Nghiên cứu kết hợp mô hình thủy lực và mô hình trí tuệ nhân tạo mô phỏng chất lượng nước sông Nhuệ

Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Chỉ số đề mục

Lĩnh vực nghiên cứu

Kỹ thuật thuỷ lợi

Dạng tài liệu

Tác giả

Hoàng Thị An, Trần Thùy Nhung, Nguyễn Thanh Thủy, Trần Anh Phương; Trần Anh Phương⁽¹⁾;

Nhan đề

Nghiên cứu kết hợp mô hình thủy lực và mô hình trí tuệ nhân tạo mô phỏng chất lượng nước sông Nhuệ – Đáy

Nhan đề tiếng anh

Research on combining hydraulic model and artificial intelligence model to simulate water quality of Nhue – Day river in Ha Noi City

Nhan đề dịch tiếng Anh

Research on combining hydraulic model and artificial intelligence model to simulate water quality of Nhue – Day river in Ha Noi City

Nguồn trích

Khí tượng thủy văn

Năm xuất bản

2022

Số

739

Trang

67-80

ISSN

2525-2208

Từ khóa

Nghiên cứu kết hợp; Mô hình thủy lực; Mô hình; Trí tuệ nhân tạo; Mô phỏng chất lượng; Nước sông Nhuệ – Đáy

Từ khóa tiếng anh

Water quality; Nhue–Day river basin; MIKE 11 model; Artificial Intelligence model; MLP–ANN.

Tóm tắt

Lưu vực sông Nhuệ–Đáy được biết đến như một điểm nóng về chất lượng nước, gây ảnh hưởng lớn đến sức khoẻ người dân cũng như cảnh quan, môi trường lưu vực sông trong những năm gần đây. Nghiên cứu xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mô phỏng chất lượng nước sông Nhuệ–Đáy dựa trên kết quả mô phỏng thủy động lực và chất lượng nước của mô hình thủy lực MIKE 11. Dữ liệu đầu vào bao gồm: địa hình, số liệu thủy văn, dữ liệu nguồn thải tại các vị trí quan trắc để mô phỏng chất lượng nước trong mô hình MIKE 11. Mô hình AI sử dụng thuật toán MLP–ANN xây dựng quan hệ hồi qui giữa lưu lượng nước sông và nồng độ các nguồn thải với các chỉ số chất lượng nước để dự báo chất lượng nước tại các vị trí kiểm soát theo các kịch bản kiểm soát và quản lý nguồn thải khác nhau một cách nhanh chóng. Kết quả từ mô hình AI gần sát với kết quả từ mô hình MIKE 11 với chỉ số R2 đạt từ 0,98 trở lên với thời gian mô phỏng nhanh hơn hàng nghìn lần so với mô hình thủy lực, là một công cụ hữu hiệu, cho phép đưa ra dự báo chất lượng nước nhanh. Nghiên cứu cung cấp công cụ quản lý cho các nhà quản lý trong đánh giá nhanh tác động của các giải pháp qui hoạch, quản lý và kiểm soát ô nhiễm nguồn nước trên lưu vực sông Nhuệ–Đáy.

Tóm tắt tiếng anh

The Nhue–Day river basin is well–known by its critical water quality, causing negative impacts on locals’ health as well as landscape and environmental storage in recent years. The study develops artificial intelligence (AI) model to simulate the water quality of Nhue–Day river, based on the results of hydrodynamic simulation and water quality in the hydraulic model MIKE11. The input data include: topography, hydrological, and discharge data at monitoring locations to simulate river water quality. The AI model with MLP – ANN algorithm builds a regression relationship between river water flow and concentration of discharge sources (predictor variables) with water quality indicators (dependent variable) to forecast river water quality at control locations under different control and waste management scenarios quickly. The results from the AI model are close to the results from the MIKE 11 model with an R2 index of 0.98 or higher, with simulation time being thousands of times faster than hydraulic model, which is an effective tool, allowing to get water quality forecast quickly. This study provides management tools for managers to quickly assess the impact of solutions to planning, managing, and controlling water pollution in the Nhue – Day river basin.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CTv 39

Xem toàn văn