A Fuzzy Model for Water and Waste Load Allocation in Rivers: Case Study, Dez River System
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,334
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NCHP03_703
تاریخ نمایه سازی: 3 فروردین 1391
چکیده مقاله:
In this paper, a new fuzzy methodology is proposed for simultaneous allocation of water and waste load in river basins based on a Fuzzy Transformation Method (FTM). The fuzzy transformationmethod is used to incorporate the existing uncertainties in model inputs and parameters. In the proposed methodology, the FTM, as a simulation model, is utilized in an optimization framework for constructing a fuzzy water and waste load allocation model. In addition, the economic andenvironmental impacts of water allocation to different water users are taken into account. To avean equitable water and waste load allocation, some possible coalition of water users are formed and total benefit of each coalition, which is a fuzzy number, is reallocated to water users who areparticipating in the coalition. The fuzzy cost savings are reallocated using a fuzzy Nucleolus cooperative game and the FTM. Results of applying the methodology to the Dez river system insouth-western part of Iran show its effectiveness and applicability for water and waste loadallocations in an uncertain environment.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Reza Nikoo
PhD Candidate, School of Civil Engineering, College of Engineering, University of Tehran
Reza Kerachian
Associate Professor, School of Civil Engineering, College of Engineering, University of Tehran
Roohollah Ahmady Jazany
PhD Graduate, International Institute of Earthquake Engineering and Seismology, Tehran
Peyman Shademan Heidari
Head of Engineering department, East Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :