Συσχέτιση και Πρόβλεψη Χημικών Παραμέτρων Γεωτρήσεων του Δήμου Θέρμης με Χρήση Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων, GIS και SPSS:
Creators: name: Φυτιάνος, Γεώργιος Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2012
Subjects: ΤΝΔ
γεωτρήσεις
στατιστική
ANN
Drills
SPSS

description: Η χημική ανάλυση ορισμένων στοιχείων και ενώσεων που βρίσκονται στο νερό στοιχίζει πολύ. Τίποτα δεν μπορεί να αντικαταστήσει τον εργαστηριακό έλεγχο ρύπανσης του νερού, όμως με τη βοήθεια στατιστικών εργαλείων, γεωγραφικών συστημάτων πληροφοριών (G.I.S.) και τεχνητών νευρωνικών δικτύων μπορεί να επιτευχθεί μια συμπληρωματική, ιδιαίτερα χρήσιμη, εκτίμηση της ποιότητας των χημικών και φυσικών παραμέτρων του νερού. Στην παρούσα διατριβή επιχειρήθηκε η πρόβλεψη και η συσχέτιση χημικών παραμέτρων υπόγειου νερού του Δήμου Θέρμης. Ο Δήμος Θέρμης υδρεύεται από γεωτρήσεις οι οποίες βρίσκονται στην ευρύτερη λεκάνη απορροής του Ανθεμούντα και κάθε χρόνο πραγματοποιούνται ετήσιες ελεγκτικές χημικές αναλύσεις. Με τη βοήθεια γεωγραφικού συστήματος πληροφοριών μελετήθηκε η γεωλογία και το υψόμετρο της περιοχής ώστε να επιλεχθούν γεωτρήσεις με τα περισσότερα κοινά γεωμορφολογικά χαρακτηριστικά. Επιπροσθέτως, με το στατιστικό πακέτο ανάλυσης δεδομένων, SPSS, πραγματοποιήθηκε έλεγχος συσχέτισης των χημικών παραμέτρων. Για τον έλεγχο αυτό, χρησιμοποιήθηκαν αποτελέσματα ελεγκτικών χημικών αναλύσεων από τα έτη 2007 έως και 2010. Ο έλεγχος της συσχέτισης των παραμέτρων αυτών, πέραν του ότι είναι χρήσιμος από μόνος του, είναι απαραίτητος για τη σωστή κατάστρωση του νευρωνικού δικτύου. Για την μελέτη του συγκεκριμένου προβλήματος, χρησιμοποιήθηκε ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο με ένα επίπεδο εισόδου, ένα κρυφό επίπεδο και ένα επίπεδο εξόδου. Πρόκειται για ένα δίκτυο προώθησης που έχει ως αλγόριθμο εκπαίδευσης μια παραλλαγή του αλγόριθμου ανάδρασης νευρωνικών δικτύων (Quickprop). Επιχειρήθηκαν διαφορετικοί συνδυασμοί αρχιτεκτονικής για τη δημιουργία του τεχνητού νευρωνικού δικτύου. Ένας εκ των καλύτερων συνδυασμών που χρησιμοποιήθηκαν για εκπαίδευση και για έλεγχο προέκυψε ότι είναι ο 4-7-1, δηλαδή 4 μεταβλητές εισόδου, 7 νευρώνες του κρυφού επιπέδου και 1 μεταβλητή εξόδου. Μελετήθηκε η δυνατότητα πρόβλεψης συγκεντρώσεων νιτρικών, θειικών, χρωμίου και αρσενικού από άλλα χημικά στοιχεία ή παραμέτρους. Η συνολική θεώρηση των αποτελεσμάτων φανερώνει ότι η συνδυαστική και πολυεπίπεδη προσέγγιση τέτοιων προβλημάτων μπορεί να αποδειχθεί χρήσιμη, ιδιαίτερα όταν μια άμεση χημική ανάλυση δεν είναι εφικτή.
description: Chemical analysis of some elements and compounds that exist in water may be very expensive. Nothing can replace water laboratory testing but with the help of statistical analysis tools, G.I.S. and Artificial Neural Networks an additional complementary check of the water quality assessment can sometimes be achieved. This extra assessment of physical and chemical parameters can be, sometimes, extremely useful. In this Thesis the correlation and prediction of chemical parameters in ground water of the Municipality of Thermi was studied. The Municipality of Thermi gets water from wells that exist in the greater basin of Anthemountas and every year this water is checked for its quality and chemical parameters. With the help of the G.I.S. the geology and the topography of the area was studied so as to select wells that share common geomorphological characteristics. Moreover, using the statistical analysis package SPSS, correlation check of the chemical parameters took place. For this check, results from laboratory testings from the year 2007 until 2010 were used. This correlation check is not only useful in itself, but it is also necessary for the successful construction of the Artificial Neural Network. For the study of this specific problem, a three level feed-forward artificial neural network was used. This network is based on the well-known Quickprop algorithm. A number of network architectures has been investigated. One of the optimal combinations was the 4-7-1, which means that there are 4 input parameters, 7 neurons in the hidden level and 1 output parameter. The ability to predict concentrations of nitrates, sulfates, chromium and arsenic from concentrations of other chemical compounds or elements was studied. The final results show that the combination of SPSS, GIS and the use of Artificial Neural Network is of great value, especially when an efficient chemical analysis cannot take place.