استفاده از هوش مصنوعی در پیش بینی نفوذپذیری خاک های ژئوتکنیکی برای مدیریت منابع آب زیرزمینی

موضوع اصلی فایل ارائه شده استفاده از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) برای حل چالشهای پیچیده در مهندسی ژئوتکنیک است. این رویکردها به ویژه در زمینههایی مانند پیشبینی نفوذپذیری خاک نشت در سدها و رواناب سطحی اهمیت پیدا کرده اند. نقش هوش مصنوعی در پیش بینی نفوذپذیری خاک نفوذپذیری خاک یکی از ویژگیهای حیاتی در ژئوتکنیک است که تعیین آن با روشهای سنتی میدانی و آزمایشگاهی دشوار، وقت گیر و پرهزینه است تکنیکهای هوش مصنوعی مانند شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)، رگرسیون فرآیند گاوسی (GPR)، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، و جنگل تصادفی (RF) به عنوان راه حلهای دقیقی برای تخمین این ویژگی شناخته شدهاند این مدلها از پارامترهای مختلفی مانند محتوای ریزدانه محتوای ماسه حد،مایع وزن مخصوص و چگالی خشک برای پیشبینی نفوذپذیری استفاده میکنند. مطالعات نشان داده اند که مدلهای هوش مصنوعی به ویژه،ANN در پیشبینی دقیقتر نفوذپذیری خاک نسبت به روشهای خطی یا تجربی عمل می کنند. برای مثال یک مطالعه مقایسه ای بین چندین مدل AI نشان داد که مدل NISEK_K_GPR عملکرد بهتری نسبت به سایر مدلهای بهینه از جمله مدلهای ANN دارد همچنین این مدلها توانایی پیشبینی نفوذ پذیری سنگ را نیز دارند. کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت منابع آب زیرزمینی تکنیکهای هوش مصنوعی علاوه بر پیشبینی نفوذپذیری خاک در مدیریت آبهای زیرزمینی و سطحی نیز کاربرد دارند. از این روشها برای پیش بینی دقیق رواناب سطحی جمع آوری شده توسط سنگفرشهای نفوذپذیر استفاده شده است تا طراحیهای کارآمدتری ممکن شود. همچین هوش مصنوعی در پیشبینی سطح آب زیرزمینی (GWL نیز با موفقیت به کار گرفته است. نشت آب در سدها یک پدیده جدی است که میتواند به شکست فاجعه بار سازه منجر شود. هوش مصنوعی برای پیشبینی دقیق این پدیده در سدهای وزنی به کار میرود تا ایمنی و پایداری آنها تضمین شود علاوه بر،این رادار نفوذی به زمین (GPR) به همراه یازدهمین کنفرانس بین المللی عمران، معماری و شھرا نک The ۱۱th International Conference on Civil Engineering, Architecture and Urban Planning تکنیکهای هوش مصنوعی برای شناسایی فرسایش لوله ای در سازههای خاکی استفاده میشود که بینشهای ارزشمندی را در مورد شرایط زیر سطحی فراهم میکند. پیامدهای کلی مرور و چالشها در مجموع مرور مقالات نشان میدهد که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین راهکارهای قدرتمند و موثری برای حل بسیاری از مسائل ژئوتکنیک ارائه میدهند با این حال استفاده از آنها با چالشهایی نیز همراه است از جمله نیاز به مجموعه دادههای بزرگ و با کیفیت و همچنین مسئله قابلیت تفسیر مدلها دادههای ژئوتکنیکی اغلب به دلیل پراکندگی،مکانی ناقص بودن و ناهمگنی به عنوان دادههای زشت شناخته میشوند برای غلبه بر این چالشها باید رویکردی داده محور اتخاذ شود که کیفیت دادهها مناسب بودن آنها برای کاربردهای عملی و بافت ژئوتکنیکی را در نظر بگیرد. به کارگیری موفق این تکنیکها باعث کاهش وابستگی به آزمایشهای پرهزینه و زمانبر افزایش دقت پیشبینیها و در نهایت، بهبود پایداری و ایمنی پروژههای عمرانی می.شود. این پیشرفتها مهندسی ژئوتکنیک را از یک هنر به یک علم مبتنی بر داده تبدیل می کند.

کلیدواژه ها:

دقت و کارایی دادههای ژئوتکنیکی ، الگوریتمهای یادگیری ماشین ، کاربرد در مدیریت منابع آب