
تعداد نشریات | 163 |
تعداد شمارهها | 6,878 |
تعداد مقالات | 74,135 |
تعداد مشاهده مقاله | 137,885,398 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 107,254,149 |
کارایی شبکه عصبی مبتنی بر مونتکارلو در ارزیابی عملکرد چاههای پمپاژ | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 56، شماره 5، مرداد 1404، صفحه 1239-1264 اصل مقاله (1.93 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.390979.669891 | ||
نویسندگان | ||
عبدالرزاق قولی1؛ عبدالرضا ظهیری* 2؛ جمشید پیری3 | ||
1گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی آب و خاک، دانشگاه علومکشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
2گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
3گروه مهندسی آب، دانشگاه زابل، زابل، ایران | ||
چکیده | ||
پژوهش حاضر با هدف ارزیابی کارایی شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه در تخمین دور پمپ چاههای آب شرب بندر ترکمن با استفاده از پارامترهای آبدهی پمپ، عمق نصب پمپ و تراز آب زیرزمینی انجام شده است. این مطالعه شامل یک رویکرد یکپارچه از مدلسازی شبکههای عصبی مصنوعی و تحلیل حساسیت آن و نیز شبیهسازی مونت-کارلو است. نتایج شبکه عصبی نشان داد که این مدل دارای عملکرد قابل قبولی برای پیشبینی دور پمپ چاهها میباشد. همچنین مشخص شد که عملکرد این مدل بهطور قابل توجهی تحت تأثیر تغییرات فصلی قرار دارد. بهترین عملکرد آن در مراحل آموزش و آزمون به ترتیب در ماه خرداد با 98/0=R² و 15/15=RMSE و در ماه فروردین با 99/0=R² و 13/16=RMSE مشاهده شد. نتایج تحلیل حساسیت متغیرهای ورودی نشان داد که سطح آب زیرزمینی با ۴۸ درصد، بیشترین تأثیر را بر دور پمپ دارد و پس از آن آبدهی پمپ با ۳۷ درصد و عمق نصب پمپ با ۱۵ درصد قرار دارند. تحلیل شاخص قابلیت اطمینان (بتا) نشان داد که سامانه پمپاژ مورد مطالعه دارای تغییرات عملکرد فصلی قابل توجهی است، بهطوری که در ماههای زمستان، دارای قابلیت اطمینان عالی (با بتای 2/2-7/1) و در ماههای تابستان دارای قابلیت اطمینان منفی است که نشاندهنده احتمال خرابی سامانه و یا مصرف بیش از حد انرژی توسط پمپها است. روش ارائه شده در این تحقیق، چارچوب عملی برای مدیران آب و فاضلاب برای بهینهسازی عملیات پمپاژ، کاهش هزینههای انرژی و بهبود مدیریت منابع آب در مناطق خشک را ارائه میدهد. | ||
کلیدواژهها | ||
سیستم پمپاژ؛ شبیهسازی مونتکارلو؛ شاخص قابلیت اطمینان؛ شبکه عصبی مصنوعی؛ تحلیل حساسیت | ||
مراجع | ||
Ahmed, E.E. & Demirci, A. (2022). Multi-stage and multi-objective optimization for optimal sizing of stand-alone photovoltaic water pumping systems. Energy, 252, 124048. Alizadeh, H. & Mousavi, S.J. (2013). Coupled stochastic soil moisture simulation‐optimization model of deficit irrigation. Water Resources Research, 49(7), 4100-4113. Almazrouei, S.M., Dweiri, F., Aydin, R., & Alnaqbi, A. (2023). A review on the advancements and challenges of artificial intelligence based models for predictive maintenance of water injection pumps in the oil and gas industry. SN Applied Sciences, 5(12), 391-412. Barandier, P. & Cardoso, A.J.M. (2023). A review of fault diagnostics in heat pumps systems. Applied Thermal Engineering, 228, 120454. Blischke, W.R. & Murthy, D.P. (2011). Reliability: modeling, prediction, and optimization. John Wiley & Sons. Brahami, M.A., Dahane, M., Souier, M., & Sahnoun, M. (2022). Sustainable capacitated facility location/network design problem: a non-dominated sorting genetic algorithm based multiobjective approach. Annals of Operations Research, 311(2), 821-852. Chojaczyk, A.A., Teixeira , A.P., Neves , L.C., Cardoso, J.B., & Soares, C.J. (2015). Review and application of artificial neural networks models in reliability analysis of steel structures. Structural Safety, 52, 78-89. Daechini, F., Vafakhah, M., Moosavi, V., & Zabihi Silabi, M., (2021). Estimation of environmental flow indicators in the downstream of golestan and Voshmgir dams. Journal of Ecohydrology, 8(3), 677-690. in persian. da Silva, J.B., Santos Júnior, E.P., Siqueira e Silva, S.M., Maciel , V.G., Sales , A.T., de Sá Barreto Sampaio, E.V., Rotela Junior, P., Coelho Junior, L.M., Dubeux Jr, J.C.B., Cezar Menezes, R.S., & Dutra, E.D. (2024). Economic and energetic analysis of cactus pear biomass production systems with increasing levels of technological intensity. Industrial Crops and Products, 208, 117883. Gan, X., Pei , J., Pavesi, G., Yuan, Sh., & Wang, W. (2022). Application of intelligent methods in energy efficiency enhancement of pump system: A review. Energy Reports,8, 11592-11606. Lavrič, H., Drobnič, K., & Fišer, R. (2024). Model-Based Assessment of Energy Efficiency in Industrial Pump Systems: A Case Study Approach. Applied Sciences, 14(22), 10430. Mayer, M.J., Szilágyi, A., & Gróf, G. (2020). Environmental and economic multi-objective optimization of a household level hybrid renewable energy system by genetic algorithm. Applied Energy, 269, 115058. Mohammadi, Z., Heidari, F., Fasamanesh, M., Saghafian, A., Amini, F., & Jafari, S.M. (2023). Centrifugal pumps. Transporting Operations of Food Materials Within Food Factories. Elsevier. 155-200. Piri, J., Pirzadeh, B., Keshtegar, B., & Givehchi, M. (2021). Reliability analysis of pumping station for sewage network using hybrid neural networks-genetic algorithm and method of moment. Process Safety and Environmental Protection, 145, 39-51. Ramin, E., Flores-Alsina, X., Gaszynski, C., Harding, Th., Ikumi, D., Brouckaert, C., Brouckaert, B., Modiri, D., Al, R., Sin, G., & Gernaey, K.V. (2022). Plant-wide assessment of alternative activated sludge configurations for biological nutrient removal under uncertain influent characteristics. Science of The Total Environment, 822. Salimi, S., Mawlana, M., & Hammad, A. (2018). Performance analysis of simulation-based optimization of construction projects using high performance computing. Automation in Construction, 87, 158-172. Shirazi, F., Zahiri, A., Piri, J., & Dehghani, A.A. (2014). Estimation of river high flow discharges using friction-slope method and hybrid models. Water Resources Management, 38(3), 1099-1123. Yu, W., Wenjin Yu a, Zhou, P., Miao, Z., Zhao, H., Mou, J., & Zhou, W. (2024). Energy performance prediction of pump as turbine (PAT) based on PIWOA-BP neural network. Renewable Energy, 222, 119873. Zhang, H., Xia, X., & Zhang, J. (2012). Optimal sizing and operation of pumping systems to achieve energy efficiency and load shifting. Electric Power Systems Research, 86, 41-50.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 104 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 56 |