نشریه علمی هیدرولیک

نشریه علمی هیدرولیک

ارزیابی تاثیر عمق و سرعت جریان بر نتایج دانه‌بندی و شکل ذرات رسوبات سطحی بستر رودخانه‌های شنی با استفاده از روش پردازش تصویر

نوع مقاله : مقاله کامل (پژوهشی)

نویسندگان
1 گروه علوم و مهندسی آب/ دانشکده کشاورزی/دانشگاه تربیت مدرس/تهران/ایران
2 استاد گروه مهندسی سازه های آبی دانشگاه تربیت مدرس
3 گروه مهندسی آب، دانشگاه زنجان، زنجان
10.30482/jhyd.2023.386948.1635
چکیده
در بررسی رفتار رودخانه‌ها یک چالش مهم، تعیین دقیق ابعاد هندسی زبری بستر رودخانه‌هاست. پردازش تصویر روش جدیدی است که به منظور افزایش سرعت و دقت مورد توجه قرار گرفته است. در این تحقیق تاثیر عمق و سرعت جریان بر نتایج دانه‌بندی و شکل ذرات رسوبات سطحی بستر رودخانه‌های شنی با استفاده از پردازش تصویر ارزیابی گردید. سه مقطع جهت نمونه‌برداری با ابعاد قاب 20×20 سانتی‌متر از بستر رودخانه زنجانرود تعیین و پس از عکس‌برداری از سطح رسوبات، رسوبات نمونه‌ها جمع‌آوری و با روش الک دانه‌بندی شد. در آزمایشگاه، نمونه‌ها داخل قاب فلزی با همان ابعاد چیده در کانالی به طول 8 متر و عرض 20 سانتی‌متر نصب شد. با اعمال شرایط آب ساکن و جریان آب با عمق و سرعت‌های مختلف، عکس‌برداری مجدد از نمونه‌ها صورت و نتایج توسط نرم‌افزار Image J و Hydraulic Toolbox پردازش گردید. مقایسه نتایج منحنی‌های دانه‌بندی دو نرم‌افزار نشان‌دهنده عملکرد بهتر نرم‌افزار Image J در مقایسه با نرم‌افزار Hydraulic Toolbox می‌باشد. مطابق نتایج، عمق و سرعت جریان تاثیر محسوسی روی نسبت مقادیر قطرهای شاخص منحنی الک به قطرهای شاخص حاصل از نرم‌افزار Image J (ضریب K) ندارد، بطوریکه میانگین K در قطر شاخص 50% در سه نمونه A، B و C به ترتیب برابر با 046/1، 16/1 و 1/1 بدست آمد. نتایج فاکتور شکل نشان داد از دید قائم، در نمونه A 88% ذرات مستطیلی و 12% ذرات، بیضی شکل هستند. در نمونه B 78% ذرات مستطیلی و 22% ذرات بیضوی و در نمونه C 80% ذرات مستطیلی و 20% ذرات، بیضی شکل هستند.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Abd Sharif Esfahani, M., Rajabi Hashjin, M. & Kiasalari, A. (2006). Introduction of the network photography method of the riverbed in determining the granularity of the protective layer of a coarse-grained bed (case study: Karaj River). Proc. of 5nd Congress of Iran Hydraulic, Kerman, Iran. (In Persian)
Azizian, A., Morshidi, F. & Arin, A. (2013). Using the image processing technique to extract the graining curve of the surface materials of the river bed. Proc. of 9nd International Congress of River Engineering, Ahvaz, Iran. (In Persian)
Azizian, A. & Samadi, A. (2019). Determination of surface material gradation of streams in dry and wet conditions using image processing technology (case study: Sirch River, Kerman). Irrigation and Drainage Structures Engineering Research, 20(75), 33-52. (In Persian)
Bunte, K. & Abt, S.R. (2001). Sampling frame for improving pebbele count accuracy in coarse gravel‐bed streams. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 37, 1001-1014.
Damadipour, M., Nazarpour, M. & Alami, M. T.  (2019). Evaluation of Particle Size Distribution Using an Efficient Approach Based on Image Processing Techniques. Iranian Journal of Science and Technology, 43, 429-441.
Di Francesco, S., Biscarini, C. & Manciola, P. (2016). Characterization of a Flood event through a sediment analysis: the Tescio river case study. Water, 8(7), 308, https://doi.org/10.3390/ w8070308.
Hassannejad Sharifi, F. Samadi, A. & Azizian, A. (2016). Evaluation of the performance of the image processing method in estimating Manning's roughness coefficient in the surface layer of river beds. Iranian Journal of Water and Soil Research, 47(4), 711-722. (In Persian)
Graham, D.J., Rice, S.P. & Reid, I. (2005). A transferable method for the automated grain sizing of river gravels. Water Resources Research, 41, 225-234.
Management and Planning Organization of Iran (2007). Guide to Field Operations for Sampling Sediment Materials of Rivers and Dam Reservoirs, Publication No. 349, Country Management and Planning Organization, Iran. (In Persian)
Payesteh, M., Lashkarara, B. & Fathi Moghadam, M. (2018). Estimation of particle size distribution in rivers with sandy bed using image processing method. Journal of Irrigation Science and Engineering, 40(4), 125-139. (In Persian)
Penders, C. (2010). Determining mean grain-size in high gradient streams with auto correlative digital image processing. Master of Science Thesis, Appalachian State University, Boone, North Carolina, United States.
Strom, K., Kuhns, R. & Lucas, H. (2010). Comparison of automated image-based grain sizing to standard pebble-count methods. Journal of Hydraulic Engineering, 136, 461-473.
Sadeghi, H. & Qaramahmudli, S. (2013). Analyzing the accuracy of bed sediment grading using image processing from cameras with different resolution. Watershed Engineering and Management Scientific-Research Journal, 5(2), 115-124. (In Persian)
Tabee, A.H., Karami Khaniki, A., Bidokhti, A.A. & Lari, K. (2023). Estimation of grain size curve of surface coarse sediments using imaging system designed. Iranian Journal of Geology, 16(64), 85-102. (In Persian)
White, W., Paris, E. & Bettess, R. (2005). A New General Method for Prediction of the Frictional Characteristics of Alluvial Streams. Wallingford, Report No.187, England.
Warrick, J.A., Rubin, D.M., Ruggiero, P., Harney, J.N., Draut, A.E. & Buscombe, D. (2009). Cobble Cam: Grain‐size measurements of sand to boulder from digital photographs and autocorrelation analyses. Earth Surface Processes and Landforms: The Journal of the British Geomorphological Research Group, 34, 1811-1821.
Zarei, M., Samadi, A. & Seyed Hossein Mohajeri, S.H. (2019). Introducing and evaluating the effectiveness of various image processing algorithms in determining hydraulic roughness using gradation curve in gravel bed rivers. Journal of Hydraulics, 13(4), 93-110. (In Persian)
Sulaiman, M.S., Sinnakaudan, S.K., Ng, S.F. & Strom, K. (2014). Application of automated grain sizing technique (AGS) for bed load samples at Rasil River: A case study for supply limited channel. Catena, 121, 330-343.

  • تاریخ دریافت 02 خرداد 1402
  • تاریخ بازنگری 25 مرداد 1402
  • تاریخ پذیرش 07 شهریور 1402