تخمین ضریب پخش طولی آلاینده ها در مجاری روباز با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
Authors
abstract
انتقال طولی آلاینده ها یکی از مراحل مهم در فرآیند رقیق سازی آلاینده ها میباشد که شناخت آن از اهمیت ویژهایبرخوردار است. دشواری اندازه گیری ضریب انتشار طولی در رودخانهها نیاز به استفاده از روشهای مناسب مدلسازیدر پیشبینی این ضریب را بیشتر میکند. یکی از روشهای کارآمد مدل سازی شبکه عصبی مصنوعی است که یکی ازتکنیکهای هوش مصنوعی محسوب میشود. در این مدل بدون استفاده از معادلات پیچیده غیرخطی، میتوان دینامیکحاکم بر سیستم را استخراج نموده و از این طریق، خروجی مدل را پیشبینی نمود. در این مطالعه ضریب انتشار طولی باتوجه به مقادیر پارامترهای هیدرولیکی و هندسی رودخانه ها به عنوان پارامترهای ورودی و با استفاده از شبکه عصبیمصنوعی پیش بینی گردید. نتایج نشان داد شبکه پرسپترون پیشخور، پس انتشار خطا از دقت مناسبی برای تخمین ضریبپخش طولی آلودگی برخوردار است. نتایج تحلیل ترکیب پارامترهای ورودی نشان داد که با لحاظ نسبت سرعت به سرعت0 % و در صورت لحاظ / 0 و تابع خطا برابر 87 / برشی بهعنوان پارامتر ورودی مدل، میزان ضریب تعیین همبستگی 841/ 0 و تابع خطا برابر 01 / نسبت عرضجریان به عمق جریان بهعنوان پارامتر ورودی، میزان ضریب تعیین همبستگی 7% حاصل شد. بنابراین نسبت سرعت بهسرعت برشی یا ضریب زبری دارای تأثیر بیشتری بر ضریب انتشار طولی است.روشارائهشده در این تحقیق رهیافتی کارآمد در تخمین ضریب پخش طولی آلودگی در رودخانه ها محسوب شده و قابلیتترکیب با سایر مدلهای پخش آلودگی را دارا میباشد.
similar resources
تخمین ضریب تبدیل شلتوک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در خشک کردن بستر سیال
The objective of this research was to predict head rice yield (HRY) in fluidized bed dryer using artificial neural network approaches. Several parameters considered here as input variables for artificial neural network affect operation of fluidized bed dryers. These variables include: air relative humidity, air temperature, inlet air velocity, bed depth, initial moisture content, final moisture...
full textتخمین ضریب تبدیل شلتوک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در خشک کردن بستر سیال
The objective of this research was to predict head rice yield (HRY) in fluidized bed dryer using artificial neural network approaches. Several parameters considered here as input variables for artificial neural network affect operation of fluidized bed dryers. These variables include: air relative humidity, air temperature, inlet air velocity, bed depth, initial moisture content, final moisture...
full textتخمین ضریب فشار جانبی ماسه ها با استفاده از آزمایش نفوذ مخروط در محفظه کالیبراسیون و شبکه عصبی مصنوعی
تعیین دقیق و مناسب پارامترهای خاک همواره در طراحی‌های ژئوتکنیکی مورد توجه بوده است. پیش بینی دقیق پارامترهای تاثیرگذار ماسه از آزمایشات برجا نظیر (CPT)، یکی از چالشی‌ترین مسایل در مهندسی ژئوتکنیک است. در این تحقیق با استفاده از نتایج آزمایش کالیبراسیون نفوذ مخروط که در دانشگاه‌ها و موسسات معتبر انجام شده‌اند و همچنین سیستمی متشکل از سه نوع شبکه عصبی مصنوعی، پارامتر ضریب فشار جانبی ماسه در حالت ...
full textتخمین ضریب پخش طولی در جریان‌های سطحی با استفاده از آنالیز ابعادی
ضریب پخش طولی یکی از پارامترهای مهم در حل معادله انتقال آلودگی در جریان‌های سطحی میباشد. در مقاله حاضر رابطه جدیدی به منظور برآورد دقیق‌تر ضریب پخش طولی در جریان آب‌های سطحی ارائه شده است. این رابطه با استفاده از داده‌های 176 رودخانه و کانال مختلف و کاربرد تکنیک آنالیز ابعادی بدست آمد. رابطة جدید ارائه شده با 18 رابطة منتخب برای مجموعة داده‌های فوق‌الذکر مورد مقایسه قرار گرفت. نتایج حاکی از دو...
full textMy Resources
Save resource for easier access later
Journal title:
دانش آب و خاکجلد ۲۶، شماره شماره۱ بخش ۲، صفحات ۲۲۵-۲۳۸
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023