| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,119 |
| تعداد مقالات | 76,511 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,889,709 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,007,985 |
توسعه و بهینهسازی هندسه کانال رودخانه زایندهرود با استفاده از مدلسازی هیدرولیکی و الگوریتم بهینهسازی پرنده منشی | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 56، شماره 9، آذر 1404، صفحه 2593-2612 اصل مقاله (2.38 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.398207.669972 | ||
| نویسندگان | ||
| محمد مهدی ملکپور* 1؛ محمد مهدی احمدی2؛ کورش قادری2؛ یوسف رجبی زاده2 | ||
| 1گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران | ||
| 2گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران. | ||
| چکیده | ||
| هندسه مقطع رودخانه و تغییر شکل آن یکی از مسائل مهم و تاثیرگذار در زمینه مهندسی آب و رودخانه بوده و تاثیر مستقیم بر مدیریت، سلامت و جریان رودخانه دارد. دستیابی به شکل بهینه مقطع رودخانه از جمله مهمترین اقدامات سازهای برای مدیریت رودخانه بوده که به کنترل سیل و کاهش تلفات جانی و مالی میانجامد. در این مطالعه، به منظور استخراج پارامترهای هندسی مقاطع عرضی و بررسی شرایط هیدرولیکی جریان، از نرمافزار HEC-RAS برای رودخانه زایندهرود در استان اصفهان استفاده شد. برای تعیین هندسه بهینه مقاطع عرضی رودخانه، الگوریتم بهینهسازی پرنده منشی (SBOA) به کار گرفته شد که هدف آن، حداکثرسازی حجم لایروبی در عین حفظ پایداری هیدرولیکی بوده است. برای ارزیابی میزان انحراف هر مقطع با حالت بهینه خود، شاخص مقطع بهینه (OCI) مورد استفاده قرار گرفت تا مقدار عددی انحراف هر مقطع از وضعیت بهینه مشخص گردد. نتایج نشان داد که پس از بهینهسازی، مساحت مقاطع عرضی به طور کلی افزایش یافته و انحراف از هندسه بهینه در مقاطع پاییندست بیشتر بوده است. با تغییر مقدار شاخص OCI بین %1 تا %53، روند افزایشی آن از بالادست به پاییندست مشهود بوده که بیانگر نیاز بیشتر به اصلاح مقطع در مقاطع پاییندست است. در نهایت، این رویکرد بهینهسازی عملکرد مؤثری از خود نشان داد و ظرفیت آبگذری رودخانه را پس از بهینهسازی تا %89/28 افزایش داد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| رودخانه زایندهرود؛ شاخص مقطع بهینه (OCI)؛ شبیهسازی هیدرولیکی؛ لایروبی؛ HEC-RAS | ||
| مراجع | ||
|
Abou Zaki, N., Torabi Haghighi, A. M., Rossi, P., Tourian, M. J., Bakhshaee, A., & Kløve, B. (2020). Evaluating Impacts of Irrigation and Drought on River, Groundwater and a Terminal Wetland in the Zayanderud Basin, Iran. Water 12(5):1302. Anand, A. K., & Pradhan, S. P. (2024). Modelling of insitu channel migration vis-à-vis bank stability of Brahmani River, Odisha. Model. Earth Syst. Environ. 10:3157–3179. https://doi.org/10.1007/s40808-023-01948-3. Biswal, S., Sahoo, B., Jha, M. K., & Bhuyan, M. K. (2023). A hybrid machine learning-based multi-DEM ensemble model of river cross-section extraction: Implications on streamflow routing. Journal of Hydrology 625(Part A):129951. Burele, S., Sharma, S., Ahmad, Z., & Gupta, I. (2014). Numerical simulation-optimization for channelization of River Kosi. International Journal of Scientific Engineering and Technology 3(9):1149-1155. Chang H. H. (1980). Geometry of gravel streams, J. Hydraul. Div. 106(9):1443–1456. Chang, S. Y., Ghahremani, Z., Manuel, L., Erfani, S. M. H., Shen, C., Cohen, S., Van Meter, K. J., Pierce, J. L., Meselhe, E. A., & Goharian, E. (2024). The Geometry of Flow: Advancing Predictions of River Geometry With Multi-Model Machine Learning. Water Resources Research 60(10). https://doi.org/10.1029/2023WR036733. Easa, S. M., Vatankhah, A. R., & Abd El Halim, A. O. (2011). A simplified direct method for finding optimal stable trapezoidal channels. Intl. J. River Basin Management 9(2):85-92. http://dx.doi.org/10.1080/15715124.2011.565771. Erfani, S. M. H., Erfani, M., Cohen, S., Downey, A. R. J, & Goharian, E. (2024). A large dataset of fluvial hydraulic and geometry attributes derived from USGS field measurement records”. Environmental Modelling & Software, 180:106136. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2024.106136. Feng, X. (2019). Construction time-cost optimization of river dredging project in cold region based on NSGA-II algorithm. Earth and Environmental Science, 371: 022032. https://doi.org/10.1088/1755-1315/371/2/022032. Fu, Y., Liu, D., Chen, J., & He, L. (2024). Secretary bird optimization algorithm: a new metaheuristic for solving global optimization problems. Artificial Intelligence Review, 57:123. https://doi.org/10.1007s10462-024-10729-y. Ghenaati, B., Ahmadi, M. (2023). Modeling Hydrologic Consequences of Land Use and Climate Changes: The Case of Zayanderud Basin. AUT Journal of Modeling and Simulation, 55(2):327-342. https://doi.org/10.22060/miscj.2024.22881.5347. Huang, H. Q., & Nanson, G. C. (2002). A stability criterion inherent in laws governing alluvial channel flow. Earth Surface Processes and Landforms, 27(9):929-944. Lamine, B. O. M., Ferreira, V. G., Yang, Y., Ndehedehe C. E., & He, X. (2021). Estimation of the Niger River cross-section and discharge from remotely-sensed products. Journal of Hydrology: Regional Studies, 36:100862. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2021.100862. Lee, J. S., & Julien, P. Y. (2006). Downstream hydraulic geometry of alluvial channels. J. Hydraul. Eng., 132(12):1347–1352. Liao, K. H., Chan, J. K. H., & Huang, Y. L. (2019). Environmental justice and flood prevention: the moral cost of floodwater redistribution. Landsc. Urban Plan, 189:36–45. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2019.04.012. Mahdavi-Meymand, A., Zounemat-Kermani, M. (2022). Application of mayfly algorithm for prediction of removed sediment in hydro-suction dredging systems. Ships and Offshore Structures, 18(12):1737-1745. https://doi.org/10.1080/17445302.2022.2140528. Mahesh, K. (2024). Dredging Analysis and Decision Support System. International Journal of Engineering Innovations and Management Strategies, 1(5):1-15. Mahmudi, M., Tabatabai, M. R. M., & Nadoushani, S. M. (2019). An analytical approach to the estimation of optimum river channel dimensions. Scientia Iranica, 26(3): 1169-1181. Malekpour, M. M., Ahmadi, M. M., Gugliotta, M., Tabari, M. M. R., & Qaderi, K. (2025). Estimation of suspended sediment load utilizing a super-optimized deep learning approach informed by the red fox optimization algorithm. Earth Sci Inform, 18:286. https://doi.org/10.1007/s12145-025-01801-4. Malekpour, M. M., & Malekpoor, H. (2022). Reservoir water level forecasting using wavelet support vector regression (WSVR) based on teaching learning-based optimization algorithm (TLBO). Soft Computing, 26:8897–8909. https://doi.org/10.1007/s00500-022-07296-1. Malekpour, M. M., & Mohammad Rezapour Tabari, M. (2020). Implementation of supervised intelligence committee machine method for monthly water level prediction. Arabian Journal of Geosciences, 13:1049 https://doi.org/10.1007/s12517-020-06034-x. Mehta, D., Yadav, S. M., Waikhom, S., & Prajapati, K. (2020). Stable channel design of tapi river using HEC-RAS for surat region. Environmental Processes and Management, Water Science and Technology Library, 91:25-36. https://doi.org/10.1007/978-3-030-38152-3_2. Mondal, M., Ghosh, S., & Satpati, L. N. (2018). Optimum cross section index (OCI): a new approach for identification of an optimum channel—a case study of the Ichamati River, India. Arabian Journal of Geosciences, 11:333. https://doi.org/10.1007/s12517-018-3667-3. Mondal, M., Ghosh, S., Satpati, L. N., & Kolakata, W. B. (2016). Character of cross-profiles with respect to the optimum channel cross-sections in the middle reach of the Ichamati River of West Bengal, India. Trans. Inst. Indian Geographers, 38(2): 201. Nasiri, N., Asghari, A., & Besalatpour, A. A. (2022). Quantitative analysis of the human intervention impacts on hydrological drought in the Zayande-Rud River Basin, Iran. Journal of Water and Climate Change, 13(9):3473. https://doi.org/10.2166/wcc.2022.188. Nelson, A. D., Collins, V. D., Payne, J. S., & Abbe, T. B. (2024). Proactive river corridor definition: Recommendations for a process-based width optimization approach illustrated in the context of the coastal Pacific Northwest. Wires Water, 11(3):e1711. https://doi.org/10.1002/wat2.1711. Ogdahl, M., Steinman, A., Uzarski, D., & Thompson, K. (2014). A methodology for assessing erosion control best management practice (BMP) effectiveness. 15–16. Qian, Q., Edwards, D. J., Zhang, Y., Haselbach, L. (2024). Improving Flood Inundation Mapping Accuracy Using HEC-RAS Modeling: A Case Study of the Neches River Tidal Floodplain in Texas. Journal of Hydrologic Engineering, 29(4). https://doi.org/10.1061/JHYEFF.HEENG-6037. Ridolfi, E., Alfonso, L., Di Baldassarre, G., Dottori, F., Russo, F., & Napolitano, F. (2014). An entropy approach for the optimization of cross-section spacing for river modelling. Hydrological Sciences Journal, 59(1). http://dx.doi.org/10.1080/02626667.2013.822640. Saad, H. A., & Habib, E. H. (2021). Assessment of riverine dredging impact on flooding in low-gradient coastal rivers using a hybrid 1D/2D hydrodynamic model. Front. Water, 3:628829. Samal, P., Swain, P. C., & Samantaray, S. (2025). Flood analysis using HEC-RAS 1D model for the delta of Brahmani river, Odisha, India. Nat Hazards, 121: 7941–7966. https://doi.org/10.1007/s11069-025-07121-6. Shaghaghi, S., Bonakdari, H., Gholami, A., Ebtehaj, I., & Zeinolabedini, M. (2017). Comparative analysis of GMDH neural network based on genetic algorithm and particle swarm optimization in stable channel design. Applied Mathematics and Computation, 313: 271–286. http://dx.doi.org/10.1016/j.amc.2017.06.012. Sihombing, R., Muin, M., & Tawekal, R. L. (2022). Vessel Size and Dredging Depth Optimization for Tol Laut Program using Genetic Algorithm: Hub Port Case Study. Earth and Environmental Science, 1065: 012008. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1065/1/012008. Tabatabaei, M. M., Shourian, M., & Karaimi, M. (2018). Optimum stable channel geometry design using imperialist competitive algorithm. Environmental Earth Sciences, 77:445. https://doi.org/10.1007/s12665-018-7634-9. Towsif Khan, S., Wynn-Thompson, T., Sample, D., Al-Smadi, M., Shahed Behrouz, M., & Miller, A. J. (2024). Effectiveness of stormwater control measures in protecting stream channel stability. Hydrological Processes 38(6):e15178. https://doi.org/10.1002/hyp.15178. Turan, M. E., & Yurdusev, M. A. (2011). Optimization of open canal cross sections by differential evolution algorithm. Mathematical and Computational Applications, 16(1): 77-86. Wang, F., & Wang, B. (2025). Multi-Strategy Improved Secretary Bird Optimization Algorithm. Journal of Computer and Communications, 13(1): 90-107. https://doi.org/10.4236/jcc.2025.131007. Wang, Y., Han, C., & Zhao, X. (2024). Optimization Study on Sequential Emptying and Dredging for Water Diversity Reservoir Group. Water, 16(17): 2482. https://doi.org/10.3390/w16172482. Yang, T., Gao, X., Wang, L., Xue, Y., Fan, H., Zhu, Z., Zhao, J., & Dong, B. (2024). Multi-Strategy Improved Secretary Bird Optimization Algorithm. Journal of Computer and Communications, 13(1): 90-107. https://doi.org/10.4236/jcc.2025.131007. Yang, Y. (2024). Construction period and cost optimization for river dredging engineering based on NSGA-II. Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering, 24(4-5):2879-2894. https://doi.org/10.3233/JCM-247524. Zhu, Y., Zhang, M., Huang, Q., Wu, X., Wan, L., & Huang, J. (2025). Secretary bird optimization algorithm based on quantum computing and multiple strategies improvement for KELM diabetes classification. Scientific Reports, 15:3774. https://doi.org/10.1038/s41598-025-87285-0. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 111 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 76 |
||