Neural network modelling of Tds concentrations in Shatt Al-Arab River Water
Other Title(s)
تمثيل تراكيز المواد الصلبه الكلية الذائبة في نهر شط العرب باستخدام الشبكه العصبية
Joint Authors
al-Ghanim, Ammar Salman Dawud
Hamdan, Ahmad Nasih Ahmad
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 34, Issue 2A (29 Feb. 2016), pp.334-345, 12 p.
Publisher
Publication Date
2016-02-29
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
12
Main Subjects
Abstract AR
نوعيه مياه النهر هي مصدر قلق كبير في العديد من البلدان من الناحية الزراعية و استخدامات المياه للشرب.
لهذا السبب التنبؤ بمقادير المواد الصلبة الكلية الذائبة (TDS) ضروري جدا لتخطيط و إدارة موارد المياه.
حوض شط العرب في البصرة و الذي يقع في جنوب العراق يعاني من ارتفاع نسبة الملوحة و بالتالي فإن استخدام المياه لأغراض الري و الشرب أصبح مشكلة.
و في هذا الصدد تم دراسة التنبؤ للـ (TDS) لحوض شط العرب باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN).
استخدمت البيانات المقاسة شهريا من يناير 2007 حتى ديسمبر 2012 في محطة رصد في نقطة وسطية على طول شط العرب لتدريب ANN.
بعض معاملات نوعية المياه مثل درجة الحموضة (PH)، العسرة الكلية (TH)، عسرة المغنيسيوم (MgSO4)، عسره الكالسيوم (CaSO4)، الكلوريدات (Cl)، الكبريتات (SO4)، العكارة (TU) و التوصيلية الكهربائية (EC)، قد اعتبرت كمدخلات لـ ANN و المواد الصلبة الكلية الذائبة (TDS) اعتبرت كمخرجات للنموذج.
أظهر التحقق لنموذج الشبكة العصبية تطابق جيد جدا للتنبؤ بتركيزات TDS بين القيم الحقلية و المحسوبة.
قيمة معامل الارتباط (R) خلال عملية التحقق من الصحة كان (1)، و متوسط تربيع الخطأ (MSE) كان (0.075).
هذا العمل يدعم مفهوم أن نهج الشبكة العصبية هي طريقة ناجحة للنماذج ذات السلوك المعقد و غير الخطي كقيم TDS في الأنهر مع الظروف البيئية المختلفة.
Abstract EN
River water salinity is a big concern in many countries, considering agricultural and drinking usages.
Therefore, prediction of amount of Total Dissolved Solid (TDS) is a necessary tool for planning and management of water resources.
Shatt Al-Arab river basin in Basrah which is located in south of Iraq suffer from high salinity, therefore use of the water for irrigation and drinking has become problematic.
In this regard, prediction of future TDS of Shatt Al-Arab river basin was studied using Artificial Neural Network (ANN).
Data measured monthly from January 2007 up to December 2012 at monitoring station in the middle point along to the Shatt Al-Arab river has been used for training of the selected ANN.
Some of water quality parameters such as, power of hydrogen (pH), Total Hardness (TH), Magnesium hardness (MgSO4), Calcium hardness (CaSO4), Chlorides (Cl), Sulphates (SO4), turbidity (TU) and electrical conductivity (EC) were considered as inputs for the ANN and Total Dissolved Solid (TDS) was the output of the model.
The validation of the neural network model showed very good agreement for predictions of the TDS concentrations between observed and simulated values.
The coefficient of correlation (R), during the validation process was found to be (1), and the mean squared error (MSE) was (0.075).
This work supports the concept that the neural network approach is a successful method of modelling such complex and nonlinear behavior of TDS in the rivers with different environmental conditions.
American Psychological Association (APA)
Hamdan, Ahmad Nasih Ahmad& al-Ghanim, Ammar Salman Dawud. 2016. Neural network modelling of Tds concentrations in Shatt Al-Arab River Water. Engineering and Technology Journal،Vol. 34, no. 2A, pp.334-345.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-674077
Modern Language Association (MLA)
Hamdan, Ahmad Nasih Ahmad& al-Ghanim, Ammar Salman Dawud. Neural network modelling of Tds concentrations in Shatt Al-Arab River Water. Engineering and Technology Journal Vol. 34, no. 2A ( 2016), pp.334-345.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-674077
American Medical Association (AMA)
Hamdan, Ahmad Nasih Ahmad& al-Ghanim, Ammar Salman Dawud. Neural network modelling of Tds concentrations in Shatt Al-Arab River Water. Engineering and Technology Journal. 2016. Vol. 34, no. 2A, pp.334-345.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-674077
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 345
Record ID
BIM-674077