بررسی پارامترهای هیدرولیکی تاثیرگذار بر آبشستگی پایین‌دست سازه‌های کنترل با استفاده از روش رگرسیون فرآیند گاوسی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 عضو هیات علمی گروه آب دانشکده عمران دانشگاه تبریز

2 دکتری سازه های هیدرولیکی، گروه مهندسی آب، دانشکده فنی مهندسی عمران، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

چکیده

پیش‌بینی عمق آبشستگی در پایین‌دست سازه‌های کنترل ازجمله سرریزها و سازه‌های کنترل شیب یکی از مسائل ضروری در طراحی این سازه‌ها می‌باشد. در تحقیق کنونی عملکرد روش رگرسیون فرآیند گاوسی (GPR) به عنوان یکی از روش‌های نوین داده کاوی در پیش‌بینی حداکثر عمق آبشستگی پایین‌دست سازه‌های کنترل مورد بحث قرار گرفت. جهت بررسی موضوع برای هر سری داده، مدل‌های مختلفی تعریف شده و تأثیر پارامترهای هیدرولیکی مورد ارزیابی قرار گرفت. بهترین نتایج برای داده‌های آزمون، برای سرریز لبه تیز مقادیر 90/0)DC=ضریب تبیین)، 93/0CC=(ضریب همبستگی)، % 2/11 RMSE= (جذر میانگین مربعات خطاها (، %9/7MAE= (میانگین قدرمطلق خطاها)، و برای سازه کنترل شیب مقادیر 81/0DC=، 86/0CC=، %4/19RMSE=، %7/16MAE= به‌دست آمد. همچنین بر اساس نتایج آنالیز حساسیت مشخص گردید که پارامترهای Fr1 (عدد فرود بالاست جریان) و b/z (نسبت عرض سرریز به ارتفاع سرریز) در پایین‌دست سرریز لبه تیز و پارامترهای Dp/h (ارتفاع ریزش سازه به ارتفاع آب روی سازه) و Fr1در پایین دست سازه کنترل شیب کلیدی‌ترین نقش را در پیش‌بینی عمق آبشستگی دارند. درواقع تغییرات عمق آبشستگی متأثر از هندسه و انرژی جریان در بالادست این سازه‌ها است. مقایسه روابط نیمه تجربی و کلاسیک با نتایج حاصل از روش به‌کاررفته در تحقیق نشان داد که نتایج روش هوشمند GPR نسبت به روابط کلاسیک دقیق‌تر و قابل‌اعتمادتر بوده بطوریکه معیارخطای RMSE بیش از 80 درصد کمتر شده است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Investigation of effective Hydraulic Parameters on Scouring at downstream of Control Structures Using Gaussian Process Regression Method

نویسندگان [English]

  • Kiyoumars Roushangar 1
  • samira akhgar 2
1 Department Hydraulic Engineering, Faculty of Civil Engineering, Tabriz University, Iran
2 2- Ph.D.of Hydraulic Structures, Water Engineering Department, Faculty of Civil Engineering, Tabriz University, Tabriz, Iran.
چکیده [English]

Abstract: Scour depth prediction downstream of control structures such as spillways and grade-control structures is one of the essential issues in the design of these structures. In the present study, the efficiency of the Gaussian Process Regression (GPR) method was evaluated to estimate the scour depth downstream of control structures. Various models were developed and the impacts of hydraulic parameters were evaluated. The results proved the high efficiency of the applied method in the research in estimating the scour depth compared to the semi-empirical equations. The best result for test series was obtained in the state of sharp crested weir with the values of CC=0.93, DC=0.90, RMSE=0.112 and MAE=0.079and in the inclined slope controlled with the values of CC=0.86, DC=0.81, RMSE=0.194 and MAE=.167. As well as, the sensitivity analysis results show that Fr1 and b/z parameters and Fr1 and Dp/h is the most important parameter affecting the scour depth simulation downstream of sharp crested weir and inclined slope controlled respectively. In fact, variations in the scour depth are influenced by geometry and flow energy in the upstream of these structures. The comparison of semi-empirical and classical relations with the results of the applied method in the research showed that the results of the intelligent GPR method are more accurate and reliable than the classical relations. So that the root mean square error decreased more than 80%.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Scour
  • sharp crested weir
  • inclined slope controlled
  • GPR
راهنمای روش‌های محاسبه آبشستگی موضعی نشریه شماره 318 معاونت امور آب و آبفا، وزارت نیرو، 1389.
حسن­زاده، ی.، اعلمی،م.ت.، کاردان، ن. و جعفری باویل علیایی، ا .1397. تخمین میزان عمق آبشستگی پایه پل با استفاده از سیستم استنتاجی عصبی- فازی تطبیقی بهینه سازی شده با الگوریتم رقابت استعماری. نشریه آبیاری و زهکشی ایران. 12.4: 872-884 .
روشنگر، ک.، قاسمپور، ر. و  ثاقبیان، س.م. 1398.بررسی مقایسه­ای پارامترهای هیدرولیکی تأثیرگذار بر آبشستگی پایه­های پل در بسترهای چسبنده و دانه­ای با استفاده از روش رگرسیون فرآیند گاوسی. نشریه آبیاری و زهکشی ایران. 12.6: 1475-1485 .
ASCE, Task Committee on Application of Artificial Neural Networks in Hydrology. 2000. Artificial Neural Networks in hydrology. I: Preliminary concepts. Journal of Hydrologic Engineering, ASCE. 5.2: 115-123.
Bohrer, J.G., Abt, S.R., and Wittler, R. J. 1998. Prediction plunge pool velocity decay of free falling rectangular jet. Journal of Hydraulic Engineering. 124.10: 1043-1048.
Bormann, N., Julien, P. 1991. Scour Downstream of Grade-Control Structures. Hydraulic Engineering, ASCE, 117: 579-594.
Chee, S. P., and Yuen, E. M. 1985. Erosion of unconsolidated gravel beds. Canadian Journal of Civil. Engineering., 12: 559-566.
D’Agostino, V., Ferro, V. 2004. Scour on Alluvial Bed Downstream of Grade-Control Structures. Hydraulic Engeeniring, ASCE. 130: 24-37.
Hoffmans, G.J.C.M. 1998. Jet scour in equilibrium phase. Journal of Hydraulic Engineering. 124.4: 430-437
Mason, P.J.1985. Free Jet Scour Below Dams and Flip Buckets. Hydraulic Engineering, ASCE. 111: 220-235.
Mohammad, Z. K., Beheshti, A. A., Behzad, A. A. and Sabbagh-Yazdi, S. R. 2009. Estimation of current-induced scour depth around pile groups using neural network and adaptive neuro-fuzzy inference system. Applied Soft Computing. 9.2: 746–755.
Mueller, D. S. and Wagner, C. R. 2005. Field observations and evaluations of streambed scour at bridges. Rep. No. FHWA-RD-03-052, Office of Engineering Research and Development, Federal Highway Administration, 134.
Najafzadeh, M., Etemad-Shahidi, A. and Lim, S.Y. 2016. Scour prediction in long contractions using ANFIS and SVM. Ocean Engineering. 111: 128-135.
Pal, M., Singh, N. K. and Tiwari, N. K. 2012. M5 model tree for pier scour prediction using field dataset. Journal of Civil Engineering. 16.6: 1079–1084.
Pal, M. and Deswal, S. 2010. Modelling pile capacity using Gaussian process regression. Computer. Geotechnical.
37: 942-947.
Rajaratnam, N., and Mazurek, K. 2003. Erosion of sand by circular impinging water jets with small tailwater. Journal of Hydraulic Engineering. 129.3:225-229.
Strelchuck, D.L.1969. Scour at the base of spillway buckets. MS thesis, University of Windsor, Ontario.
Wittler, R.J., Annandale, G.W., Abt, S.R., and Ruff, J.F. 1998. New technology for estimating plunge pool or spillway scour. Proceeding of 1998 annual conference of the association of state safety officials. October 11-14 Las Vegas.
Yang,D.,  Zhang,X., Pan R., Wang,Y., and Chen, Z. 2018  A novel Gaussian process regression model for state-of-health estimation of lithium-ion battery using charging curve. Journal of Power Sources. 384: 387–395.
Yen, C.-L. 1987 Discussion on ‘Free jet scour below dams and flip buckets’ by Peter J. Mason and Kanapathypilly Arumugam. Journal of Hydraulic. Engineering., 113.9: 1200–1202.