پژوهش های کاربردی مهندسی آب

پژوهش های کاربردی مهندسی آب

بررسی هیدروژئوشیمیایی آب سطحی رودخانه کاکارضا و ارزیابی عملکرد هوش مصنوعی در تخمین پارامترهای کیفی آن

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه زمین شناسی، دانشگاه لرستان، لرستان، ایران.
2 کارشناس آزمایشگاه دانشگاه لرستان، لرستان، ایران.
3 گروه محیط زیست، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه لرستان، لرستان، ایران.
چکیده
آب‏های سطحی یا رودخانه‏ها از مهم‏ترین منابع آب هستند که نقش مهمی در تأمین آب مورد نیاز فعالیت‏های مختلف دارند. در سال‏های اخیر استفاده بهینه از مدل‏های هوش مصنوعی، جهت مدل‏سازی و پیش‏بینی پارامترهای کمی و کیفی آب به‏منظور  جلوگیری از آلودگی آب‏های سطحی و رودخانه‏ها متداول بوده است. رودخانه کاکارضا در شهرستان سلسله استان لرستان قرار داشته و از آب این رود‏خانه بیشتر جهت آبیاری کشاورزی اطراف این رود خانه استفاده می‏شود، لذا بررسی کیفیت آب آن اهمیت بسزایی دارد. در این پژوهش با استفاده از روش‏های هیدروژئوشیمیایی و هوش مصنوعی سعی در بررسی کیفیت و تخمین پارامترهای کیفی آب این رودخانه شده است. یافته‏ها نشان داد یون‏های بی‏کربنات، کلسیم و منیزیم تأثیر زیادتر در کیفیت آب این رودخانه دارند. شاخص کیفیت آب رودخانه کاکارضا در بازه زمانی 1347 تا 1398 مطلوب بوده و برای مصارف شرب و کشاورزی قابل استفاده است. همچنین نتایج شبکه عصبی مصنوعی بیانگر توانایی بالای شبکه عصبی در شبیه‏سازی و تخمین شاخص پارامترها می‏باشد، مدل با تعداد 9 ورودی (HCO3, Cl,SO4, Ca, Mg, Na, TDS, pH, Q) بهترین عملکرد را در تخمین مقدار EC نشان داده است. در نهایت به منظور اجرای برنامه مدیریتی سازمان‏های آب در راستای استفاده بهینه از منابع آبی موجود در منطقه (مانند رودخانه کاکارضا) با استفاده از مطالعات هیدروژئوشیمی و پیش‏بینی‏های کمی و کیفی آب می‏توان به شناخت درست‏تری از شرایط کیفیت آب رسید که تصمیم‏گیری در مورد استفاده از این منابع آبی رو بهتر می‏نماید.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Hydrogeochemical Investigation of Kakarza River Surface Water and Evaluation of Artificial Intelligence Performance in Estimating Its Quality Parameters

نویسندگان English

Ramin Sarikhani 1
Zeinab Ahmadnejad 2
Beman Danesh 3
1 Department of Geology, Lorestan University, Lorestan, Iran.
2 Geological Laboratory Expert, Lorestan University, Lorestan, Iran.
3 Department of Environment, Faculty of Natural Resources, Lorestan University, Iran.
چکیده English

Surface waters or rivers are one of the most important water sources that play an important role in supplying water for various activities. In recent years, the optimal use of artificial intelligence models has been common to predict and simulate of the quantitative and qualitative parameters of water to prevent the pollution of surface water and rivers. The Kakareza river is located in the city of Selseleh, Lorestan province, the water of this river is mostly used for irrigation, thus it is very important to assess the quality and estimate the quality parameters of the water of this river. In this research hydrogeochemical methods and artificial intelligence have been used. The findings showed that bicarbonate, calcium and magnesium ions have a major role on the water quality of this river. The water quality index of Kakareza River is favorable in the period 1347 to 1398 and can be used for drinking and agriculture purposes. Also, the results of the artificial neural network show the high ability of the neural network in simulation and prediction the parameter index, the model with 9 inputs (HCO3, Cl, SO4, Ca, Mg, Na, TDS, pH, Q) is shown the best performance in estimated value of EC. Finally, in order to implement the management program of water organizations to make optimal use of water resources in the region (such as the Kakareza River) by using hydrogeochemical studies and quantitative and qualitative predictions of water, it is possible to have a more accurate understanding of the water quality conditions, which makes better decisions about the use of these water resources.

کلیدواژه‌ها English

Artificial intelligence
Hydrogeochemistry
Kakarza River
Simulate
Water resource
Aganbati, A. )2013(. Geology of Iran, geological and mineral exploration organization of the country, 587-608 (In Persian).
Ahmadnezhad, Z. (2018). Assessment of salinity sources of groundwater and surface in Zirah area, Dashtestan, Bushehr Province, Master's thesis, Shahid Chamran Universit (In Persian).
Ajmera, G. Solanki, C.h., & Singh, R. (2022). Analysis of Surface Water Quality of lake Ana Sagar, international Journal of Reseach in Engineering and Science, 10(1), 62-68
Asadollahfardi, G., Taklify, A., & Ghanbari, A. (2012). Application of artificial neural network to predict TDS in Talkheh Rud River. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 138(4), 363-370.
Azad, A., Karami, H., Farzin, S., Mousavi, S.F., & Kisi, O., (2019). Modeling river water quality paramerters using modified adaptive neuro fuzzy inference system. Water Science and Engineering, 12(1): 45-54
Bagherzadeh, M. (2018). Tabriz University, Faculty of Civil Engineering (In Persian).
Busico, G., Cuoco, E., Kazakis, N., Colombani, N., Mastrocicco, M., Tedesco, D. & Voudouris, K. (2018). Multivariate statistical analysis to characterize/discriminate between anthropogenic and geogenic trace elements occurrence in the Campania Plain, Southern Italy. Environmental pollution, 234, 260-269.
Danesh, B. (2022), Estimation of parameters and evaluation of surface water quality of Kakareza river using multivariate statistical methods, master's thesis, Lorestan University (In Persian).
Emami, S., Nowrozi Sarkarabad, R., & Chopan, Y. (2021). Using artificial neural network (ANN) and colonial competition algorithm in order to evaluate the quality of Jolfa plain underground water for different purposes. Amirkabir Civil Engineering Journal, 53(1), 313-330 (In Persian).
Faraj Panah, H. (2017). Determining the best artificial intelligence method for simulating and predicting the concentration of various pollutants in the river, Shahid Chamran University, Ahvaz, 23-7 (In Persian).
Ghalavand, N. (2022). Investigating the ranges of rivers in Lorestan province using quality-pollution indices and artificial intelligence (case study of Kashkan river), Master thesis of Lorestan University.
Hosseini, S.H. Sarikhani, R. Ghasemi Dehnavi, A., …& Ebrahimi, (2019). Evaluation of the main and heavy elements of surface water using statistical analysis and saturation index charts (case study of Azna river in Lorestan province). Irrigation Science and Engineering, 42(1), 47-60 (In Persian).
Kor, M. (2016). Simulating qualitative parameters of Zarjoub River in Rasht using artificial neural networks, neuro-fuzzy inference system and regression and choosing the best model, 66-60 (In Persian).
Mohammadihadi, H. Kalantari, N. Anbari, A. & pahlavanizadeh, S. (2021). Hydrochemical assessment of the Jareh Dam water resources; using multivariate statistical techniques and hydrochemical methods, Adv Appl Geol, 10(4), 620- 633
Montasari, M., & Zamanzad Qavidel, S. (2017). Comparison of the performance of artificial intelligence models in estimating the quality parameters of river water in water-scarce and water-rich regions, Water and Soil Journal (Agricultural Sciences and Industries), 3(6), 1733-1747 (In Persian).
Pasandipour, V. (2014). Investigation of river water quality using statistical methods (Kor River case study), Islamic Azad University, Maroodasht branch, 28-35 (In Persian)..
Piper, A.M. (1944). A graphical producer in the geochemical interpretation of water analysis, Transaction of the american geophysical union, 25, 6, 914-923.
Rezaei, S.H., & Younesi, H.A. (2019). Evaluation of intelligent models in estimating the amount of dissolved solids in Kashkan river water, Lorestan province. watershed engineering and management, 11(1), 147-165 (In Persian).
Salari, M., Teymouri, E., Nassaj, Z., (2021). Application of an Artificial Neural Network Model for Estimating Water Quality Parameters in the Karun River, Iran, J, Environ. Treat. Tech. ISSN. 2309-1185.
Sarikhani, R., Ghassemi Dehnavi, A., Ahmadnejad, Z., & Kalantari, N. (2015). Hydrochemical characteristics and groundwater quality assessment in Bushehr Province, SW Iran. Environmental Earth Sciences, 74, 6265-6281.‏
Sarkar, A., & Pandey, P. (2015). River water quality modelling using artificial neural network technique. Aquatic procedia, 4, 1070-1077.‏
Mallick, Z., Hossain, R., Ayshi, F. T., Tahsin, A., & Mallick, S. P. (2021). Water quality index (WQI) for evaluation of the surface water quality of Bangladesh and prediction of WQI from limited parameters. Journal of Environment Protection and Sustainable Development, 7(2), 56-64.‏
 
دوره 2، شماره 1
تیر 1403
صفحه 123-136

  • تاریخ دریافت 21 شهریور 1403
  • تاریخ بازنگری 26 مهر 1403
  • تاریخ پذیرش 30 مهر 1403