
تعداد نشریات | 163 |
تعداد شمارهها | 6,877 |
تعداد مقالات | 74,134 |
تعداد مشاهده مقاله | 137,826,916 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 107,229,625 |
ادغام مدیریت دانش و یادگیری ماشین برای بهینهسازی عملکرد تصفیه آب: مطالعه موردی در تصفیهخانه کوت امیر | ||
تحقیقات کتابداری و اطلاعرسانی دانشگاهی | ||
دوره 58، شماره 4، دی 1403، صفحه 1-22 اصل مقاله (1.84 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jlib.2025.391697.1774 | ||
نویسندگان | ||
هادی الهایی1؛ منصور کوهی رستمی* 1؛ سید محمد اشرفی2 | ||
1گروه علم اطلاعات و دانششناسی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران | ||
2گروه مهندسی عمران، ، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران | ||
چکیده | ||
هدف: در سالهای اخیر، بهرهبرداری بهینه از تصفیهخانههای آب با چالشهای متعددی از جمله نوسانات کیفیت آب، افزایش هزینههای عملیاتی و نیاز به تصمیمگیری سریع و هوشمند مواجه شده است. در این راستا، استفاده از فناوریهای نوین مدیریت دانش، دادهکاوی و هوش مصنوعی به عنوان ابزارهای توانمند برای بهینهسازی فرایندهای عملیاتی اهمیت یافته است. هدف این پژوهش، ارزیابی تأثیر الگوریتمهای یادگیری ماشین بر بهینهسازی عملکرد تصفیهخانه کوت امیر اهواز با تأکید بر نقش مدیریت دانش بوده است. روشپژوهش: این پژوهش از نوع کاربردی و با رویکرد دادهمحور انجام شده است. جامعه پژوهش شامل بیش از 40,000 رکورد دادههای واقعی ثبتشده طی پنج سال از پارامترهای کیفی و عملیاتی تصفیهخانه کوت امیر بود. دادهها پس از گردآوری، پیشپردازش و نرمالسازی شدند و در قالب دو مجموعه آموزشی (%70) و آزمون (%30) مورد استفاده قرار گرفتند. سه مدل یادگیری ماشین شامل شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، جنگل تصادفی (RF) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای پیشبینی کیفیت آب و بهینهسازی مصرف مواد شیمیایی مورد ارزیابی قرار گرفتند. از برنامه نویسی Python و نرمافزارهای SPSS و Excel برای تحلیل و مدلسازی دادهها استفاده شد. یافتهها: نتایج ارزیابی مدلها نشان داد که مدل شبکه عصبی مصنوعی با دقت ۹۴.۷ درصد و شاخص تعیین ۰.۹۱، بهترین عملکرد را در پیشبینی تغییرات کیفیت آب داشته است. مدل جنگل تصادفی نیز با دقت ۹۲.۱ درصد و شاخص تعیین ۰.۸۸، توانایی بالایی در شناسایی الگوهای پیچیده کیفیت آب نشان داد. مدل ماشین بردار پشتیبان با دقت ۸۹.۳ درصد و خطای بالاتر، عملکرد کمتری داشت. پیادهسازی مدیریت دانش با استفاده از این مدلها منجر به پیشبینی بهبود کیفیت آب خروجی و چگونگی تسهیل انتقال دانش عملیاتی به اپراتورها میگردد. نتیجهگیری: نتایج نشان میدهد که ادغام مدیریت دانش و یادگیری ماشین، راهکاری مؤثر برای بهینهسازی عملکرد تصفیهخانههای آب است و میتواند به عنوان الگویی برای سایر تأسیسات مشابه مورد استفاده قرار گیرد. بهرهگیری از فناوریهای نوین، میتواند در پیشبینی و انتقال دانش در سازمانهای دادهمحور مؤثر باشد. | ||
کلیدواژهها | ||
مدیریت دانش؛ مدل مفهومی؛ یادگیری ماشین؛ تصفیه خانه کوت امیر؛ بهینه سازی عملکرد | ||
مراجع | ||
آبگون، علی؛ ابراهیمی، کیومرث؛ و حیدری، منصوره (1403). بررسی وقایع آسیبزای رودخانه تالار با ارائه یک چارچوب پیشنهادی. علوم ومهندسی آبخیزداری ایران، 18(66)، 73-87. http://jwmsei.ir/article-1-1139-fa.html بهرامنیا، محمد، و دریکوند، احسان (1397). ارائه مدلی برای ارزیابی کیفیت عملکردی تصفیه خانه های آب. آب و فاضلاب، 29(3)، 99-114. جمالیفر، سیدعمار (1400). بررسی مدلهای مدیریت دانش و استخراج یک مدل جامع (مقاله مروری). پژوهشهای نوین در مدیریت کارآفرینی و توسعه کسبوکار، 5(2)، 326-346. سلماسی، سمانه؛ سهرابی، روحالله؛ رهبر، امیرحسین؛ و محمدی، حیدر (1399). مطالعه امکانسنجی کسبوکار نوپا تفکیک از مبدأ و جمعآوری پسماند جامد شهری قابل بازیافت با استفاده از فناوری دیجیتال: مطالعه موردی شهر همدان. اقتصاد شهری، 5(2)، 135-148. کلامی، عبدالحکیم؛ مهرانی، هرمز؛ سعیدی، پرویز، و عباسی، ابراهیم (1401). شناسایی و تحلیل عوامل مؤثر بر بازاریابی اجتماعی در حوزه صنعت آب و فاضلاب کشور. آب و توسعه پایدار، 9(1)، 53-60. قصوری، علی (1401). بررسی جایگاه مدیریت دانش در تحقق اهداف سازمان. چشم انداز حسابداری و مدیریت، 5(57)، 146-153. یوسفیان، الهه؛ فقیهی، ابوالحسن، و دانشفرد، کرمالله، (1400). طراحی الگوی خطمشی منسجم حکمرانی آب در ایران. علوم مدیریت ایران، 16(64)، 1-32. محرابی، نازیلا، خراشادیزاده، سحر و کریمیان، راحله (1402). شناسایی مؤلفههای هوش مصنوعی در پیادهسازی مدیریت دانش. علوم و فنون مدیریت اطلاعات، 9(3)، 351-390. Alikhani, M. R. and Moeini, R. (2023). Genetic Programming Method in Urban Water Consumption Prediction (Case Study: Najafabad City). Journal of Water and Sustainable Development, 10(3), 87-98. https://jwsd.um.ac.ir/article_44745.html?lang=en . (in Persian) Amini, G., Farmani Entezam, H., Jan Sadeqpour, A., Davoodabadi, A. (2018). Identification and extraction of water consumption patterns using data mining method (case study of Qom Water and Wastewater Company). The Second Iranian Congress of Water and Wastewater Science and Engineering, Isfahan, Iran. https://civilica.com/doc/855951 . (in Persian) Anna, N. E. V., & Mannan, E. F. (2020). Big data adoption in academic libraries: A literature review. Library Hi Tech News, 37(4), 1-5. https://doi.org/10.1108/LHTN-11-2019-0079 Arora, S. (2023). Data mining vs. machine learning: The key difference. Available at https://www.cprime.com/resources/blog/data-mining-vs-machine-learning-key-differences-you-should-know/ Avand, M. T. , Janizadeh, S. and Farzin, M. (2019). Groundwater Potential Determination on Yasouj-Sisakht area Using Random Forest and Generalized Linear Statistical Models. Journal of Range and Watershed Managment, 72(3), 609-623. https://jrwm.ut.ac.ir/article_74595.html?lang=en Awdaa, A. A., & Alabbas, S. A. A. Presenting an interactive marketing model with a customer knowledge management approach in the tourism industry. Barkdoll, B., Pakdehi, M., Ardestani, M., & Niksokhan, M. H. (2022). Using adaptive hierarchical process for excess chlorine risk assessment in a water distribution network: A case study. Available at https://doi.org/10.2139/ssrn.4214331 Cechinel, M. A. P., Neves, J., Fuck, J. V. R., de Andrade, R. C., Spogis, N., Riella, H. G., … Soares C. (2024). Enhancing wastewater treatment efficiency through machine learning-driven effluent quality prediction: A plant-level analysis. Journal of Water Process Engineering, 58, 104758 . Cox, C., & Tzoc, E. (2023). ChatGPT: Implications for academic libraries. College and Research Libraries News, 84(3), 99. https://doi.org/10.5860/crln.84.3.99 da Silveira Barcellos, D., & de Souza, F. T. (2022). Optimization of water quality monitoring programs by data mining. Water Research, 221, 118805. https://doi.org/10.1016/j.watres.2022.118805 Dogan, A., & Birant, D. (2021). Machine learning and data mining in manufacturing. Expert Systems with Applications, 166, 114060. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.114060 Doña, C., Chang, N.-B., Caselles, V., Sánchez, J. M., Camacho, A., Delegido, J., & Vannah, B. W. (2015). Integrated satellite data fusion and mining for monitoring lake water quality status of the Albufera de Valencia in Spain. Journal of Environmental Management, 151, 416-426. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2014.12.003 Fathabadi, H., Khanedan, R. (2014). Presenting a model for analyzing water consumption patterns using data mining, a case study of Mazandaran province, Sari county. Tarbiat Moalem University, Tehran. https://elmnet.ir/doc/10791100-10415 (in Persian) Ferdowsizadeh, S., Noruzi, A., Ghanbarzadeh, M., & Zadnajaf, K. (2024). Application of long tail theory in digital bookstores. Library and Information Sciences, 27(2), 109-138. https://doi.org/10.30481/lis.2024.445273.2144 (in Persian) Gayton, J. T. (2008). Academic libraries: “Social” or “communal?” The nature and future of academic libraries. Journal of Academic Librarianship, 34(1), 60-66. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2007.11.011 Ghosoori, A. (2022). Investigating the position of knowledge management in achieving the goals of the organization. Journal of Accounting and Management Vision, 5(57), 146-153. https://www.jamv.ir/article_148651.html?lang=en (in Persian) Hussein, E. E., Jat Baloch, M. Y., Nigar, A., Abualkhair, H. F., Aldawood, F. K., & Tageldin, E. (2023). Machine learning algorithms for predicting the water quality index. Water, 15(20), 3540. https://doi.org/10.3390/w15203540 Jayaraman, P., Nagarajan, K. K., Partheeban, P., & Krishnamurthy, V. (2024). Critical review on water quality analysis using IoT and machine learning models. International Journal of Information Management Data Insights, 4(1), 100210. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2023.100210 Jayaraman, P., Nagarajan, K. K., Partheeban, P., & Krishnamurthy, V. (2024). Critical review on water quality analysis using IoT and machine learning models. International Journal of Information Management Data Insights, 4(1), 100210. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2023.100210 Jeihouni, M., Toomanian, A., & Mansourian, A. (2020). Decision tree-based data mining and rule induction for identifying high quality groundwater zones to water supply management: A novel hybrid use of data mining and GIS. Water Resources Management, 34, 139-154. https://doi.org/10.1007/s11269-019-02447-w Jenny, H., Alonso, E. G., Wang, Y., & Minguez, R. (2020). Using artificial intelligence for smart water management systems. Asian Development Bank. http://dx.doi.org/10.22617/BRF200191-2 Jenny, H., Alonso, E. G., Wang, Y., & Minguez, R. (2020). Using artificial intelligence for smart water management systems. Asian Development Bank. http://dx.doi.org/10.22617/BRF200191-2 Khoshravesh M, Hosseini Vardanjani SMR, Takkari Sudjani H, Ghhreman M. (2024). Evaluation of Groundwater Quality using the GQI Index for Drinking Purposes. J watershed manage res 15 (2) , 119-1 DOI: 10.61186/jwmr.15.2.1 . (in Persian) Kolli, K., & Seshadri, R. (2013). Ground water quality assessment using data mining techniques. International Journal of Computer Applications, 76(15), 39-45. https://doi.org/10.5120/13324-0885 Lahve, R. (2023). Data mining and its applications for knowledge management: A literature review international. Journal of Computational Research in Engineering and Scienc, 1(1), 26-33. Lin, H., Cui, J., & Bai, X. (2021). Feature extraction of marine water pollution based on data mining. Symmetry, 13(2), 355-368. https://doi.org/10.3390/sym13020355 Lippincott, J. K. (2010). A mobile future for academic libraries. Reference Services Review, 38(2), 205-213. https://doi.org/10.1108/00907321011044981 Liu, L., & Liu, W. (2023). The engagement of academic libraries in open science: A systematic review. Journal of Academic Librarianship, 49(3), 102711. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2023.102711 Mabona, A., Van Greunen, D., & Kevin, K. (2024, May). Integration of artificial intelligence (AI) in academic libraries: A systematic literature review. In 2024 IST-Africa Conference (IST-Africa) (pp. 1-9). IEEE. https://doi.org/10.23919/IST-Africa63983.2024.10569288 Malekian, A. , Razandi, Y. , Kalighi, S. and Farokhzadeh, B. (2016). Assessment of temporal and spatial changes of groundwater quality using hybrid Boolean, Fuzzy and Geostatistical (Case study: Varamin plain). Applied Field Crops Research, 29 (1), 126-135. https://aj.areeo.ac.ir/article_109571.html?lang=en . (in Persian) Mohandsadeghi, S Al, Moghan, M., Alikhani, S. (2022). Investigating the position of data mining in the knowledge management process and presenting a conceptual model for knowledge extraction. Tomorrow's Management, 14(45), 69. https://www.magiran.com/paper/1552985 (in Persian) Mondejar, M. E., Avtar, R., Diaz, H. L. B., Dubey, R. K., Esteban, J., Gómez-Morales, A., . . . & Prasad, K. A. (2021). Digitalization to achieve sustainable development goals: Steps towards a smart green planet. Science of The Total Environment, 794, 148539. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.148539 Mozafari, A. , Ali Ahmadi, A. and Mozafari, A. (2022). Identification and Prediction of Consumption Behavior Using Decision Tree and Consumer Value Pyramid. Journal of Water and Wastewater; Ab va Fazilab (in persian) , 33 (2), 89-106. https://www.wwjournal.ir/article_153332.html?lang=en . (in Persian) Naderian, D., Noori, R., Heggy, E., Bateni, S. M., Bhattarai, R., Nohegar, A., & Sharma, S. (2024). A water quality database for global lakes. Resources, Conservation and Recycling, 202, 107401. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2023.107401 Najafzadeh, M. and Lottfi-Dashbalagh, M. (2021). Application of Optimized Neuro-Fuzzy Models for Estimation of Water Quality Index in Karun River. Amirkabir Journal of Civil Engineering, 53(8), 3453-3466. https://ceej.aut.ac.ir/article_3942.html?lang=en . (in Persian) Obiuto, N. C., Ninduwezuor-Ehiobu, N., Ani, E. C., Olu-lawal, K. A., & Ugwuanyi, E. D. (2024). Simulation-driven strategies for enhancing water treatment processes in chemical engineering: addressing environmental challenges. Engineering Science & Technology Journal, 5(3), 854-872. Ponce Romero, J. M., Hallett, S. H., & Jude, S. (2017). Leveraging big data tools and technologies: addressing the challenges of the water quality sector. Sustainability, 9(12), 2160-2169. https://doi.org/10.3390/su9122160 Rana, R., & Bhambri, P. (2025). Ai-driven mcdm tools for optimizing industrial wastewater treatment. Modern SuperHyperSoft Computing Trends in Science and Technology, 61-106. Razman, N., Wan Ismail, W., Abd Razak, M., Ismail, I., & Jamaludin, J. (2023). Design and analysis of water quality monitoring and filtration system for different types of water in Malaysia. International Journal of Environmental Science and Technology, 20(4), 3789-3800. https://doi.org/10.1007/s13762-022-04192-x Rezania, N., Hasani Zonoozi , M., Saadatpour, M., (2021). Turbidity Removal from Water Using Graphene Oxide as Coagulant and Modeling with Artificial Neural Network, Journal of Environmental Sciences and Technology, 23(8), 1-17. https://sanad.iau.ir/Journal/jest/Article/838325 . (in Persian) Rezvani GhalHari M, Ajami B, Ghoholdouei Milan E, Khalooi M, Mahvi a H. (2022). Evaluation of Groundwater Quality for Drinking Purposes in Kashan Using Water Quality indicators. Ijhe 14 (4) :615-6. URL: http://ijhe.tums.ac.ir/article-1-6559-fa.html . (in Persian) Sabzalian, R., Noruzi, A., & Nazari, M. (2021). Study of customer journey map in electronic bookshops. Academic Librarianship and Information Research, 55(4), 1-25. https://doi.org/10.22059/jlib.2022.340459.1599 (in Persian) Schniederjans, D. G., Curado, C., & Khalajhedayati, M. (2020). Supply chain digitisation trends: An integration of knowledge management. International Journal of Production Economics , 220 , 107439 https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.07.012 Shal, T., Ghamrawi, N., & Naccache, H. (2024). Leadership styles and AI acceptance in academic libraries in higher education. Journal of Academic Librarianship, 50(2), 102849. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2024.102849 Shams, M. Y., Elshewey, A. M., El-Kenawy, E. S. M., Ibrahim, A., Talaat, F. M., & Tarek, Z. (2024). Water quality prediction using machine learning models based on grid search method. Multimedia Tools and Applications, 83(12), 35307-35334. https://doi.org/10.1007/s11042-023-16737-4 Soleimanpour S, Mesbah S, Hedayati B. (2018). Application of CART decision tree data mining to determine the most effective drinking water quality factors (case study: Kazeroon plain, Fars province). ijhe. 11 (1) :1-14. URL: http://ijhe.tums.ac.ir/article-1-5881-fa.html . (in Persian) Talebian, M., Ahmadifar, H R., Mirroshandel, S A., Shakeri, M., (2019). Forecasting water consumption using data mining techniques. Third International Conference on Soft Computing, Rudsar. https://civilica.com/doc/1006133 . (in Persian) Villarín, M. C., & Merel, S. (2020). Paradigm shifts and current challenges in wastewater management. Journal of hazardous materials, 390, 122139. Yang, G. (2019). Marine water quality monitoring and management system model based on data mining. Journal of Coastal Research, 94(SI), 11-15. https://doi.org/10.2112/SI94-003.1 Zhang, J., Sheng, Y., Chen, W., Lin, H., Sun, G., & Guo, P. (2021). Design and analysis of a water quality monitoring data service platform. Computers, Materials and Continua, 66(01), 389-405. https://doi.org/10.32604/cmc.2020.012384 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 183 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 156 |