الأبحاث ضمن الموضوع : تكنولوجيا مراقبة جودة المياه
-
نموذج شبكات عصبية تلافيفية نشطة قائم على إنترنت الأشياء لتوقع جودة مياه الأنهار An IoT-Based Active Learning Convolutional Neural Networks Model for Predicting River Water Quality
2026 | المؤلف: Taher M. Ghazal | المجلة: Journal of Soft Computing and Data Mining | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تركز البحث على تطوير نموذج تعلم عميق مدفوع بإنترنت الأشياء (IoT) للتنبؤ بجودة مياه الأنهار في الوقت الحقيقي، مستهدفًا بشكل خاص نهر دجلة في العراق. الطرق التقليدية لتقييم جودة المياه بطيئة ومكلفة، وتفتقر إلى القدرة على الكشف الاستباقي عن اتجاهات التلوث. لمعالجة ذلك، يقدم الدراسة نموذج شبكة عصبية تلافيفية للتعلم النشط (IoT-ALCNN) الذي يستخدم معلمات…
-
نموذج توقع قائم على إنترنت الأشياء لجودة مياه بركة الأسماك في نظام الأكوابونيك باستخدام دمج الميزات متعددة المقاييس مع الشبكات العصبية التلافيفية وGRU IoT-based prediction model for aquaponic fish pond water quality using multiscale feature fusion with convolutional autoencoder and GRU networks
2026 | المؤلف: Suma Christal Mary Sundararajan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تقدم البحث نموذجًا لتوقع جودة المياه يعتمد على إنترنت الأشياء مصمم خصيصًا لبرك الأسماك الأكوابونيك، حيث يتناول التحديات الحرجة المرتبطة بإدارة جودة المياه في الأكوابونيك. يستفيد النموذج من تقنيات الاتصال لربط الأجهزة المختلفة، مما يمكّن من جمع البيانات وتحليلها بكفاءة. يستخدم مجموعة بيانات من قاعدة بيانات إنترنت الأشياء لبرك الأسماك الأكوابونيك، حيث يتم استخراج الميزات…
-
إدارة المياه العادمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي من خلال التحليل المقارن لتقنيات اختيار الميزات والنماذج التنبؤية
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)إن دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في إدارة معالجة مياه الصرف الصحي يمثل فرصة كبيرة لتعزيز توقعات جودة المياه الملوثة وكفاءة العمليات. تقيّم هذه الدراسة فعالية نماذج التعلم الآلي المختلفة في توقع معايير مياه الصرف الصحي الحرجة، بما في ذلك الطلب الكيميائي على الأكسجين (COD)، الطلب البيولوجي على الأكسجين (BOD)، المواد الصلبة المعلقة الكلية (TSS)، النيتروجين…
-
نهج عميق لتدرج السياسة الحتمية لتحسين معدلات التغذية وإدارة جودة المياه في أنظمة تربية الأحياء المائية المعاد تدويرها
2025 | المؤلف: Wael M. Elmessery وآخرون | المجلة: Aquaculture International | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تقدم هذه البحث خوارزمية جديدة للتعلم المعزز تعتمد على سياسة حتمية عميقة (DDPG) لتحسين معدلات التغذية في أنظمة تربية الأحياء المائية المعاد تدويرها (RAS). لا يعزز النظام المطور نمو الأسماك وصحتها فحسب، بل يدمج أيضًا إدارة جودة المياه، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة التشغيلية والاستقرار. تفوق جهاز التحكم DDPG على طرق التحكم التقليدية، مثل التحكم…
-
الأساليب المعتمدة على رؤية الحاسوب لأنظمة مراقبة الأسماك: دراسة شاملة
2025 | المؤلف: Said Al‐Abri وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تقدم ورقة البحث مراجعة شاملة لتقنيات مراقبة الأسماك، مع التركيز على تطبيقاتها في أربعة مجالات رئيسية: اكتشاف الأسماك والتعرف عليها (FDR)، تقدير الكتلة الحيوية للأسماك (FBE)، تصنيف سلوك الأسماك (FBC)، وتحليل صحة الأسماك (FHA). يقدم المؤلفون إطارًا جديدًا يصنف هذه التطبيقات ويقترحون سير عمل مخصص لكل مجال، مما يمثل تقدمًا كبيرًا في هذا المجال. تسلط…
-
AquaYOLO: كشف متقدم للأسماك المعتمد على YOLO لمراقبة برك تربية الأحياء المائية المحسّنة
2025 | المؤلف: M. Vijayalakshmi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)في هذه الدراسة، قدم المؤلفون وأكدوا صحة AquaYOLO، وهو نموذج متقدم لاكتشاف الأسماك مصمم لمراقبة برك الاستزراع المائي في جنوب الهند في الوقت الحقيقي. يعالج النموذج بفعالية التحديات مثل الإضاءة المتغيرة، وعمق الماء، والعتامة، محققًا دقة قدرها 0.889، واسترجاعًا قدره 0.848، ومتوسط دقة متوسط عند تقاطع على اتحاد 0.50 (mAP@50) قدره 0.909. أظهرت التقييمات المقارنة…
-
استخدام التعلم العميق وإنترنت الأشياء لمراقبة صحة النظم البيئية المائية للحفاظ على التنوع البيولوجي
2024 | المؤلف: Bobir Odilov وآخرون | المجلة: Natural and Engineering Sciences | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة المتعلقة بتدهور ظروف المياه وتأثيرها على التنوع البيولوجي للمياه العذبة. تسلط الضوء على التفاعلات المعقدة بين مؤشرات جودة المياه المختلفة وارتباطها بالمجموعات التصنيفية. على الرغم من توفر عدد محدود من أجهزة استشعار إنترنت الأشياء (IoT) للقياسات الكيميائية والبيولوجية، فإن التقدم في تقنيات التعلم العميق وإنترنت الأشياء يمكّن من المراقبة الفورية…
-
التوائم الرقمية في تربية الأحياء المائية المكثفة – التحديات والفرص وآفاق المستقبل
2024 | المؤلف: Martin Føre وآخرون | المجلة: Computers and Electronics in Agriculture | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تُعترف تقنية التوأم الرقمي بشكل متزايد كعنصر محوري في الانتقال إلى الصناعة 4.0، حيث تعمل كتمثيل رقمي للأصول المادية التي تدمج النماذج الرياضية مع بيانات المستشعرات في الوقت الحقيقي. بينما انتشرت تطبيقاتها عبر مختلف القطاعات، لا يزال استخدامها في تربية الأحياء المائية في مراحله الأولى. تهدف هذه الدراسة إلى تحديد المكونات الأساسية وطرق البناء لتوأم…
-
مراجعة لإدارة المياه الذكية: إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي في معالجة المياه والمياه العادمة
2024 | المؤلف: Michael Ayorinde Dada وآخرون | المجلة: World Journal of Advanced Research and Reviews | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)إن دمج إنترنت الأشياء (IoT) والذكاء الاصطناعي (AI) في إدارة المياه الذكية يمثل تقدمًا تحويليًا في الاستخدام المستدام لموارد المياه. تسلط هذه المراجعة الضوء على الفوائد المتعددة لهذه التقنيات، بما في ذلك تحسين الكفاءة التشغيلية، والصيانة التنبؤية، والحفاظ على الموارد. ومع ذلك، فإنها تتناول أيضًا التحديات الكبيرة مثل أمان البيانات، والتكاليف العالية للبنية التحتية الأولية،…