بهره گیری از هوش مصنوعی در تحلیل بستر رودخانه

تحلیل بستر رودخانه یکی از مهم ترین موضوعات در مهندسی رودخانه، مدیریت منابع آب، کنترل سیلاب و طراحی سازه های هیدرولیکی است. رفتار رودخانه ها به علت ماهیت غیرخطی، متغیرهای پیچیده و تعاملات چند بعدی میان جریان، رسوب، شکل بستر و عوامل محیطی همواره پیش بینی ناپذیر بوده است. روش های سنتی کلاسیک مهندسی مبتنی بر مدل های هیدرودینامیکی مانند HEC-RAS، Delf۳D و MIKE ۲۱ و برداشت های میدانی به دلیل هزینه بالا و خطرات جانی، نیاز به داده های فراوان و ضعف در مدل سازی شرایط پیچیده، توانایی محدودی دارند. در سال های اخیر، هوش مصنوعی با بهره گیری از یادگیری ماشین، یادگیری ژرف و بینایی ماشین انقلابی در تحلیل بستر رودخانه ایجاد کرده است. در این مقاله ابتدا مفاهیم بنیادی تحلیل بستر رودخانه تشریح می شود سپس روش های مختلف هوش مصنوعی در تحلیل فرسایش، رسوب گذاری، پیش بینی تغییرات مورفولوژیک، مدل سازی انتقال رسوب، استخراج ساختار بستر با تصاویر پهپادی و ماهواره ای و مدل های ترکیبی (AI)، مدل فیزیکی و (CFD) بررسی می گردد. در ادامه چالش ها و محدودیت ها تحلیل شده و چند مطالعه موردی عملی ارائه می شود. نتایج نشان می دهد که هوش مصنوعی می تواند خطا را نسبت به مدل های سنتی، بین ۳۰ الی ۵۰ درصد کاهش دهد و دقت تحلیل بستر را به طور قابل توجهی افزایش دهد.

کلیدواژه ها:

بستر ، رودخانه ، هوش مصنوعی ، مدل های هیدرودینامیکی ، یادگیری ماشین ، یادگیری ژرف ، بینایی ماشین