research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
Variation Of Some Water Quality Parameters Of Huwaiza Marsh In Southern Iraq

Author: Tariq J.Kadhem Al-Musawi
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2012 Volume: 18 Issue: 1 Pages: 107-120
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Huwaiza marsh is considered the largest marsh in the southern part of Iraq. It is located between 31° and 31.75° latitude and extends over the Iraqi-Iranian border; but the largest part lies in Iraq. It is located to the east of Tigris River in Messan and Basra governorates.In this research, the variation of some water quality parameters at different locations of Huwaiza marsh were studied to find out its efficacy in the treatment of the contamination coming from the wastewater outfall of Kahlaa brokendown sewage treatment plant which lies on the Kahlaa River. This rive is the main feeder of Huwaiza marsh. Ten water quality sampling locations were chosen in this marsh. The water samples were taken during 2009 for three months; January, April and August representing winter, spring and summer respectively. The results of water quality analyses showed that Kahlaa untreated sewage had a negative impact on the water quality of Huwazia marsh; especially in its upstream region. Analyses of water samples taken from the middle and downstream end of the marsh showed that the marsh water is safe for fishing and swimming in these regions.

يعد هور الحويزة من اكبر الاهوار في جنوبي العراق. يقع الهور بين خطي طول 31° و31,75° حيث يمتد عبر الحدود العراقية الايرانية ; ولكن يقع الجزء الاكبر منه في العراق شرق نهر دجلة في محافظتي ميسان و البصرة.في هذا البحث تم دراسة تغيرات بعض مؤشرات نوعية المياه في مواقع مختلفة من هور الحويزة لايجاد كفائته في معالجة التلوث القادم اليه نتيجة طرح مياه الصرف الصحي غير المعالجة من محطة الكحلاء العاطلة والواقعة على نهر الكحلاء . يعد نهر الكحلاء من اهم الانهر المغذية للهور. تم اختيار عشرة مواقع لاخذ عينات لتحديد نوعية المياه. اٌخذت العينات خلال سنة 2009 ولثلاثة اشهر ; كانون الثاني, نيسان و أب ممثلة للشتاء والربيع والصيف على التوالي. بينت نتائج التحليل ان مياه الصرف الصحي غير المعالجة لها تأثير سلبي على نوعية مياه هور الحويزة وخاصة في مناطق مصب نهر الكحلاء. كما بينت النتائج المأخوذة من وسط ونهاية الهور امكانية استخدامه لصيد الاسماك والسباحة في هذه المناطق


Article
Genetic Algorithm Optimization Model for Central Marches Restoration Flows with Different Water Quality Scenarios
نموذج الجينات الوراثية لايجاد الاطلاقات المطلوبة للجريان لانعاش الاهوار المركزية باستخدام عدة صيغ لنوعية المياه

Authors: Rafa H. Al-Suhili رافع هاشم السهيلي --- Zeren Jamal Ghafour زيرين جمال غفور
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2013 Volume: 19 Issue: 3 Pages: 312-330
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

A Genetic Algorithm optimization model is used in this study to find the optimum flow values of the Tigris river branches near Ammara city, which their water is to be used for central marshes restoration after mixing in Maissan River. These tributaries are Al-Areed, Al-Bittera and Al-Majar Al-Kabeer Rivers. The aim of this model is to enhance the water quality in Maissan River, hence provide acceptable water quality for marsh restoration. The model is applied for different water quality change scenarios ,i.e. , 10%,20% increase in EC,TDS and BOD. The model output are the optimum flow values for the three rivers while, the input data are monthly flows(1994-2011),monthly water requirements and water quality parameters (EC, TDS, BOD, DO and pH).The objective function adopted in the optimization model is in a form the sum of difference in each of the 5 water quality parameters, resulting from the mixing equation of the waters of the rivers, from the accepted limits of these parameters , weighted by a penalty factor assigned for each water quality parameter according to its importance. The adopted acceptable limits are 1500,1000, 6,4 and 7, while the penalty factors are 1,0.8,0.8,0.8,and 0.2 for EC,TDS,BOD,DO,and pH respectively. The constraints adopted on the decision variables which the monthly flows of the three rivers are those that provide the monthly demands downstream each river, and not exceed a maximum monthly flow limits. The maximum flow limits adopted are for three flow cases, wet, average and dry years. For each flow case three scenarios for the monthly water quality parameters were adopted , the average values(scenario 1),the 10% increase in EC,TDS, and BOD (Scenario 2),and the 20% increase in these three water quality parameters (Scenario 3). Hence nine cases are adopted and for each an optimum monthly flows are found for each river. The genetic optimization model adopt a variable number of population of 100 to 1000 in a step of 100,0.8 and 0.2 cross over and mutation rates, and three iterations to reach the stable optimum solutions. The results indicates that the flow analysis shows a significant decrease in the flow values of the three rives after year 2000,hence, the flow values for the period of (1994-1999), are excluded and the only used values are those for (2000-2011). The estimated monthly demands exhibits low variation. The observed optimum monthly flow values decrease in general as the case flow changed from wet to normal and dry cases. The change in Scenarios from S1 to S2 and S3 , do not necessarily increase all the required optimum monthly flow values. The obtained minimum objective functions do not exhibits a certain trend with the change in the flow cases and/or the change in the scenarios.

لقد تم استخدام نموذج الجينات الوراثية في هذا البحث لحساب التصاريف المثلى لتفرعات نهر دجلة قرب مدينة العمارة حيث تستخدم مياهها لأعادة انعاش الاهوار المركزية وهذه التفرعات هي انهر العريض والبتيره والمجر الكبير بعد خلطها في مياه نهر ميسان. الهدف من هذا النموذج هو الحصول على افضل نوعية مياه لغرض الانعاش للاهوار المركزية.ولغرض الحصول على امثل التصاريف لهذه الانهر تم بناء برنامج حاسبة بلغة (MATLAB) حيث ان النتائج المستخرجة من البرنامج تمثل قيم التصاريف المثلى للانهر الثلاث وان المدخلات للبرنامج هي التصاريف للفترة من (1994-2011) و معدل الاستهلاك المائي الشهري ومعاملات نوعية المياه وهي (EC, TDS, BOD, DO and pH).تهدف الدالة الهدفية (Objective Function) المستخدمة في نموذج البرمجة لتقليل المجموع الكلي لانحرافات معاملات نوعية المياه عن قيمها المسموح بها. الاولوية التي تم التعامل بها مع معاملات نوعية المياه تم تمثيلها باوزان معينة حسب اهمية كل معامل القيم للاوزان المستخدمة هي (1,0.8,0.8,0.8,0.2 ( لكل من ((EC,TDS,BOD,DO,pH على التوالي وذلك حسب اهمية كل معامل. اما معدل التزاوج و معدل المراوحة فهما ( (0.8, 0.2 على التوالي.اما حجم المجتمع المطلوب فقد تم ايجاده بطريقة المحاولة والخطأ ابتداأ من (100) وحتى (1000) وبخطوة قدرها 100) حيث اعطت القيمة الأ خيرة حلا مستقرا وبعدد معاودات قدره (3).استخدم النموذج ثلاث حالات لقيم معاملات نوعية المياه وثلاث حالات من الجريان (سنوات رطبة وطبيعية وجافة) لكل نهر. اما المحددات للتصاريف فقد كهنت قيم التصاريف الشهرية حسب نوع السنة المائية كحدود عليا وقيم المتطلبات الشهرية كقيم دنيا. تم تشغيل النموذج على الحالات التسعة ثلاث حالات للجريان كما ذكر سابقا رطبة و طبيعية وجافة ولكل حالــة جريــان ثــلاث حــالات لقيــم نوعيــة المياه الحالة (S1) استخدمت فيها معدلات معايير نوعية المياه المقاسة والحالتين (S2) و(S3) باستخدام زيادة في قيم ( EC,TDS, BOD ) قدرها ( 10% و 20%) على التوالي. اضهرت النتائج لتحليل الجريان وجود انخفاض واضح بعد سنة 2000) ( عليه تم اعتماد التصاريف للفترة ( 2000-2011 ) فقط. كما وجد بان قيم المتطلبات الشهرية المحسوبة ذات تغاير قليل. اما قيم التصاريف الشهرية المثلى فقد وجد بانها تقل بشكل عام كلما تغيرت حالة الجريان من رطبة الى طبيعية و جافة. اما التغاير في قيم الجريان الامثل مع تغير حالة نوعية المياه من (S1) الى و ) S2, S3 ( فقد وجد بانه ليس من الضروري وجود زيادة في قيمها. اما دالة الهدف الدنيا التي وجدت لكل الحالات التسعة اضهرت عدم وجود تدرج واضح في قيمها مع تغير حالة الجريان وحالة نوعية المياه.


Article
Comparison between Linear and Non-linear ANN Models for Predicting Water Quality Parameters at Tigris River
المقارنة بين نموذج الشبكة العصبية الأصطناعية ذو المدخلات الخطية و اللاخطية لتخمين معاملات نوعية المياه في نهر دجلة

Authors: Rafa Hashim Al Suhili رافع هاشم السهيلي --- Zainab Jaber Mohammed زينب جابر محمد
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 10 Pages: 1-15
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this research, Artificial Neural Networks (ANNs) technique was applied in an attempt to predict the water levels and some of the water quality parameters at Tigris River in Wasit Government for five different sites. These predictions are useful in the planning, management, evaluation of the water resources in the area. Spatial data along a river system or area at different locations in a catchment area usually have missing measurements, hence an accurate prediction. model to fill these missing values is essential. The selected sites for water quality data prediction were Sewera, Numania , Kut u/s, Kut d/s, Garaf observation sites. In these five sites models were built for prediction of the water level and water quality parameters. the following (Biological Oxygen Demand(BOD_5), Phosphate,(PO_4) Sulfate(SO_4), Nitrate(NO_3), Calcium(Ca), Magnesium(Mg), Total Hardness(TH), Potassium(K), Sodium (Na), Chloride (CL), Total Dissolved Solids (TDS), Electric conductivity (EC), Alkalinity(ALK)). The ANN models tried herein were the Multisite- Multivariate ANN models (5-sites, 14 variables), five models were built, one for each of the five stations as the missing data station. The linear ANN (traditional) models fail to make the prediction of all variables with high correlation coefficient simultaneously. Hence a non- linear input ANN model was developed herein and believed to be a new modification in ANN modeling. It was found that the ANNs have the ability to predict water level and water quality parameters at all the sites with a good degree of accuracy, the range of correlation coefficients obtained are (12.9%-97.2%) for linear models, while for this model with Non-linear terms, The range of correlation coefficients obtained is (71.8%-99.6%).

في هذا البحثِ طُبّقتْ تقنية الشبكات العصبية الإصطناعية (ANNs) في محاولةِ لتَخمين مستوياتِ المياه والبعض مِنْ معايير نوعية المياه في نهرِ دجلةِ في محافظةِ واسط لخمسة مواقعِ مختلفةِ. هذه التخمينات مفيدة في التخطيط و الإدارة و تقييم مصادرِ المياه في المنطقةِ. أن البيانات المكانية على طول النظام نهري أَو مواقع المنطقةِ المختلفةِ في المنطقةّ لَها قياساتُ مفقودُ عادة، لِذلك فأن من الضروري بناء نموذج تخمينِ دقيقِ لمَلْئ هذه القِيَمِ المفقودةِ ُ.المواقع المختارة لتنبؤِ بياناتِ معايير نوعية المياه و منسوب الماء هي( الصويرة و النعمانية و الكوت u /s و الكوت d /s والغراف). في هذه المواقعَ الخمسة بُنِيتْ نماذج تخمين لمنسوب الماءو معايير نوعية المياه. معايير نوعية المياه تمثلت في (أحتياج الأوكسجينِ الحيويِ و فوسفات و كبريتات و نترات و كالسيوم و مغنيسيوم و عسرة المياه الكليّة و بوتاسيوم و صوديوم و كلوريد و المواد الصلبة الكلية و التوصيلية الكهربائية و القاعدية).أستخدام ANN في هذا البحث كان كنموذج متعدد المواقع متعدد المتغيراتُ (5 – مواقع و 14 متغيّر)، حيث تم بناء خمس نماذج واحد لكُلّ مِنْ المواقع الخمس حيث تم أعتبارموقع واحد مفقود لكل نموذج. نماذج ANN الخطيّة (التقليدية) فشلت في تخمين كُلّ المتغيّرات بمعاملِ الإرتباطِ عالي بشكل آني. لذلك تم تطوير نموذج ANN ذو المدخلات اللاخطية للحصول على معاملات أرتباط عالية. و قد تم أثبات قابلية (ANN) لتَخمين مستوىِ الماء و معايير نوعية المياه في كل المواقعِ مَع درجة جيدة مِنْ الدقةِ،و كان مدى معاملاتِ الإرتباطِ (%12.9-%97.2) للنموذج الخطي، أما للنموذج اللاخطّيِ فكان مدى معاملاتِ الإرتباطِ (%71.8-%99.6).


Article
Forecasting Models for Some Water Quality Parameters of Shatt Al-Hilla River, Iraq

Authors: Rafa H. Al-Suhili --- Nesrin J. Al-Mansori
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2017 Volume: 25 Issue: 4 Pages: 1384-1391
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

This paper provides Artificial Neural Networks model versions for forecasting the monthly averages of some chemical water quality parameters of Shatt Al-Hilla River, which is located at Hilla City, south of Iraq. The water quality parameters investigated were Sulphate, Magnesium, Calcium, Alkalinity, and Total Hardness. Results indicate that for Sulphate and Calcium high correlation coefficients models were observed to be (0.9 and 0.88), while for Magnesium, Alkalinity and Hardness low correlation coefficients model were observed to be (0.48,0.58, and 0.51) respectively. Serial correlation behavior of these variables indicate at that high lag time correlations sequences are observed for the first two variables and low ones for the last three water quality parameters. A serial correlation coefficient analysis was done and indicates that as the variable exhibited weak lag correlation structure, then a successful ANN forecasting model could not be obtained even if many trials were done to enhance it's performance, such as increasing the number of nodes, the lagged input variables, and/or changing the learning rate and the momentum term values, or the use of different types of activation functions. On the other hand, those variables that have a strong lag correlation structure can easily fit successful ANN forecasting models

يتناول هذا البحث التنبؤ بالمعدلات الشهرية لبعض المحددات الكيميائية لمياه شط الحلة الواقع في محافظة بابل بأستخدام الشبكات العصبية الصناعية, المحددات المستخدمة في الموديل الكبربت, المغنيسيوم, الكالسيوم, القاعدية , العسرة الكلية. بينت النتائج بأن الكبريت والكالسيوم يمتاز بمعامل ارتباط عالي عند تطبيق الموديل (0.8,0.9) ... بينما المغنيسيوم والقاعدية والعسرة كان معامل الارتباط (0.48, 0.58,0.51) على التوالي. من الملاحظ انه قيمة الارتباط العالي للمتغيرين الأوليين ولبقية العناصر بقيم واطئة ..كان بسبب محددات الوقت . نجاح تحليل الموديل بتنبؤ بالقيم بأستخدام ANN لا يمكن اجراءه حتى بكثرة عدد المحاولات ..وانما بزيادة عدد النقاط او تغيير معدل التعلم او تغيير قيمة الزخم او استخدام نوع اخر من المعادلات الفعالة .من جهة أخرى بناء هذا الموديل بأستخدام ANN كان مطابق للتخمين للقيم للمحددات الكيميائية للمياة.

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

English (3)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2017 (1)

2014 (1)

2013 (1)

2012 (1)