Skip to main content
SUPERVISOR
Hamid Reza Safavi
حمیدرضا صفوی (استاد راهنما)
 
STUDENT
Kian Malekahmadi
کیان ملک احمدی

FACULTY - DEPARTMENT

دانشکده مهندسی عمران
DEGREE
Master of Science (MSc)
YEAR
1390
Iran is a developing country. So, beside of developing, if we do not consider the environmental problems and specially water quality problems, economical developing will not obtain and may cause difficulties and irreparable consequences. Zayandehrood river is the main river at the central part of Iran plateau. This river has been received some wastewater and effluents from surrounding villages and several small and large industries and also from drainage systems of irrigation lands. In last decade, Zayandehrood river basin had a drought period, hence industry developing and destructive effects of drought in Zayandehrood basin which affect surface water quality and river environment, also requisiteness of possessing management model for managing quality of this river. It seems important to perform investigation about pollution in terms of quality and quantity as a management tools such as mathematical and computerized model model (blackbox model) for prediction of water quality status of Zayandehrood river and for prevention of rising the pollution. This research follows the prediction and simulation of electrical cunductivity as a water quality parameter and assessment of this parameter in drought condition. In this research, relation between electrical conductivity and hydrological parameter of Zayandehrood river is obtained by artificial neural networks as a modeling tools. Modeling tools that used in this research were MLP and RBF, finally performances of these two models were compared. For upstream of Zayandehrood river, the first three stations RBF model shows an acceptable results for modeling of electrical conductivity and at the downstream of the river, five last stations MLP had a good results. Results show that the artificial neural network can use for modeling of relation between electrical conductivity and hydrological parameters in drought conditions. Key Words: 1- Drought 2- Electrical conductivity 3- Artificial neural network 4- Multi layer perceptro 5- Radial basis function 6- Surface water quality
امروزه ایران در شمار کشورهای در حال توسعه قرار گرفته است. لیکن چنانچه همزمان با توسعه، مسائل محیط زیست به خصوص کیفیت آب توجه نشود، نه تنها توسعه اقتصادی به دست نمی‌آید، بلکه این امر مشکلات و عواقبی جبران ناپذیری را به همراه خواهد داشت. رودخانه زاینده رود به عنوان یکی از رودخانه های مهم بخش مرکزی مدت طولانی است که محل دفع فاضلاب‌های تصفیه نشده شهر، روستاها و چندین صنعت کوچک و بزرگ اطراف آن شده است. در راستای تدوین طرح مقابله با خشکسالی و مدیریت فعال آن و با توجه به توسعه صنعتی و اثرات مخرب خشکسالی و تأثیر آن بر کیفیت منابع آب سطحی و محیط زیست رودخانه، همچنین لزوم در اختیار داشتن مدلی مدیریتی جهت مدیریت کیفی این رودخانه، انجام تحقیقاتی در زمینه آلودگی آن از لحاظ کمی و کیفی واستفاده از ابزارهای مدیریتی چون مدلهای ریاضی و کامپیوتری به منظور پیش بینی وضعیت کیفی آب این رودخانه و پیشگیری از آلودگی فزاینده آن امری مهم به نظر می‌رسد. هدف از انجام تحقیق، پیش بینی و شبیه سازی پارامتر کیفی هدایت الکتریکی آب در دوره‌ی خشکسالی و به دست آوردن ارتباط پارامترهای کیفی و هیدرولوژیکی رودخانه زاینده‌رود به وسیله ابزار مدلسازی شبکه عصبی مصنوعی می‌باشد. برای سه ایستگاه اول بالادست شبکه های شعاع مبنا نتایج قابل‌قبولی را ارائه داد و برای پنج ایستگاه پایین‌دست شبکه پرسپترون چندلایه نتایج مناسب‌تری را نمایش داد. نتایج نشان داد که شبکه‌های عصبی مصنوعی در به دست آوردن ارتباط بین پارامتر هدایت الکتریکی و پارامترهای هیدرولوژیکی در شرایط خشکسالی، توانایی بالایی دارند. کلمات کلیدی: 1- خشکسالی 2- هدایت الکتریکی 3-شبکه‌های عصبی مصنوعی 4- شبکه‌ عصبی پرسپترون چند‌لایه 5- شبکه عصبی شعاع‌مبنا 6-کیفیت آب‌های سطحی

ارتقاء امنیت وب با وف بومی