شماره ركورد كنفرانس :
5503
عنوان مقاله :
بررسي كارايي شبكه عصبي مصنوعي در پيش بيني فشار در شبكه آب شهري
عنوان به زبان ديگر :
Efficiency Evaluation of Artificial Neural Network in Predicting Pressure in Urban Water Network
پديدآورندگان :
يزداني شكيبا shakibayazdani.s@gmail.com دانش آموخته كارشناسي ارشد مهندسي عمران؛ گرايش مهندسي و مديريت منابع آب، دانشگاه محقق اردبيلي , معصومي فريبرز f_masoumi@uma.ac.ir دانشيار گروه مهندسي عمران دانشكده فني و مهندسي دانشگاه محقق اردبيلي
كليدواژه :
شبكه توزيع آب , مديريت هوشمند , يادگيري ماشين , فشار , شبكه عصبي مصنوعي
عنوان كنفرانس :
دومين همايش ملي مديريت كيفيت آب و چهارمين همايش ملي مديريت مصرف آب با رويكرد كاهش هدررفت و بازيافت
چكيده فارسي :
شبكه هاي آبرساني از مهمترين زيرساخت هاي شهري چه از منظر مهندسي و مديريت منابع آب و چه ازلحاظ بهداشتي و رفاهي هستند. توسعه شهرها، رشد جمعيت و افزايش نياز آبي، باعث حساسيت بيشتري در مديريت و مهندسي كمي و كيفي شبكههاي آب شهري شده است. انتقال آب به دست مصرفكننده مشكلاتي چون هدر رفتن آب و كاهش سطح كيفي آب را در بر دارد. با افزايش تقاضا، فشار در گرهها و لوله ها بالا ميرود كه باعث نشت و شكستگي و در نتيجه هدر رفتن آب مي شود. فرسوده شدن شبكه و تغييرات اقليمي نيز باعث نشت و خرابي در شبكه مي شود. افزايش نياز جايگزيني و تعمير لوله ها با هزينه هاي زيادي همراه است. مديريت هوشمند ميتواند به كمك مشكلات كمي و كيفي آب و همچنين كاهش هزينه ها شود. امروزه به دليل حجم بالاي دادهها و روابط پيچيده در پيشبيني آنها، كاربرد هوش مصنوعي(AI) افزايش چشمگيري داشته است. در اين مقاله، الگوريتم يادگيري ماشين (ML)، شبكه عصبي مصنوعي (ANN)، براي پيشبيني فشار آب اعمال شده است. براي شبيهسازي و بررسي رفتار هيدروليكي آب در شبكه از نرمافزار EPANET استفاده شده است. همچنين ارتباط بين نرمافزار MATLAB و نرمافزار EPANET به كمك كتابخانه پويا (DLL) امكانپذير است. الگوريتم ANN عملكرد بالايي (99/0R=) در پيشبيني فشار در شبكه نشان داد.
چكيده لاتين :
Water distribution networks are among the most important urban infrastructures, both in terms of engineering and water resource management, as well as in terms of health and welfare. The development of cities, population growth, and increasing water demand have led to increased sensitivity in the management and quantitative and qualitative engineering of urban water networks. Water transfer to consumers involves issues such as water loss and a decrease in water quality. With increased demand, pressure in nodes and pipes increases, leading to leakage, breakage, and ultimately water loss. Aging networks and climate change also contribute to leakage and network damage. The increasing need for pipe replacement and repairs comes with high costs. Smart management can help address water quantity and quality issues, as well as reduce costs. Today, due to the large volume of data and complex relationships in their prediction, the application of Artificial Intelligence (AI) has had a significant increase. In this article, Machine Learning (ML) algorithms and Artificial Neural Networks (ANN) have been employed to predict water pressure. The EPANET software has been used to simulate and examine the hydraulic behavior of water in the network. Additionally, the connection between MATLAB and EPANET is possible using a dynamic link library (DLL). The ANN algorithm has shown high performance (R-squared = 0.99) in predicting pressure in the network.