مدل سازی درصد کاهش هد جریان غلیظ نمکی با استفاده از هوش مصنوعی

Abstract

جریان‌ غلیظ یکی از مهمترین عوامل در فرآیند رسوب‌گذاری سدها می‌باشد. چون این جریان‌ از عوامل موثر بر کاهش کارایی عمر سدهای بزرگ بوده، بنابراین درک الگوهای رسوب‌گذاری جهت مدیریت مخزن سدها بسیار کارآمد می‌باشد. براین اساس در این تحقیق درصد کاهش هد جریان غلیظ نمکی تحت تاثیر موانع نفوذپذیر ذوزنقه‌ای شکل (پر شده با دانه-های شن با قطر 0.5 سانتی‌متر)، با در نظر گرفتن متغیرهایی همچون دبی، شیب، غلظت و ارتفاع موانع به‌صورت آزمایشگاهی مورد بررسی قرار گرفت، براساس نتایج حاصله اقدام به مدل‌سازی هد جریان غلیظ نمکی با روش شبکه عصبی مصنوعی پیش‌خور 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 پیش‌خور در مدل‌سازی درصد کاهش هد جریان غلیظ نمکی نسبت به روش رگسیون چند متغیره برتری قابل توجهی دارد.

Keywords

• جریان غلیظ
• درصد کاهش هد
• رگرسیون چندمتغیره
• شبکه عصبی پیش خور