New formulations for prediction of velocity at limit of deposition in storm sewers based on a stochastic technique.

AbstractSedimentation in storm sewers strongly depends on velocity at limit of deposition. This study provides application of a novel stochastic-based model to predict the densimetric Froude number in sewer pipes. In this way, the generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) is used to develop two parametric equations, called GLUE-based four-parameter and GLUE-based two-parameter (GBTP) models to enhance the prediction accuracy of the velocity at the limit of deposition. A number of performance indices are calculated in training and testing phases to compare the developed models with the conventional regression-based equations available in the literature. Based on the obtained performance indices and some graphical techniques, the research findings confirm that a significant enhancement in prediction performance is achieved through the proposed GBTP compared with the previously developed formulas in the literature. To make a quantified comparison between the established and literature models, an index, called improvement index (IM), is computed. This index is a resultant of all the selected indices, and this indicator demonstrates that GBTP is capable of providing the most performance improvement in both training () and testing () phases, comparing with a well-known formula in this context

Optimal ANFIS Model for Forecasting System Using Different FIS

Adaptive Network Based Fuzzy Inference System (ANFIS) using time series analize is one of intelligent systems that can be used to predict with good accuracy in all fields like in meteorology. However, some research about forecasting has less emphasis on the structure of the FIS ANFIS. Thus, in this paper, the optimization of the ANFIS model for predicting maritime weather is carried out by analyzing the appropriate initialization determinations of the three fuzzy Inference structures ANFIS which includes FIS structure 1 (grid partition), FIS structure 2 (subtractive clustering) and FIS structure 3 (fuzzy c-means clustering). In this paper, the variable input used are two hours (t-2) and one hour (t-1) before, and data at that time (t), and the output of this system is the prediction of next hour, six hours, twelve hours and next day of variable ocean currents velocity (cm/s) and wave height (m) using the three FIS ANFIS approaches. Based on the smallest goal error (RMSE and MSE) of the three FIS ANFIS approaches used to predict the ocean currents speed (velocity) and wave height, the model is best generated by subtractive clustering. It can be seen that subtractive clustering produces the smallest RMSE and MSE error values of other FIS structure

Designing of Collagen Based Poly(3-hydroxybutyrate-co-4-hydroxybutyrate) Scaffolds for Tissue Engineering

P(3HB-co-4HB) copolymer was modified using collagen by adapting dual solvent system. The surface properties of samples were characterized by Fourier transforminfrared spectroscopy (FTIR), scanning electron microscopy (SEM), organic elemental analysis (CHN analysis), and water contact angle measurements.The effects of collagen concentration, scaffold thickness, and 4HB molar fraction on the hydrophilicitywere optimized by the Taguchi method.The orthogonal array experiment was conducted to obtain the response for a hydrophilic scaffold. Analysis of variance (ANOVA) was used to determine the significant parameters and determine the optimal level for each parameter. The results also showed that the hydrophilicity of P(3HB-co-4HB)/collagen blend scaffolds increased as the collagen concentration increased up to 15 wt% with a molar fraction of 50mol% at 0.1mm scaffold thickness. The biocompatibility of the P(3HB-co-4HB)/collagen blend surface was evaluated by fibroblast cell (L929) culture.The collagen blend scaffold surfaces showed significant cell adhesion and growth as compared to P(3HB-co-4HB) copolymer scaffolds

Effect of Channel Boundary Conditions in Predicting Hydraulic Jump Characteristics using an ANFIS-Based Approach

Hydraulic jump is a phenomenon which is used to dissipate the kinetic energy of the flow and prevent scour below overflow spillways, chutes and sluices. This paper applies adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) as a Meta model approach to estimate hydraulic jump characteristics in channels with different bed conditions (i.e. channels with different shapes and appurtenances). In hydraulic jump characteristics modeling, different input combinations were developed and tested using 1700 experimental data. The obtained results indicated that the applied method has high capability in modeling hydraulic jump characteristics. It was observed that the developed models for expanding channel with a block performed more successful than other channels. For rectangular channels, it was found that the basin with rough bed led to better predictions compared to the basin with a step. In the prediction of jump length, the superior performance was obtained for the model with input combinations of Froude number and the relative height of jump. From the sensitivity analysis, it was induced that, Fr1 (upstream Froude number) is the most significant parameter in modeling process. Also comparison between ANFIS and semi-empirical equations indicated the great performance of the ANFIS

A Literature Review on the Sediment Transport Process in Shallow-Grade Culverts and Storm Sewers

Sedimentation of fine muddy material in culverts and storm sewers becomes an important issue in Texas coastal plain shallow-grade drain systems. It leads to a reduction inflow capacity with time and an associated high cost of cleaning. It may not be possible to maintain the required 2 feet per second along sewer in time. The objective of study is to conduct an extensive literature review, and field survey to implement physical experiment for quantifying the sediment transport process in shallow grade culverts and storm sewers. The previous studies indicate that culverts or sewers should be designed to transport fine grains as a suspended load and transport granular sediments as a bed load, and to erode the sediment deposition with high flow velocity to achieve self-cleaning. The suspended load, bed load and bed erosion sediment transport equations have been developed as the function of the sediment grain size, the sediment concentration, the slope of the culverts or sewers, the bed roughness. To quantify the sediment characteristics, three samples were collected from the culvert, the ditch and the sewer located in Orange County of southeast Texas. The sieve analysis indicates that d50 are greater than 0.5mm and d65 are greater than 1mm for all the samples. However, more fine particles are included in the sewer sump and ditch than that in the culvert. The ongoing study is to set up a physical model based on the key variables in the previous transport equation to study the transport process in shallow grade culverts and storm sewers

Evaluation Of Artificial Neural Network (ann) And Adaptive Neuro Based Fuzzy Inference System (anfis) On Sediment Transport

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2012Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliğinde Sediment Taşınımının Öneminine Ayrıntılı Bir Şekilde Bakmak Zorunludur ve Bu Çok Büyük Öneme Sahiptir. Her Zaman, Bu Alanın Uzmanları ve Bilim İnsanları İçin Sediment ve Taşınımı Önemli Bir Mesele Haline Geldi. Mesela, 1950’lerden Beri Sediment Taşınımın Davranışını Değerledirmek İçin Çok Çeşitli Çalışmalar Laboratuvarlarda Yürütülmekteydi. Akarsular havzalarından gelen ya da yataklarından söktükleri sediment tanelerini taşırlar. Su ile katı tanelerin birlikte hareket ettikleri iki fazlı akımın hidroliği ve taşınan sediment miktarının belirlenmesi mühendislik açısından büyük önem taşıdığı kadar, incelenmesi çok güç olan problemlerdir. Akarsuların düzenlenmesi, çeşitli maksatlarla kullanılması ve akarsulardan su alma ile ilgili mühendislik problemlerine başarılı çözümler bulabilmek için akarsularda akım ve sediment taşınımı konusunda yeterli bilgilere sahip olmak gerekir. Yüzeysel erozyon, tortu taşınması ve birikmesi, ekonomik ve kültürel gelişimde önem arz etmesi nedeniyle asırlarca jeoloji mühendislerinin araştırma konusu olmuştur. Eski medeniyetler tarafından su kaynakları ve akarsular tarımda ve ulaşım alanlarında kullanılmıştır. Bütün akarsular hem su kaynaklarındaki yüzeysel erozyon hem de kitlesel olarak akarsu kenarlarındaki potansiyel erozyon alanları nedeniyle tortu taşınmasını içlerinde barındırmaktadır. Bizim anlayışımıza göre aşınmanın optimum dengesi konusu membadadır; akarsuyun erozyon taşıma kapasitesi tasarım, yararlanma, onarım ve koruma konusunda önem arz etmektedir. Seddeler akarsu kenarlarında taşkın kontrolü için yapılmaktadır. Ayrıca bu seddeler nedeniyle güvenilir bir şekilde su kaynağı oluşturabilmek için depoların yapılması gereklidir.Kanallar su taşıma ve elde etmek için yapılırlar. Kalıcı olarak bu hidrolik yapıların kullanılması bizim anlayışımıza göre erozyon, tortu süreci ve onları hidrolik projelerde nasıl birleştirebileceğimizle alakalıdır. Artan bulanıklık, su bitkilerin büyümesine sebep olur. Siltin suda olması ışığın girmesine ve sonuç oalrak su bitiklerinin fotosentez ve büyümelerine engel olur. Depolanan sedımentler su altında veya nehir üzerinde olan bitikleri boga bilir. Tarım, bazı sanayi süreçler ve kanalizasyondan gelen sediment ler nitrat ve fosfat oranını arta biler ve sonuç da sedimentin yukselmesine sebep olabilirler. Sediment yönetimi, özellikle sediment hareketinin kontrolü, oyulma-birikme, nehir mühendisliğinde karşılaşılan en zor problemlerden biridir. Nehir yatağındaki hız ve derinliğin zamanla değişmesinin yanı sıra su alma yapısına giren akım miktarı da zamanla değişebilir. Nehir kıyılarında güç santrallerinin soğutma suyu, endüstri su ihtiyacı, sulama vb. Amaçları karşılamak için kullanılan su alma yapılarının etrafı sık sık sediment birikimi dolayısıyla kuşatılır. Bu sebeple nehir tesislerindeki su alma yapılarında aşınma ve birikme problemleri göz önünde bulundurulmalı ve sediment girişini minimum tutacak şekilde tasarlanmalıdır. Akım ve sediment ile ilgili değişkenlerdeki belirsizlikler sebebiyle oyulma ve birikme hakkında kesin bir yargıya varılamamıştır. Bu sebeple sediment kontrol yapılarının tasarımı ve sıralanışı optimum çözümün elde edilebilmesi için fiziksel model çalışmalarına dayandırılmalıdır. Bu ihtiyaç özellikle üç boyutlu akımın olduğu su alma yapıları civarında ortaya çıkmaktadır. Kıvrımlı nehirlerin dış şevindeki yatak oyulması şevlerin zayıflamasına ve toprak kaybına sebep olur. Sediment birikimi nehrin akım taşıma kapasitesini düşürür ve ulaşım için faydalanılan nehirlerde gemi ulaşımına engel olur. Çoklu değişkenler sedimentin doğasına ve akım hidroliğine etki etmekteler. Diğer taraftan tortu taşınması çok karmaşık bir konudur ve genel olarak teorik veya yarı teorik bir şekilde araştırılır. Genel olarak araştırmalar teorik olarak bazı basit tahminlere dayandırılır ve ideal olarak dikkate alınması gereken suyun debisi, akım ortalama hızı, enerji eğimi ve kayma gerilmesi gibi önemli etkenlerden bir veya iki tanesi seçilerek belirlenir. Bilim adamları sayesinde bir takım formüller elde edilmiştir ve bu konu gün geçtikçe gelişmektedir. Bazen bilimadamları birbirlerininkine yakın sonuçlar elde etmektedirler ve bazen de zıtlıklar oluşmaktadır. Sonuç olarak bilim adamları bu konuda evrensel olarak anlaşmaya varamamışlardır. Öte yandan günümüzde teknolojinin gelişmesiyle ve bilgisayarın kullanımıyla Yapay Sınır Ağları (YSA) ve ANFIS gibi bilgisayar programlarının ortaya çıkmasıyla tortu taşınması konusunda güvenilirliği yüksek formüller çeşitli bilimadamları tarafından elde edilmiştir. Bugünlerde MATLAB gibi Bilgisayar Destekli Programların Gelişimi Araştırmacılar İçin Hesaplamaları Hızlı ve Etkin Bir Biçimde Yapmanın Yolunu Açtı. Sediment Taşınımında, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve ANFIS Laboratuvar Verisini Yada Gerçek Bir Nehrin Verisini Değerlendirmek İçin Yoğun Bir Şekilde Kullanıldı. Yang (1983) Araştırmaları Diyagramlar Halinde Sunulmuştur. Bahsi Geçen Diyagramlar Su Akımı, Ortalama Hız, Su Yüzey Eğimi, Kayma Gerilimi, Akış Gücü ve Toplam Sediment Akımlı (TSA) Birim Akış Gücü Arasındaki İlişkiler Hakkında. Giriş Veri Değerlerini Elde Etmek İçin Get Data Graph Digitizer Programı Kullanıldı. Ayrıca, 79 Veri Kümesi Nitelendirilmiştir. Her Biri İçin, Duşey Değerlerinin Ortalaması Hesaplanmış ve Değerlendirme İçin Gözlemlenmiş Çıkış Verisi Olarak Kullanılmıştır. ANN’in İleri Geri Beslemeli Yayılım (İGBY) Türünden, ANFIS’in Sugeno Türüne Dayanan Geri Yayılım (GY) Türlerinden İki Sınıfta Deneme ve Test Olarak Veri Analizinde ve Sonuçlar Vermede Faydalanıldı. Layerların sayılarını 2 ile 4 arası ve nöronların sayılarını 1 ile 4 arası (İGBY)’ye dayanarak genel alternatif senaryolar geliştirerek TSD’yi tahmin etmeye yardımcı oluyor.İlerleme sırasında hataların tipi RMSE ve korelasyonları elde etmede bizim için önemlidir. Böylece TSD modellemesi için en iyi ve en optimum alternatif Yapay Sınır Ağlarının İGBY’ye dayanarak iki gizli layerlı ve her bir layerı iki nöron sayılı bir kombinasyon ile 0.99 R2 ve 0.017 RMSE olacak şekilde öneriliyor. TSD’yi tahmin ederken R2 için yaklaşık 1 değeri ve çok küçük RMSE değeri (<0.04) bu metodun yüksek kapasitesini göstermektedir. Öte yandan ANFIS programıyla girdi üyelik fonksiyonu olarak, Gauss ve Gauss 2; çıktı üyelik fonksiyonu olarak sabit ve lineer tipler kullanıldı. Sonuç olarak ANFIS programıyla hibrit ve BP metotlarına odaklanırken genel kapsamlı TSD tahmin metodolojileri kullanıldı.TSD’yi tahmin etmek için gösterildiği gibi çok büyük R2 değerleri ve çok küçük RMSE değerlerine dayanarak hibrit ve BP metodlarının yüksek kapasitesi sağlanmaktadır. Daha Sonra, Tahmin Edilen ve Gözlenen Değerler Arasındaki İlişki Diyagramlar Halinde Gösterildi. Yapılan Çalışmada 0.99’dan Daha Yüksek Tespit Katsayısı (R2) Bağıntısı ANN ve ANFIS’in Toplam Sediment Akımını Tahmin Etmek İçin Uygunluğunu ve Yeterliliğini Kanıtlamıştır.With regard to the importance of sediment transportation in Hydraulic and Water Resources Engineering, it is essential to focus on the topic with details and it is a matter of paramount importance. Recently, sediment and its transportation have become an important issue to experts and scientists. Since 1950s, a wide variety of studies have been conducted in laboratories to evaluate the behavior of sediment transportation. Nowadays, improvement of the computer-aided programs such as MATLAB has paved the way for researchers to explore the generation mechanism easily. In sediment transportation, Artificial Neural Networks (ANN) and ANFIS may be intensely used for evaluation of the laboratory data or a definite river’s data. In this study, researches of Yang (1983) have been offered, which are about relationships between water discharge, average velocity, water surface slope, shear stress, stream power and unit stream power with total sediment discharge (TSD). The parameter of unit stream power has been neglected due to the fact that it is very similar to th repetitive manner of other parameters. For getting the input data values, Get Data Graph Digitizer software has been used, where 79 set of data has been considered. For each one, the mean of their output values have been extracted and used as observed output data for evaluation. Feed Forward Back Propagation (FFBP) type of ANN and Hybrid, Back Propagation (BP) types based on Sugeno’s approach of ANFIS have been utilized in analyzing the data and giving the results in two classifications as training and testing stages. Subsequently, the relationship between predicted and observed values have been obtained in the forms of scatter diagrams. Correlation (R2) of higher than 0.99 proves the compatibility and capability of ANN and ANFIS for predicting total sediment discharge. &#8195;Yüksek LisansM.Sc

Design of a new hybrid artificial neural network method based on decision trees for calculating the Froude number in rigid rectangular channels

A vital topic regarding the optimum and economical design of rigid boundary open channels such as sewers and drainage systems is determining the movement of sediment particles. In this study, the incipient motion of sediment is estimated using three datasets from literature, including a wide range of hydraulic parameters. Because existing equationsdo not consider the effect of sediment bed thickness on incipient motion estimation, this parameter is applied in this study along with the multilayer perceptron (MLP), a hybrid method based on decision trees (DT) (MLP-DT), to estimate incipient motion. According to a comparison with the observed experimental outcome, the proposed method performs well (MARE = 0.048, RMSE = 0.134, SI = 0.06, BIAS = –0.036). The performance of MLP and MLP-DT is compared with that of existing regression-based equations, and significantly higher performance over existing models is observed. Finally, an explicit expression for practical engineering is also provided

Evaluating River Water Quality Modelling Uncertainties at Multiple Time and Space Scales

Maintaining healthy river ecosystems is crucial for sustaining human needs and biodiversity. Therefore, accurately assessing the ecological status of river systems and their response to short and long-term pollution events is paramount. Water quality modelling is a useful tool for gaining a better understanding of the river system and for simulating conditions that may not be obtained by field monitoring. Environmental models can be highly unreliable due to our limited knowledge of environmental systems, the difficulty of mathematically and physically representing these systems, and limitations to the data used to develop, calibrate and run these models. The extensive range of physical, biochemical and ecological processes within river systems is represented by a wide variety of models: from simpler one-dimensional advection dispersion equation (1D ADE) models to complex eutrophication models. Gaining an understanding of uncertainties within catchment water quality models across different spatial and temporal scales for the evaluation and regulation of water compliance is still required. Thus, this thesis work 1) evaluates the impact of parameter uncertainty from the longitudinal dispersion coefficient on the one-dimensional advection-dispersion model and water quality compliance at the reach scale and sub-hourly scale, 2) evaluates the impact of input data uncertainty and the representation of ecological processes on an integrated catchment water quality model, and 3) evaluates the impact of one-dimensional model structures on water quality regulation. Findings from this thesis stress the importance of longitudinal mixing specifically in the sub daily time scales and in-between 10s of meters to 100s of meters. After the sub daily time scale, other biological and ecological processes become more important than longitudinal mixing for representing the seasonal dynamics of dissolved oxygen (DO). The thorough representation of the dominant ecological processes assists in obtaining accurate seasonal patterns even under input data variability. Furthermore, the use of incorrect model structures for water quality evaluation and regulation leads to considerable sources of uncertainty when applying duration over threshold regulation within the first 100s of meters and sub hourly time scale

An Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System-Based Approach for Oil and Gas Pipeline Defect Depth Estimation

Abstract-To determine the severity of metal-loss defects in oil and gas pipelines, the depth of potential defects, along with their length, needs first to be estimated. For this purpose, pipeline engineers use intelligent Magnetic Flux Leakage (MFL) sensors that scan the metal pipelines and collect defect-related data. However, due to the huge amount of the collected MFL data, the defect depth estimation task is cumbersome, timeconsuming, and error-prone. In this paper, we propose an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS)-based approach to estimate defect depths from MFL signals. Depth-related features are first extracted from the MFL signals and then are used to train the neural network to tune the parameters of the membership functions of the fuzzy inference system. A hybrid learning algorithm that combines least-squares and back propagation gradient descent method is adopted. Moreover, to achieve an optimal performance by the proposed approach, highly-discriminant features are selected from the obtained features by using the weight-based support vector machine (SVM). Experimental work has shown that encouraging results are obtained. Within error-tolerance ranges of ±15%, ±20%, ±25%, and ±30%, the depth estimation accuracies obtained by the proposed technique are 80.39%, 87.75%, 91.18%, and 95.59%, respectively. Moreover, further improvement can be easily achieved by incorporating new and more discriminant features