
تعداد نشریات | 22 |
تعداد شمارهها | 485 |
تعداد مقالات | 5,045 |
تعداد مشاهده مقاله | 9,290,910 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 6,135,365 |
پیش بینی هدایت الکتریکی آب زیرزمینی با استفاده از روش سیستم استنتاج عصبی- فازی تطبیقی (ANFIS) (مطالعه موردی: دشت های آذرشهر، عجب شیرو مراغه) | ||
یافتههای نوین زمینشناسی کاربردی | ||
دوره 15، شماره 30، دی 1400، صفحه 17-32 اصل مقاله (1.49 M) | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22084/nfag.2020.22471.1427 | ||
نویسندگان | ||
حسنیه نظری* 1؛ بهنام تقوی1؛ فرنوش حاجی زاده2 | ||
1دانشجوی دکتری مهندسی معدن (اکتشاف)، دانشگاه ارومیه، ارومیه | ||
2دانشیار گروه مهندسی معدن، دانشگاه ارومیه، ارومیه | ||
چکیده | ||
هدف از این مطالعه بررسی هدایتالکتریکی آب زیرزمینی ناشی از پارامترهای فیزیکی و شیمیایی آب با استفاده از روش ANFIS-FCM در محدودههای مطالعاتی آذرشهر، عجبشیر و مراغه حوضه آبریز دریاچه ارومیه میباشد. جهت دستیابی به این هدف، 82 نمونه آب از چاه و چشمههای دشتها برداشت و دادهها در آزمایشگاه مورد آنالیز شیمیایی قرار گرفت. آمارهای توصیفی دادهها و ماتریس همبستگی پارامترهای مورد مطالعه با استفاده از نرمافزار SPSS بدست آمد. با تشکیل ماتریس همبستگی، مشخص گردید که چهار پارامتر شوری (Salinity)، اکسیژن محلول (DO)، کل مواد جامد محلول (TDS) و pH، نسبت به سایر پارامترهای موجود، بیشترین همبستگی را با هدایت الکتریکی (EC) دارند. بنابراین ورودیهای مدل شامل چهار پارامتر نامبرده و خروجی نیز با توجه به هدف تحقیق، هدایتالکتریکی انتخاب شد. دادهها پس از استانداردسازی، وارد محیط متلب شده و با استفاده از روش ANFIS-FCM، هدایتالکتریکی آب زیرزمینی پیشبینی گردید. در این روش 80 درصد دادهها (66 نمونه) برای مجموعه داده آموزش و 20 درصد دادهها (16نمونه) برای مجموعه داده آزمون به طور تصادفی انتخاب شدند. برای مجموعه داده آموزش مدل ANFIS-FCM مقادیر R2، RMSE و VAF به ترتیب 9999/0، 0032399/0 و 99993/0 بدست آمدند و همچنین برای مجموعه داده آزمون مدل ANFIS-FCM مقادیر R2، RMSE و VAF به ترتیب 9998/0، 0029949/0 و 99972/0 حاصل گردید. با استفاده از نتایج به دست آمده از این مدل، مشخص شد که هدایتالکتریکی تخمین زده شده در محدودههای مورد بررسی از دقتی بسیار خوب و همبستگی بالایی نسبت به مقادیر اندازهگیری شده برخوردار بوده است. در نتیجه روش هوشمند ANFIS-FCM روشی موثر، کارآمد و دقیق جهت تخمین پارامترهای فیزیکی و شیمیایی آب میباشد. | ||
کلیدواژهها | ||
هدایت الکتریکی؛ ANFIS-FCM؛ آب زیرزمینی؛ حوضه ی دریاچه ارومیه | ||
مراجع | ||
امیری، م.، زارعیسهامیه، ر (1392) بررسی تغییرات زمانی دمای آب چاههای گازدار منطقه لالهجین جهت دستیابی به انرژی زمین گرمایی، اولین همایش سراسری محیط زیست، انرژی و پدافند زیستی.
آقانباتی، ع (1383) زمینشناسی ایران، انتشارات سازمان زمینشناسی کشور، 500 ص.
بیکی حسنآباد، ح.، رستمی، ف (1396) روش نوین نشتیابی در شبکههای آبرسانی با استفاده از ANFIS، اولین کنفرانس ملی پژوهشهای کاربردی در علوم و مهندسی.
پیرخراطی، ح.، بهرامینصب، ر.، عباس فام، ع. ر.، شیخی آلمان آباد، ز (1399) ارزیابی کیفیت منابع آب زیرزمینی دشت کهریز و مقایسه روند تغییرات آن در طی سالهای اخیر، مجله یافتههای نوین زمینشناسی کاربردی، دوره 14، شماره 28، ص 17-1.
حجت، آ.، رنجبر، ح (1390) اصول ژئوالکتریک کاربردی، موسسه انتشارات ستایش.
سعیدی رضوی، ب.، عرب، ع (1397) پیشبینی سطح آب زیرزمینی با استفاده از مدلهای منطق فازی، شبکه عصبی و سری زمانی، مجله هیدروژئولوژی، سال سوم، شماره 2، ص 81-69.
شرکت مدیریت منابع ایران، معاونت مطالعات پایه و مدیریت حوضههای آبریز دفتر مطالعات پایه منابع آب (1390)، اطلاعات آبخوانهای کشور.
شعبانی، م (1387) تعیین مناسبترین روش زمین آمار در تهیهی نقشهی تغییرات pH و TDS آبهای زیرزمینی دشت ارسنجان، مجلهی مهندسی آب، سال اول، ص 58-47.
عباس نوینپور، ا.، مسعودی، س.، اصغریمقدم، ا (1397) ارزیابی آسیبپذیری آبخوان دشت نازلوچای ارومیه با استفاده از مدل DRASTIC و صحتسنجی آن با غلظت نیترات در محیط GIS، نشریه یافتههای نوین زمینشناسی کاربردی، دوره 12، شماره 23، ص 103-92.
Akbarzadeh, S., Arof, AK., Ramesh, S., Khanmirzaei, MH., Nor, RM (2014) Prediction of Conductivity by Adaptive Neuro-Fuzzy Model. PLoS ONE, 9(3): e92241.
Banerjee, P., Singh, VS., Chattopadhyay, K., Chandra, PC., Singh, B (2011) Artificial neural network model as a potential alternative for groundwater salinity forecasting. Journal of Hydrology, 398(4): 212–220.
Bezdek, JC (1973) Fuzzy mathematics in pattern classification. Cornell university, Ithaca.
Dolati Kordestani, M., Nohegar, A., Janizadeh, S (2018) Assessment of some Artificial Intelligence (AI)-based models for groundwater quality prediction (case study: Garoo plain). Desert Ecosystem Engineering Journal, 6(17): 27-42.
Emamgholizadeh, S., Moslemi, Kh., Karami, Gh (2014) Prediction the Groundwater Level of Bastam Plain (Iran) by Artificial Neural Network (ANN) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). European Water Resources Association (EWRA), 28(15): 5433-5446.
Gholami, R., Moradzadeh, A., Maleki, S., Amiri, S., Hanachi, J (2014) Applications of artificial intelligence methods in prediction of permeability in hydrocarbon reservoirs. J Pet Sci Eng, 122: 643-56.
Hasebe, M., Nagayama, Y (2002) Reservoir operation using the neural network and fuzzy systems for dam control and operation support. Advances in Engineering Software, 33: 245–260.
Honslow, AW (1995) Water Quality Data Analysis and interpretation, Oklahoma State University Stillwater, Oklahoma. Lewis Publishers, 397 p.
Jang, JSR., Sun, CT., Mizutani, E (1997) Neuro-Fuzzy and Soft Computing A Computional Approach to Learning and Machine Intelligence. Prentice Hall, 640p.
Jayalakshmi, T., Santhakumaran, A (2011) Statistical normalization and back propagation for classification. Int J Comput Theory Eng, 3(1): 1793-8201.
Kosko, B (1992) Neural Networks and Fuzzy Systems. A Dynamical Approach to Machine Intelligence, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 449p.
Lu, RS., Lo, SL (2002) Diagnosing reservoir water quality using self-organizing maps and fuzzy theory. Water Research, 36, 2265–2274.
Madan, KJ., Kamii, Y., Chikamori, K (2008) Cost-effective approaches for sustainable groundwater management in alluvial aquifer system. Water Resources Management, 23(2): 219-233.
MATLAB user’s guide (2006) Fuzzy logic Toolbox. by the math works Inc.
Moosavi, V., Vafakhah, M., Shirmohammadi, B., Behnia, N (2013) A Wavelet-ANFIS Hybrid Model for Groundwater Level Forecasting for Different Prediction Periods. Water Resources Management journal, 27(5): 1301-1321.
Nadiri, A., Chitsazan, N., Tsai, FTC., Asghari Moghaddam, A (2014) Bayesian artificial intelligence model averaging for hydraulic conductivity estimation. Journal of Hydrologic Engineering, 19(3): 520-532.
Nava, P., Taylor, J (1996) The Optimization of Neural Network Performance through Incorporation of Fuzzy Theory. In: 11th Conference on Systems Engineering, 897-901.
Nayak, PC., Sudheer, KP., Rangan, DM., Ramasastri, KS (2004) A neuro-fuzzy computing technique for modeling hydrological time series. Journal of Hydrology, 291: 52–66.
Shahrabi, M (1972) Description of Geological Map of Urmia, Geological Survey of Iran, 81p.
Srinivasan, K., Fisher, D (1995) Machine Learning Approaches to Estimating Software Development Effort. IEEE Transactions on Software Engineering, 21(2): 126–137.
Tutmez, B., Hatipoglu, Z., Kaymak, U (2006) Modelling electrical conductivity of groundwater using an adaptive neuro-fuzzy inference system. Computers & Geosciences, 32: 421–433. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 467 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 229 |