River water salinity impact on drinking water treatment plant performance using artificial neural network
العناوين الأخرى
تأثير ملوحة مياه النهر على أداء محطة معالجة مياه الشرب باستخدام الشبكة العصبية الصناعية
المؤلفون المشاركون
al-Ubaydi, Basim Husayn Khudayr
Abbas, Sabirin Haydar
Jafar, Mahdi Shanshal
المصدر
العدد
المجلد 25، العدد 8 (31 أغسطس/آب 2019)، ص ص. 149-159، 11ص.
الناشر
تاريخ النشر
2019-08-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)
الموضوعات
الملخص EN
The river water salinity is a major concern in many countries, and salinity can be expressed as total dissolved solids.
So, the water salinity impact of the river is one of the major factors effects of water quality.
Tigris river water salinity increase with streamline and time due to the decrease in the river flow and dam construction from neighboring countries.
The major objective of this research to developed salinity model to study the change of salinity and its impact on the Al-Karkh, Sharq Dijla, Al-Karama, Al-Wathba, Al-Dora, and Al-Wihda water treatment plant along Tigris River in Baghdad city using artificial neural network model (ANN).
The parameter used in a model built is (Turbidity, Ec, T.s, S.s, and TDS in) to predict the salinity TDSout.
Results showed that the effectiveness of the artificial neural network model to predicting the salinity is a good agreement between observed and the predicted value of the TDS, through the determination coefficient of the model is (0.998, 0.966, 0.997, 0.998, 0.996, and 0.996) for Al.
Karkh, Sharq Dijla, Al.Karama, Al.Wathba, Al.Dora and Al.Wihda respectively.
From this value can be shown that ANN is a successful tool for predicting the nonlinear equation of the salinity under different and complicated environmental case along the river.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abbas, Sabirin Haydar& al-Ubaydi, Basim Husayn Khudayr& Jafar, Mahdi Shanshal. 2019. River water salinity impact on drinking water treatment plant performance using artificial neural network. Journal of Engineering،Vol. 25, no. 8, pp.149-159.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-891323
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Ubaydi, Basim Husayn Khudayr…[et al.]. River water salinity impact on drinking water treatment plant performance using artificial neural network. Journal of Engineering Vol. 25, no. 8 (Aug. 2019), pp.149-159.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-891323
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abbas, Sabirin Haydar& al-Ubaydi, Basim Husayn Khudayr& Jafar, Mahdi Shanshal. River water salinity impact on drinking water treatment plant performance using artificial neural network. Journal of Engineering. 2019. Vol. 25, no. 8, pp.149-159.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-891323
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 159
رقم السجل
BIM-891323
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر