تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,572 |
تعداد مقالات | 71,031 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,501,089 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,764,334 |
تخمین غلظت رسوبات معلق در آب با سامانه ترکیبی نوری – فراصوتی و مدلسازی انفیس | ||
مهندسی بیوسیستم ایران | ||
دوره 51، شماره 3، آذر 1399، صفحه 629-641 اصل مقاله (1.5 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2020.298426.665283 | ||
نویسندگان | ||
علی کیاپی1؛ مهدی قاسمی ورنامخواستی* 2؛ حسین موسی زاده3 | ||
11- دانشجوی دکتری، گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران | ||
2دانشیار، گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران | ||
3دانشیار، گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تهران، کرج ، ایران | ||
چکیده | ||
توسعه یک روش تخمین قوی و مطمئن به منظور آشکارسازی میزان غلظت رسوبات معلق از جنبههای مختلف زیست محیطی و ژئومورفولوژی از جمله کیفیت آب، مهندسی پایداری بستر رودخانه، مدیریت سیلاب و زیستگاه های آبی یک ضرورت اجتناب ناپذیر است. در این تحقیق، یک شیوه جدید بر اساس یک سامانه مرکب اندازهگیری نوری – فراصوتی و هوش هیبریدی مبتنی بر رویکرد مدلسازی انفیس (ANFIS) برای پیش بینی غلظت رسوبات معلق رودخانه توسعه یافت. در این مطالعه در شرایط آزمایشگاهی دو سامانه اندازهگیری مذکور در یک مخزن آب قرار گرفتند و طی هر 50 ثانیه، 10 گرم خاک (عبور کرده از الک 140) در آب به عنوان رسوب معلق اضافه شد تا زمانی که کل رسوب موجود در آب به 100 گرم برسد. این عملیات در 20 تکرار انجام گرفت و مقادیر خروجی دو روش اندازهگیری به عنوان ورودی به انفیس داده شد. ساختار انفیس با ورودی مجزای حسگر نوری دارای کارایی بالاتری با ضریب تبیین (R2) 94/0 و ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) (gr)15/7 نسبت به ورودی مجزای حسگر فراصوتی با ضریب تبیین (R2)91/0 و ریشه میانگین مربعات خطاها (gr)72/8 بود. همچنین بیشترین کارایی ساختار ترکیبی با دو ورودی از دو روش اندازهگیری دارای ضریب تبیین (R2)97/0 و ریشه میانگین مربعات خطاها (gr) 66/5 بود. با توجه به نتایج بدست آمده، بهترین فاصله بین گیرنده و فرستنده در حسگر فراصوتی بین 8 تا 15 سانتیمتر بود و استفاده از سامانه ترکیبی در برآورد رسوبات دارای کارایی بیشتری با خطای 3 و5/1 درصد کمتر نسبت به خطای سامانههای مجزای فراصوت و نوری داشت. | ||
کلیدواژهها | ||
غلظت رسوبات معلق"؛ "حسگر نوری"؛ "حسگر آلتراسونیک"؛ "مدلسازی انفیس | ||
مراجع | ||
Afan, H.A., El-Shafie, A., Yaseen, Z.M., Hameed, M.M., Wan Mohtar, W.H.M., Hussain, A., (2014). ANN based sediment prediction model utilizing different input scenarios. Water Resour. Manag. 29, 1231–1245. https://doi.org/10.1007/s11269-014-0870-1. Ali, J. M., Hussain, M. A., Tade, M. O., & Zhang, J. (2015). Artificial Intelligence techniques applied as estimator in chemical process systems–A literature survey. Expert Systems with Applications, 42(14), 5915-5931. ASTM D3977-97 2013 Standard test methods for determining sediment concentration in water samples www.astm.org/ Standards/D3977.htm Ban, Y., Chen, T., Yan, J., & Lei, T. (2017). Accurate mass replacement method for the sediment concentration measurement with a constant volume container. Measurement Science and Technology, 28(4), 045906. Bricaud, A., Roesler, C., & Zaneveld, J. R. V. (1995). In situ methods for measuring the inherent optical properties of ocean waters. Limnology and Oceanography, 40(2), 393-410. Buttmann, M. (2001). Suspended solids measurement as reliable process control. In Proceedings of ISA TECH EXPO Technology Update Conference, Houston, TX: Instrument Society of America (Vol. 413, No. 1, pp. 563-572). Buyukyildiz, M., & Kumcu, S. Y. (2017). An estimation of the suspended sediment load using adaptive network based fuzzy inference system, support vector machine and artificial neural network models. Water resources management, 31(4), 1343-1359. Chang, H. H. (2008). River morphology and river channel changes. Transactions of Tianjin University, 14(4), 254-262. Crickmore, M. Tazioli, G. S., Appleby, P. G., & Oldfield, F. (1990). The use of nuclear techniques in sediment transport and sedimentation problems (p. 170p). M. J. Crickmore (Ed.). Unesco. Dogan, E. (2005). Suspended Sediment Load Estimation in Lower Sakarya River By Using Artificial Neural Networks, Fuzzy Logic and Neuro-Fuzzy Models. Electronic Letters on Science&Engineering, 1(2), 22-32. DotOcean, Dot ocean Company (website: https://www.dotocean.eu/products-2/densx/ at Feb 2018). 2018. Felix, D. (2017). Experimental investigation on suspended sediment, hydro-abrasive erosion and efficiency reductions of coated Pelton turbines (Doctoral dissertation, ETH Zurich). Frings, R. M. (2008). Downstream fining in large sand-bed rivers. Earth-Science Reviews, 87(1-2), 39-60. Guerrero, M., Rüther, N., Haun, S., & Baranya, S. (2017). A combined use of acoustic and optical devices to investigate suspended sediment in rivers. Advances in Water Resources, 102, 1-12. Ha, H. K., Maa, J. Y., Park, K., & Kim, Y. H. (2011). Estimation of high-resolution sediment concentration profiles in bottom boundary layer using pulse-coherent acoustic Doppler current profilers. Marine Geology, 279(1-4), 199-209. Huang, M., Ma, Y., Wan, J., & Chen, X. (2015). A sensor-software based on a genetic algorithm-based neural fuzzy system for modeling and simulating a wastewater treatment process. Applied Soft Computing, 27, 1-10. Jang, J. (1993). ANFIS: adaptive network-based fuzzy inference system, IEEE T. Syst. Man Cyb., 23 (3), 665-685. Li, X., Lei, T., Wang, W., Xu, Q., & Zhao, J. (2005). Capacitance sensors for measuring suspended sediment concentration. Catena, 60(3), 227-237. Lynch, J. F., Irish, J. D., Sherwood, C. R., & Agrawal, Y. C. (1994). Determining suspended sediment particle size information from acoustical and optical backscatter measurements. Continental Shelf Research, 14(10-11), 1139-1165. Martinez, J. M., Guyot, J. L., Filizola, N., & Sondag, F. (2009). Increase in suspended sediment discharge of the Amazon River assessed by monitoring network and satellite data. Catena, 79(3), 257-264.. Niazi, H., Mohammad Zamani, D., Sedaghat Hosseini. (2015), Design, construction and evaluation of a system for determining the actual cutting width of cylinder harvesters by ultrasonic sensors, Bioengineering Engineering Certificate .4( 2). Rezai Banafshe. M., Feyzolahpour. M., SadrAfshary. S., (2013). Using Neural Fuzzy Inference System to Estimate Sediment Load and a Comparison with MLR and SRC Models in Ghranghu River Basin. physical geography research quarterly. 45,77-90. https://doi.org/10.22059/JPHGR.2013.35145 Samantaray, S., & Sahoo, A. (2020). Assessment of sediment concentration through RBNN and SVM-FFA in Arid Watershed, India. In Smart Intelligent Computing and Applications (pp. 701-709). Springer, Singapore. Sheikhali Pour .Z., Hassan Pour. F., Azimi .V.(2015). Comparison of artificial intelligence methods in estimation of suspended sediment load (Case Study: Sistan River). Water and Soil Conservation.22., 41-60 Sherman, C. H., & Butler, J. L. (2007). Transducers and arrays for underwater sound (Vol. 4). New York: Springer. Stoll, Q. M. (2004). Design of a real-time, optical sediment concentration sensor (Doctoral dissertation, Kansas State University).. Stolojanu, V., & Prakash, A. (2001). Characterization of slurry systems by ultrasonic techniques. Chemical Engineering Journal, 84(3), 215-222. Sung, C. C., Huang, Y. J., Lai, J. S., & Hwang, G. W. (2008). Ultrasonic measurement of suspended sediment concentrations: an experimental validation of the approach using kaolin suspensions and reservoir sediments under variable thermal conditions. Hydrological Processes: An International Journal, 22(16), 3149-3154. Teixeira, L. C., de Paiva, J. B. D., da Silva Pereira, J. E., & de Moura Lisbôa, R. (2016). Relationship between turbidity and suspended sediment concentration from a small hydrographic basin in Santa Maria (Rio Grande do Sul, Brazil). International Journal of River Basin Management, 14(4), 393-399. Wren, D. G., & Kuhnle, R. A. (2002, April). Surrogate techniques for suspended-sediment measurement. In Turbidity and other sediment surrogates workshop. Zhang, Y. (2009). An optical sensor for in-stream monitoring of suspended sediment concentration (Doctoral dissertation, Kansas State University). Zou, X. J., Ma, Z. M., Zhao, X. H., Hu, X. Y., & Tao, W. L. (2014). B-scan ultrasound imaging measurement of suspended sediment concentration and its vertical distribution. Measurement Science and Technology, 25(11), 115303. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 359 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 426 |