مدل سازی درصد کاهش هد جریان غلیظ نمکی با استفاده از هوش مصنوعی
نویسنده:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:
جریان غلیظ یکی از مهمترین عوامل در فرآیند رسوب گذاری سدها می باشد. چون این جریان از عوامل موثر بر کاهش کارایی عمر سدهای بزرگ بوده، بنابراین درک الگوهای رسوب گذاری جهت مدیریت مخزن سدها بسیار کارآمد می باشد. براین اساس در این تحقیق درصد کاهش هد جریان غلیظ نمکی تحت تاثیر موانع نفوذپذیر ذوزنقه ای شکل (پر شده با دانه-های شن با قطر 0.5 سانتی متر)، با در نظر گرفتن متغیرهایی همچون دبی، شیب، غلظت و ارتفاع موانع به صورت آزمایشگاهی مورد بررسی قرار گرفت، براساس نتایج حاصله اقدام به مدل سازی هد جریان غلیظ نمکی با روش شبکه عصبی مصنوعی پیش خور و روش کلاسیک رگرسیون چند متغیره شد و کارکرد این دو روش مورد مقایسه قرار گرفت. نتایج نشان داد که روش هوشمند شبکه عصبی مصنوعی پیش خور در مدل سازی درصد کاهش هد جریان غلیظ نمکی نسبت به روش رگسیون چند متغیره برتری قابل توجهی دارد.
کلیدواژگان:
زبان:
فارسی
صفحات:
131 تا 143
لینک کوتاه:
magiran.com/p2320262
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!