانقطاعات.

توفر وحدات برنامج واجهة برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام للمحللين لجلب السمات والقيم والمقاييس المعالجة، بينما تفرض عناصر التحكم في الوصول التي لا غنى عنها مشاركة البيانات بأقل الامتيازات. يدعم هذا الهيكل التعاون اليومي دون المساس بالأمن أو سلامة البيانات.

تعرض لوحات المعلومات اليومية ملخصًا لإجمالي إمكانات الطاقة والتوزيعات الجغرافية، بينما تدعم تصورات استخلاص المعنى صناع القرار. قم بتسمية سيناريوهات الجفاف باسم ماكبث لتسهيل المقارنات بين المشاريع والحفاظ على مسار تدقيق واضح، وترجمة المقاييس إلى كلمات يومية للمشغلين.

يتطلب تعزيز ثقافة تركز على البيانات التحقق المنتظم والتوثيق الواضح والتكامل السلس مع أدوات المؤسسة الحالية. والنتيجة هي قاعدة بيانات قابلة للتكيف تعمل على تحسين الطاقة المائية مع حماية إمدادات المياه في ظل الندرة.

هندسة البيانات وسير العمل العملي للتكامل بين R وEPANET

ابدأ بمتجر بيانات مركزي ومُؤرشف يحتوي على طوبولوجيا الشبكة، وخصائص المواد، ومناطق القياس المتقطعة (DMAs)، وموارد الطاقة الموزعة (DERs)، وقم بإنشاء خطوط أنابيب آلية تدفع التدفقات، والطلبات، وقراءات المستشعرات إلى نماذج R-EPANET. يحافظ هذا النهج على اتساق البيانات، ويسرع اختبار السيناريوهات، ويجعل النتائج قابلة للتتبع مع تزايد عدد عمليات المحاكاة.

مثّل الشبكة كرسوم بيانية بعُقد (تقاطعات، خزانات، مصادر) وروابط (أنابيب، مضخات، صمامات)، مع إرفاق سمات ثابتة وسلاسل زمنية للتدفقات والطلبات. وقم بمواءمة الوحدات والمراجع الإحداثية، ووسم السمات التنظيمية لدعم التحليلات المتوافقة وعمليات التدقيق المباشرة للمقاييس المشتقة مثل فقدان الضغط واستهلاك الطاقة في العمليات.

يجب أن يؤدي الحصول على البيانات من SCADA و AMI و GIS وسجلات المشغل إلى تغذية طبقة ETL نظيفة تترجم إلى حقول جاهزة لـ EPANET، مع إصدارات وطوابع زمنية محددة. قم بتخزين نسخ من البيانات الأولية والنظيفة والمتحقق منها لتمكين الاختبار الخلفي وإمكانية التكاثر عبر أعداد متزايدة من التشغيلات، مع الحفاظ على نسب البيانات للمراجعات وعمليات التدقيق.

تحديد سير العمل العملي: عمليات الاستيعاب الليلية تحدث بارامترات الشبكة، يتم تنفيذ عمليات تشغيل R-EPANET لمحاكاة الخصائص الهيدروليكية وجودة المياه حيثما ينطبق ذلك، وتظهر النتائج في جدول نتائج مخصص مفتاح بواسطة run_id والطابع الزمني والسيناريو. استخدم خطوات معيارية لفصل إعداد البيانات، وقياس بارامترات النموذج، والمحاكاة، وإعداد التقارير لتسهيل الصيانة وتسريع التكرارات.

تبني حوكمة تربط جودة البيانات بتصنيفات DMA و DERs. يقترح Hutton تصنيفًا معياريًا للمواد والمصادر وأصول الاستشعار، بينما تقدم Vernovas فهرسًا لأنواع الأدوات ومصدر المستشعرات. قم بتطبيق فحوصات مراقبة الجودة عند الإدخال وبعد كل تشغيل لاكتشاف حالات عدم تطابق الوحدات والقيم المفقودة والقيم المتطرفة قبل أن تحرف القرارات أو عمليات الإرسال التنظيمية.

تقديم مخرجات واضحة ومفهومة: رسوم بيانية وجداول تلخص الموثوقية، وتدفقات الذروة، وطاقة المضخات عبر السيناريوهات. تخزين المقاييس الموجزة جنبًا إلى جنب مع نتائج السلاسل الزمنية التفصيلية، مما يمكّن المشغلين والشركات من مقارنة العمليات في ظل أنماط الطلب والقيود التنظيمية المتغيرة مع الحفاظ على إمكانية التتبع الصديقة للتدقيق.

Plan for sourcing and optimization of hydro energy efficiency by modeling how flow adjustments and pump schedules affect energy use. Include the most impactful DERs in dmas contexts, and use the stored history of runs to identify robust operating envelopes. Keep practice notes and data dictionaries current, and use Verged naming conventions to simplify collaboration among teams and suppliers.

Design EPANET-ready schemas for pipe networks and reservoirs in SQL or CSV

Design EPANET-ready schemas by modeling pipes and reservoirs as distinct tables with stable IDs and clear relationships; this approach minimizes data losses and supports reliable monitoring across workflows. The general design follows EPANET’s data model and proposes a modular schema that integrates nodes, edges, tanks, and reservoirs into these components. It remains platform-agnostic and works with SQL databases or CSV exports, offering consistent data ingestion into EPANET and R for hydraulic analysis.

Core tables and key fields ensure compatibility with EPANET elements and provide robust characteristics for energy efficiency studies. Nodes store node_id, name, type (Junction, Reservoir, Tank), elevation, x_coord, and y_coord. Pipes capture pipe_id, from_node, to_node, length_m, diameter_mm, roughness, and status. Tanks map tank_id to node_id with diameter_m, height_m, initial_level_m, min_level_m, and max_level_m. Reservoirs attach reservoir_id to node_id with head_m, min_head_m, and max_head_m. Pumps define pump_id, from_node, to_node, curve_id, speed_rpm, and status. Valves hold valve_id, from_node, to_node, type, and setting. Demands link node_id with pattern_id and base_demand_LPS, while Patterns cover pattern_id, time_step, and multiplier. PipeHeadLoss or equivalent parameters may be stored per pipe to capture friction factors and headloss characteristics, enabling better alignment with hydraulic calculations. These options support a consistent combination of network geometry and hydraulic parameters across SQL or CSV sources.

Data integrity and relationships follow best practices: enforce foreign keys from Pipes to Nodes, Pumps to Nodes, and Demands to Patterns; require non-negative values for length_m, diameter_mm, height_m, and head values; use unit mappings to ensure diameters, lengths, and flows stay consistent when exporting to CSV. These constraints raise reliability and meet general requirements for reproducible simulations. Indexes on node_id, pipe_id, and pattern_id accelerate queries that assemble network topology and time-varying demands.

CSV export guidelines keep interfaces simple for R and EPANET imports. Use clearly named headers that mirror field labels (node_id, pipe_id, from_node, to_node, length_m, diameter_mm, roughness, tank_id, head_m, pattern_id, base_demand_LPS). Store units in a separate metadata file and include a version tag for schema evolution. Provide sample rows for a small test network to validate mapping between SQL data types and CSV text formats, ensuring both platforms read the same characteristics and maintain consistent values across pipelines and reservoirs.

Link EPANET hydraulic results to R data frames for quick plotting

Export EPANET results to CSV after each simulation and load them into two tidy R data frames for quick plotting: one for nodes (geographic positions, demand, head) and one for links (flow, velocity, status). This approach supports measuring hydraulic behavior across times, thus helping to compare decentralized configurations and assess scarcity risks under varying demand patterns.

• Define a consistent schema: nodes(id, x, y, type, demand, head, pressure) and links(id, from, to, length, diameter, flow, velocity, status). Include a time column in both frames to enable time-based plots and multi-criteria comparisons.
• Load and validate data in R: results_nodes <- read.csv("epanet_nodes.csv"); results_links <- read.csv("epanet_links.csv"); check types and units, then convert time to POSIXct using as.POSIXct(times, format="%Y-%m-%d %H:%M:%S").
• Merge with geographic data: if you have geographic coordinates, join results_nodes with a spatial dataframe to enable plotting on a map. Use sf or sp objects and coord_sf for accurate geographic graphs.
• Create quick time-series graphs: plot head or pressure over time for selected nodes, and plot flow or velocity over time for key links. Use ggplot2 with facet_wrap for comparing multiple nodes or links in a single figure.
• Compare demand scenarios: compute daily or hourly summaries (mean, max, percentile) and visualize how changes in demand affect pressure and flow. This supports measuring whether targets are met and identifying bottlenecks in least-cost configurations.
• Multi-criteria scoring: define a simple score combining reliability (pressure above threshold), service level (demand satisfaction), and energy implications (flow regimes). Compute within R and visualize heatmaps or radar plots to reveal shifts across scenarios.
• Procedures for reproducibility: store a para file with file paths, thresholds, and weights; script the import, cleaning, and plotting steps so analyses can be replicated across times and simulations (simulada). Keep a log of runs to monitor evolving goals and improvements.
• Quantify impacts with concise metrics: average head deficit, percent of nodes below target pressure, total flow deviations, and total simulated energy consumption. Present results in graphs and concise tables to guide decisions on demand management and energy efficiency.
• Practical tip: to speed plotting, pre-aggregate by node or link at each time step and then render only the summarized series; this reduces rendering time when working with large networks and numerous time steps.

Example workflow in R (conceptual):

results_nodes <- read.csv("epanet_nodes.csv"); results_links <- read.csv("epanet_links.csv"); results_nodes$time <- as.POSIXct(results_nodes$time); results_links$time <- as.POSIXct(results_links$time); library(dplyr); summary <- results_nodes %>% group_by(node_id, time) %>% summarize(mean_head = mean(head), max_head = max(head));

Create reproducible pipelines with R scripts to run EPANET scenarios

Adopt a Git-driven, project-wide reproducible pipeline in R to run EPANET scenarios across locations. Store core components: EPANET INP files, parameterized scenario definitions, and R scripts that produce clean results on a dedicated server. This setup enables colleagues to reproduce results, add new sites, and audit conservation gains.

Structure the workflow into a core sequence: data preparation, simulation, and results reporting. Use a wrapper function run_scenario(scenario, inp) that returns a tidy data frame with location, demand multiplier, energy use, and head pressure; run scenarios in parallel to speed up and keep the process seamless across cores. Focus on a lightweight data model that ties inputs to outputs, so adding a new site or scenario remains straightforward.

Define addition of scenario templates: specify demand shifts at fixed locations, adjust pump curves, and tune valve openings; maintain a global scenario catalog to enable easier comparison; utilize imputation for missing demand data to avoid gaps. Store the scenario metadata in a single reference table to support consistent across-site comparisons and auditability.

Leverage infrastructure: a server or cloud instance with multi-core support; use R packages like future and furrr to map over sites and scenarios; capture results in a centralized table so results can be queried by location or scenario; ensure logs and error handling are in place to support serious debugging and traceability.

Criterion for acceptance: keep all sites above a minimum pressure, e.g., 25 m, while targeting energy reductions of 10-25% depending on the location; compute a composite score balancing conservation and reliability; escalate any scenario that loses service at a site to the review stage for refinement.

Results from the pipeline play a decisive role in informing decisions about infrastructure investments and policy measures. The reproducible setup makes it easier to compare outcomes across sites, support addition of new locations, and demonstrate the value of targeted changes in a transparent, auditable way.

حساب مقاييس عمر الماء، واستهلاك الطاقة، وفقدان الضغط من عمليات المحاكاة

تصدير نتائج EPANET إلى إطار بيانات منظم وحساب ثلاثة مقاييس لكل موقع: عمر الماء، واستهلاك الطاقة، وفقدان الضغط، باستخدام R و EPANET. يدعم هذا النهج مراقبة التخزين ويتيح اتخاذ قرارات بشأن العمليات الفعالة من حيث استهلاك الطاقة دون انقطاع.

حساب عمر المياه عن طريق تتبع الوقت الذي تستغرقه المياه من دخول المصدر إلى كل عقدة. استرجاع عمر العقدة من EPANET، وتجميعه حسب الموقع وخزان التخزين، ورسم المدرجات التكرارية للكشف عن أنماط الركود. الإبلاغ عن النسبة المئوية الخامسة والخمسين والتسعين، ومقارنة جداول أيام الأسبوع مقابل عطلة نهاية الأسبوع. تساعدك هذه التدابير على استشعار مكان حدوث الركود ومكان الحاجة إلى التنظيف أو دوران الخزان. توجه هذه الأنماط العمليات المستهدفة وتحافظ على النطاقات الآمنة.

To quantify energy consumption, compute pump power as P = Q × H × η, with η in the typical range 0.6–0.8. Derive energy over a period E = P × Δt, summing across all pumps. Normalize by pumped volume to obtain energy per cubic meter. Track patterns by location and time‑of‑day to identify bottlenecks and opportunities for optimization; reporting per day and per pump clarifies where to upgrade pumps or adjust controls.

Compute head loss metrics: extract pipe head losses from hydraulic results, aggregate to system-wide and per-km levels, and report total head loss, mean loss, and maximum loss per corridor. Use a chosen model (Darcy–Weisbach or Hazen–Williams) and store the results with a timestamp. Mapping these values by location highlights critical links and informs maintenance to reduce outage risk.

Integrates these measures into a decision-support workflow that aligns with standards. The paper demonstrates how to monitor and treat data from EPANET, promoting optimization across patterns and storage locations. The approach supports almeida’s findings on localized network response and helps decision makers promote energy efficiency and reliability. This stance aligns with almeida.

Practical tips: keep results within a consistent schema, store as CSV or Parquet, and ensure reproducibility. Compute daily aggregates, validate inputs, and set up automated checks to ensure energy and age values stay within physical limits. Use clear naming for location, component type (node or pipe), and timestamp to enable rapid filtering and trend analysis.