Design and implementation of heavy metal prediction in acid mine drainage using multi-output adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS) - a case study
- سال انتشار: 1399
- محل انتشار: مجله بین المللی معدن و مهندسی زمین، دوره: 54، شماره: 1
- کد COI اختصاصی: JR_IJMGE-54-1_008
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 380
نویسندگان
Mining engineering department, Engineering Faculty, Sistan and Baluchestan University, Zahedan, Iran
Department of Mining Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
چکیده
This paper reports an attempt to show how acid mine drainage (AMD), as well as other heavy metals, pollute the environment and how this problem can be resolved. AMD is considered to be the main source of environmental pollution in areas where mining operations are undertaking. Since AMD and the factors that control it are of prime importance regarding the environmental preservation activities, this study investigates the presence of heavy metal pollutants in AMD. To achieve this goal, we implemented the ANFIS method to predict the presence of heavy metals (Zn, Mn, Fe, and Cu), taking into account pH, as well as SO4 and Mg concentrations. Having used the ANFIS method, the comparison of predicted concentration with calculated data resulted in correlation coefficients of 0.999, 0.999, 0.999, and 0.999 for Cu, Fe, Mn, and Zn, respectively. The employed procedure proved to be easy to use and cost-effective to foresee the presence of heavy metals in AMD.کلیدواژه ها
ANFIS, Heavy metals, Acid mine drainages, Shur River, Sarcheshmeh copper mineاطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.