👈فول فایل فور یو ff4u.ir 👉

پیش‌بینی آلودگی عناصر سنگین در پساب اسیدی رودخانه شور معدن مس پورفیری سرچشمه با استفاده از هوش مصنوعی word

ارتباط با ما

دانلود


پیش‌بینی آلودگی عناصر سنگین در پساب اسیدی رودخانه شور معدن مس پورفیری سرچشمه با استفاده از هوش مصنوعی word
 کلیدواژه: سیستم استنتاج عصبی-فازی تطبیقی چندخروجی، پساب اسیدی معدن، فلزات سنگین، رگرسیون خطی چندگانه
 فهرست
 فهرست مطالب.....ح
فهرست شکل‌ها.....ی
فهرست جدول‌ها....م
فهرست علایم و نشانه‌ها.....ن
فهرست مطالب
فصل اول1
کلیات1
1-1-مقدمه2
1-2-تعریف مسأله3
1-2-1-پساب اسیدی معدنی4
1-2-2- منشاء پساب‌های اسیدی معدن4
1-2-3- واکنش‌های اکسیداسیون و تولید اسید6
1-2-4- عوامل موثر بر نرخ اکسید شدن پیریت8
1-2-5- اثرات زیست ‌محیطی پساب‌های اسیدی معدن8
1-3-مروری بر پیشینه مطالعات انجام شده11
1-4- ضرورت انجام تحقیق18
1-5-اهداف تحقیق19
1-6-سازماندهی پایان نامه19
فصل دوم21
سیستم استنتاج فازی-عصبی تطبیقی21
2-1-مقدمه22
2-2-منطق فازی23
2-2-1-تئوری فازی از دیدگاه ریاضی23
2-2-2-سیستم استنتاجی فازی23
2-2-3-سیستم استنتاجی فازی خالص25
2-2-4-سیستم استنتاج فازی ممدانی25
2-2-5-سیستم استنتاج فازی تاکاگی-سوگونو و کانگ26
2-3-شبکه‌های عصبی مصنوعی28
2-3-1-آموزش شبکه عصبی مصنوعی30
2-4-سیستم استنتاج عصبی-فازی تطبیقی30
2-4-1 -ساختار رياضي انفیس31
2-5-سیستم استنتاجی عصبی-فازی تطبیقی چند خروجی35
2-5-1-عملیات آموزش سیستم استنتاج عصبی-فازی تطبیقی چند خروجی37
2-5-2-پارتیشن بندی شبکه39
2-5-3- خوشه بندی کاهشی39
2-5-3- فازی میانگین - c40
2-6-جمع ‌بندی41
فصل سوم42
معرفی و خصوصیات کلی معدن مس سرچشمه42
3-1- مشخصات عمومي معدن مس سرچشمه43
3-1-1- موقعيت جغرافيايي و شرايط اقليمي كانسار پورفيري مس سرچشمه43
3-2- تاريخچه معدن مس سرچشمه44
3-4- كاني سازي در معدن مس سرچشمه45
3-5-مطالعاتانجامشدهبررويسدباطلهمعدنمسسرچشمه45
3-5-1- احداث سد باطله46
3-5-2-هيدرولوژي منطقه47
3-6-باطله‌هاي معدن مس سرچشمه48
3-6-1-مقدمه48
3-6-2-سايت معدني سرچشمه50
3-6-3- نمونه برداری و روش‌های صحرایی51
3-7-جمع‌بندی54
فصل چهارم55
مدلسازی و آنالیز نتایج55
4-1-مقدمه56
4-2- پیش‌بینی فلزات سنگین در پساب اسیدی معدن با استفاده از مدل سیستم استنتاج عصبی-فازی تطبیقی چند متغیره64
4-2-1-معیارهای ارزیابی عملکرد مدل66
4-3-نتایج حاصل از سیستم استنتاج عصبی-فازی تطبیقی چندخروجی66
4-4-رگرسیون خطی78
4-4-1-رگرسیون خطی چندگانه79
4-5-نتایج حاصل از رگرسیون خطی چندگانه80
فصل پنجم87
5-1-نتیجه گیری کلی88
5-2-پیشنهادات91
منابع92
فهرست اشکال
 شکل ‏1‑1 -اکسید شدن پیریت و تولید اسید در یک معدن زغال‌سنگ.................................................................6
شکل ‏1‑2-میکروگراف الکترونی از باکتری تیوباسیلوس فرواکسیدان......................................................................7
شکل ‏1‑3-آلودگی آب‌های سطحی درغرب ویرجینیا.................................................................................................9
شکل ‏1‑4-مرگ ماهیان بر اثر تخلیۀ پساب اسیدی معدن حاصل از معادن رومانی در رودخانۀ دانوب..........9
شکل ‏1‑5-آلودگی آب‌های سطحی توسط پساب اسیدی حاصل از معادن زغال سنگ در غرب پنسیلوانیا.10
شکل ‏2‑1-ساختار یک سیستم فازی...........................................................................................................................23
شکل ‏2‑2-ساختار سه سیستم استنتاجی فازی.........................................................................................................24
شکل ‏2‑3-سیستم فازی ممدانی...................................................................................................................................25
شکل ‏2‑4-سیستم فازی TSK.......................................................................................................................................26
شکل ‏2‑5-ساختار يك نرون مصنوعي..........................................................................................................................27
شکل ‏2‑6-ساختار نمونه انفیس در مدل فازي سوگنو..............................................................................................30
شکل ‏2‑7-ساختار دیگری از انفیس..............................................................................................................................33
شکل ‏2‑8-سیستم استنتاجی عصبی-فازی تطبیقی چند خروجی مدل سوگنو مرتبه با یک ورودی و سه خروجی.................................................................................................................................................................................36
شکل ‏3‑1-موقعیت جغرافیایی کانسار مس سرچشمه...............................................................................................43
شکل ‏3‑2-سد باطله در معدن مس پورفیری سرچشمه...........................................................................................45
شکل ‏3‑3-محل معدن مس سرچشمه و رودخانه شور.............................................................................................50
شکل ‏3‑4-محل نمونه‌برداری رودخانه شور.................................................................................................................51
شکل ‏3‑5-محل‌های نمونه برداری و موقعیت معدن مس سرچشمه.....................................................................53
شکل ‏4‑1-رسوب سولفات مس و آهن مس سرچشمه.............................................................................................57
شکل ‏4‑2-رسوب کانی‌های ثانویه سولفات مس و آهن............................................................................................57
شکل ‏4‑3-کلوئیدی شدن پساب و انحلال سولفیدها................................................................................................58
شکل ‏4‑4-کلوئیدی شدن پساب و انحلال سولفات در پساب فرعی......................................................................58
شکل ‏4‑5-پساب خروجی از معدن، کدر و حاوی ذرات معلق آهن........................................................................60
شکل ‏4‑6-رسوبات بی‌شکل پوشاننده پساب و رسوبات آهن در حواشی آن.........................................................60
شکل ‏4‑7-روند تغییرات غلظت(ppm)آلاینده‌های فلزی از بالادست به پایین دست روخانه شور...................62
شکل ‏4‑8 -توابع عضویت به دست آمده توسط مدل MANFIS-GP.................................................................68
شکل ‏4‑9-توابع عضویت به دست آمده توسط مدل MANFIS-SCM...............................................................69
شکل ‏4‑10-توابع عضویت به دست آمده توسط مدل MANFIS-FCM............................................................70
شکل ‏4‑11-همبستگی بین مقادیر اندازه گیری شده و پیش‌بینی شده مس توسط مدل MANFIS-SCM الف) مجموعه داده‌های آموزشی، ب) مجموعه داده آزمون.......................................................................................72
شکل ‏4‑12-همبستگی بین مقادیر اندازه گیری شده و پیش‌بینی شده آهن توسط مدل MANFIS-SCMالف) مجموعه داده‌های آموزشی، ب) مجموعه داده آزمون.......................................................................................73
شکل ‏4‑13-همبستگی بین مقادیر اندازه گیری شده و پیش‌بینی شده منگنز توسط مدل MANFIS-SCM الف) مجموعه داده‌های آموزشی، ب) مجموعه داده آزمون..........................................................................75
شکل ‏4‑14-همبستگی بین مقادیر اندازه گیری شده و پیش‌بینی شده روی توسط مدل MANFIS-SCM الف) مجموعه داده‌های آموزشی، ب) مجموعه داده آزمون.......................................................................................75
شکل ‏4‑15-مقایسه بین اندازه گیری و پیش‌بینی شده Cu با استفاده از مدل MANFIS-SCM برای مجموعه داده‌های آزمون..................................................................................................................................................76
شکل ‏4‑16-مقایسه بین اندازه گیری و پیش‌بینی شده Fe با استفاده از مدل MANFIS-SCM برای مجموعه داده‌های آزمون..................................................................................................................................................76
شکل ‏4‑17-مقایسه بین اندازه گیری و پیش‌بینی شده Mn با استفاده از مدل MANFIS-SCM برای مجموعه داده‌های آزمون................................................................................................................................................77
شکل ‏4‑18-مقایسه بین اندازه گیری و پیش‌بینی شده Zn با استفاده از مدل MANFIS-SCM برای مجموعه داده‌های آزمون...............................................................................................................................................77
شکل 4‑19 -همبستگی بین غلظت فلزات سنگین اندازه‌گیری شده و پیشبینی شده با استفاده از MLR برای داده‌های آزمون و آموزش....................................................................................................................................85
 فهرست جداول
 جدول ‏3‑1-ماکزیمم و مینیمم پارامترهای فیزیکی و شیمیایی غلظت فلزات سنگین رودخانه شور53
جدول ‏3‑2-محل و موقعیت جغرافیایی ایستگاه‌های نمونه‌برداری آب53
جدول ‏4‑1-ماکزیمم و مینیمم پارامترهای فیزیکی و شیمیایی غلظت فلزات سنگین رودخانه شور و استاندارد آب(همه نمونه‌ها بر حسبppm)61
جدول‏4‑2-ماتریس همبستگی بین غلظت فلزات سنگین و متغییرهای مستقل65
جدول ‏4‑3-خصوصیات مدل‌هایMANFIS67
جدول ‏4‑4-مقایسه بین نتایج حاصل از سه مدل برای مجموعه داده‌های آزمون71
جدول ‏4‑5-مشخصات آماری از مدل رگرسیون چندگانه81
فهرست علائم و نشانه‌ها
 اختصار معادل فارسی معادل انگلیسی
ANN
شبکه عصبی مصنوعی
Artificial Neural Network
AMD
پساب اسیدی معدن
Acid Mine Drainage
MNN
شبکه عصبی مصنوعی مدولار
Modular Neural Network
BP
شبکه عصبی مصنوعی پس انتشار
Back-propagation
MLR
رگرسیون خطی چندگانه
Multiple linear regression
TDS
کل جامد محلول
Total dissolved solids
RMS
ریشه میانگین مربع خطا
Root Mean Square Error
DO
غلظت اکسیژن محلول
Dissolved oxygen
COD
باقی مانده اکسیژن شیمیایی
Chemical oxygen demand
BPNN
شبکه عصبی مصنوعی پس انتشار
Back Propagation Neural Network
GRNN
شبکه عصبی مصنوعی رگرسیون عمومی
General Regression Neural Network
ANFIS
سیستم استنتاج عصبی-فازی تطبیقی
Adaptive neuro-fuzzy inference system
FL
منطق فازی
Fuzzy logic
MF
تابع عضویت
Membersip Function
TSK
 
سیستم فازی تاکاگی-سوگنو-کانگ
Takagi Sugeno Kang FIS
FIS
سیستم استنتاج فازی
Fuzzy Inference System
LSM
روش حداقل مربعات
Least square method
MANFIS
سیستم استنتاج عصبی-فازی تطبیقی چندخروجی
Multi-outputs Adaptive Neuro-fuzzy System
VAF
محاسبه واریانس بین دو چیز
Variance Account For
GP
پارتیشن‌بندی شبکه
Grid Partitioning
SCM
روش خوشه‌بندی کاهشی
Subtractive clustering method
FCM
روش فازی میانگین-c
Fuzzy C-means method
 1-1-مقدمه
در سال‌های اخیر توسعه روزافزون فعاليت‌هاي كشاورزي و صنعتي و افزايش قابل توجه حجم فاضلاب‌هاي شهري موجب آلودگي منابع آب، خصوصا رودخانه‌ها گشته است. ورود پساب‌هاي صنعتي سبب افزايش دما، مواد آلي و معدني، و تركيبات خطرناك فلزات سنگين در آب شده و اين امر علاوه بر آلودگي محيط‌زيست آبزيان، سبب برهم خوردن تعادل تركيبات موجود در آب نيز مي‌گردد. با توجه به مشكلات كمي و كيفي منابع آب كشور و واقع شدن ايران در منطقه خشك و نيمه‌خشك و رويارويي با بحران‌هاي كم آبي، تدوين برنامه‌هاي مديريت كيفي براي كليه منابع آبي، راهكاري ضروري و غير قابل اجتناب در جهت حفاظت و بهره‌برداري پايدار از منابع آبي است.
با ظهور فناوري نوين اطلاعات و استفاده از رايانه، شاهد تحولي شگرف در تمامي علوم هستيم. در حقيقت رايانه به همراه ساير فناوري‌هاي پيشرفته، راه را براي ظهور روش‌هاي هوشمند فراهم كرده است. از آنجايي كه فرآيندها و پديده‌هاي موجود در مهندسی به متغيرهاي بسياري وابسته هستند و بين اجزاء هم روابط پيچيده‌اي حاكم است، لذا روش‌های هوشمند به عنوان يك ابزار بسيار قدرتمند در شبيه‌سازي موضوعات مختلف علوم مهندسي از جمله مهندسی معدن می‌توانند راهگشا باشند. با استفاده از اين روش‌ها، داده‌هاي مربوطه را به شبكه آموزش داده و سپس اين روش‌ها كار پيش‌بيني و شبيه‌سازي را با دقت مطلوب انجام خواهند داد[[i]].
در سال‌های اخير، در کارهاي معدني و علوم زمين شناسي، به علت وجود ابهامات زياد كوشش زيادي در استفاده از هوش مصنوعی شده است. به عنوان مثال؛ بررسي‌هاي ژئوشيميايي به همراه عيار و تناژ آن­ها با استفاده از شبکه‌هاي عصبي مصنوعی، طبقه­بندي مواد ارگانيکي رسوبي، عددي کردن داده‌هاي ژئوشيميايي در سنگ‌هاي آتشفشاني و طبقه‌بندي آن­ها با استفاده از شبکه‌هاي عصبي مصنوعي[1]، تعيين ويژگي‌هاي آکيفر با استفاده از شبکه‌هاي عصبي مصنوعی، تعيين ويژگي‌هاي مواد ناخالص در معدن سنگ آهک با استفاده از شبکه‌هاي عصبي پسخور[2]، استفاده از شبکه عصبي مصنوعی براي يافتن موقعيت نهشته‌ها، تخمين عيار و ذخيره و مقايسه نتايج حاصله از کريجينگ و شبکه عصبي مصنوعی و منطق فازی، کارهاي پيش بيني در معدن اشاره نمود.
به طور كلي مدل‌سازي يكي از ابزارهاي مناسب براي تصميم‌گيري و پيش‌بيني پديده‌هاي محيط زيستي مي‌باشد كه اغلب به صورت مدل‌هاي مفهومي با روابط رياضي بيان مي‌شوند. فرآيندها و پديده‌هايي كه در سيستم‌هاي محيط‌زيستي وجود دارد و مهندسين محيط‌زيست با آن در ارتباط هستند، اغلب دو خصوصيت عمده دارند: 1- وابسته به متغيرهاي زياد هستند، 2-روابط بسيار پيچيده‌اي بين اجزا وجود دارد كه تحليل آن را بسيار مشكل مي‌نمايد. اين مشكل همواره باعث خطا در دقت و صحت پيش‌بيني مدل‌هاي مرسوم مي‌شود. هوش مصنوعی از جمله روش‌هاي پيشرفته و نوين در شبيه‌سازي مي‌باشد كه امروزه در تمام علوم مهندسي به عنوان يك ابزار قوي در شبيه‌سازي پديده‌هايي كه تحليل مفهومي آن‌ها با مشكل مواجه است، كاربرد بسياري پيدا كرده است؛ در اين روش داده‌هاي مشاهده‌اي به مدل آموزش داده مي‌شود و پس از آموزش مدل با دقت مناسب كار پيش‌بيني و شبيه‌سازي را انجام مي‌دهد.
پساب­های معدنی که در اثر فعالیت­های معدن‌کاری سولفیدی و زغال سنگ پدید می­آید از جمله آلاینده­های زيست‌محيطي جبران ناپذیر می­باشد. در این میان پساب­های اسیدی به علت کاهش میزان pH محیط سبب انحلال بیشتر فلزات سنگین شده و با انتقال آب به درون آب­های سطحی و زیرزمینی اطراف معادن، باعث آلودگی آن­ها می­شود[[ii]، [iii] و [iv]]. آلودگی زيست‌محيطي به این شکل در دراز مدت پس از تعطیلی معدن نیز موثر می­باشد. یکى از مواد مزاحم و مشکل­ساز در امر بازسازی معادن سولفیدی، پیریت موجود در باطله­های فلزی و احیانا غیرفلزی مى‌باشد که در اثر اکسیداسیون و وجود رطوبت و آب کافى تولید اسید سولفوریک نموده و محیط دمپ را اسیدی مى­نماید[[v] و[vi]].
فعالیت­های استخراجی معادن مهم‌ترین عامل آلودگی آب­های زیرزمینی و سطحی به شمار می­روند. استخراج معادن سبب کاهش کیفیت آب شده و بسیاری از مشکلات زیست­محیطی را سبب می­گردند[[vii]]. از مشکلات مرتبط با عملیات معدنی، پساب­های اسیدی معدن[3] اهمیت اساسی داشته و چنانچه این پساب­های اسیدی که حاوی غلظت­های بالای آهن، سولفات و اسیدیته می­باشند به داخل منابع آب­های سطحی و زیرزمینی راه پیدا کنند سبب آلودگی این آب­ها می­شوند[[viii] و [ix]].
اکسید شدن کانی­های سولفیدی و تولید اسید سولفوریک به عنوان یک اثر منفی و نامطلوب عملیات معدنی شناخته شده است[[x]]. اسید تولید شده حاوی کانی­های محلول[4]و فلزات مختلف به منابع آب­های سطحی و زیرزمینی راه یافته و ضمن آلودگی آن­ها موجب آلودگی خاک­ها نیز می­شود[[xi] و [xii]].
اگرچه فرآیند اکسید شدن پیریت و سایر کانی­های سولفید فلزی در حضور هوا غیر قابل اجتناب است؛ اما مطالعه کانه­ها و کانی­های باطله، جنبه­های هیدرولوژیکی، و طرح معدن‌کاری[5]می­تواند در طراحی یک عملیات معدنی که کمترین اثرات زیست­محیطی را به همراه داشته باشد کمک موثری نماید[[xiii] و [xiv]].
اثرات زیست­محیطی مخرب که از پساب­های اسیدی معدن نتیجه می­شوند، به دلیل مدیریت ضعیف در طول طراحی، توسعه، عملیات و بسته شدن کارهای معدنی و همچنین به دلیل فهم ناصحیح از پساب­های اسیدی معدن در گذشته می­باشد[14].
پساب­های اسیدی معدن شاید بدترین مشکل زیست­محیطی باشد که از فعالیت­های معدن‌کاری منشاء گرفته و اثرات منفی و زیان‌باری بر روی کیفیت آب­های سطحی و زیرزمینی دارد[[xv] و [xvi]]. بسیاری از معادن از قبیل معادن زغال سنگ، معادن سولفید فلزی، معادن روباز نواری[6]، کواری­ها[7]، باطله­های فرآوری[8] و روباره­های معادن[9] شامل کانی­های سولفید آهن به ویژه پیریت (FeS2) می­باشند[ 14و [xvii]]. اکسید شدن این کانی­ها به ویژه پیریت توسط اکسیژن و آب و خصوصاً حضور یکسری باکتری­های خاص موجب ایجاد پساب­های اسیدی معدن می­گردد.
پساب­های اسیدی در معادن وقتی تولید می­گردند که کانی­های سولفیدی در سطح زمین رخنمون داشته باشند. بنابراین نه تنها فعالیت­های معدنی سبب ایجاد پساب­های اسیدی می­گردند بلکه هر جا که کانی­های پیریت در سطح زمین رخنمون پیدا کنند، این اسید تولید می­شود[[xviii] و [xix]]. در گذشته چنین شواهدی به عنوان یک راهنمای مهم برای اکتشاف کانسارهای فلزی استفاده می­شد.
پساب­های اسیدی معدنی با خصوصیاتی همچون غلظت بالای آهن، سولفات و pH کم مشخص می­گردند؛ علاوه بر آهن و سولفات، فلزات دیگری همچون آلومینیوم، منگنز و جامدات محلول نیز حضور دارند[[xx] و [xxi]]. ته­نشین شدن و رسوب‌گذاری تعدادی از کانی­های ثانویه از قبیل ژیپس یا سولفات­های هیدروکسید آهن سه ظرفیتی ممکن است رخ بدهد. بسته به وضعیت زمین­شناسی سنگ میزبان کانسنگ­ها و همچنین بسته به مواد و سنگ­هایی که در تماس با این آب­ها هستند، تعداد زیادی از فلزات با غلظت بالا ممکن است وجود داشته باشند. پساب­های اسیدی معمولاً حاوی تعداد زیادی یون­های فلزی همچون آهن، مس، روی، آرسنیک می­باشند. چنین فلزاتی می­توانند به عنوان پتانسیلی برای آلودگی منابع آب­های سطحی و زیرزمینی باشند. بسته به وضعیت زمین­شناسی آلاینده­های فلزی را بشویند و حمل کنند. این آلاینده­ها عبارتند از آرسنیک، آزبست، کادمیوم، مس، سرب، جیوه، سولفور و روی. این فلزات به طرف منابع آب­های اطراف حمل شده و سبب آلودگی آن­ها می­گردند[[xxii] و [xxiii]].
همانطور که گفته شد پساب­های اسیدی معدن در نتیجه اکسیداسیون برخی از کانی­های سولفیدی خصوصاً پیریت حاصل می­شوند. واکنش­های شیمیایی که بیان‌گر اکسیداسیون پیریت، تولید محصولات اکسیداسیون و اسید می­باشد به شرح زیر است[[xxiv]، [xxv]، [xxvi] و [xxvii]]:
(1-2)
(1-2)
(1-3)
(1-4)
(1-5)
مطابق واکنش­های بالا تشکیل پساب­های اسیدی معدن ابتدا از اکسیداسیون مستقیم پیریت (شکل1-1) با اکسیژن و آب حاصل می­شود که نتیجه آن Fe2+، SO4 2-و H+می­باشد.
شکل 1-1 -اکسید شدن پیریت و تولید اسید در یک معدن زغال‌سنگ[11]
 آهن دو ظرفیتی که در نتیجه اکسیداسیون پیریت آزاد می­گردد، در مجاورت اکسیژن اکسید شده و به آهن سه ظرفیتی تبدیل می­شود مطابق واکنش (1-2). این واکنش تنها واکنش مهم برای تولید آهن سه ظرفیتی می­باشد. در شرایط pH پایین سرعت این واکنش کند می­باشد[26، 27، [xxviii]، [xxix] و[xxx]]. در حضور باکتری تیوباسیلوس فرواکسیدان[10]سرعت این واکنش106 برابر افزایش می­یابد[26]. آهن سه ظرفیتی تولید شده می­تواند مطابق واکنش (1-3) با پیریت واکنش داده و Fe2+، SO4 2-وH+بیشتری تولید نماید. بررسی و آزمایشات نشان داده­اند که اکسید شدن پیریت توسط آهن سه ظرفیتی تنها وقتی حائز اهمیت است که باکتری­های تیو باسیلوس فرو اکسیدان (شکل1-2) حضور داشته باشند. آهن سه ظرفیتی هیدرولیز شده و تشکیل رسوب آمورف هیدرواکسید آهن می­دهد. در حضور باکتری­های احیا کننده سولفات، سولفات به سولفید احیا می­شود که نتیجه آن خنثی شدن pH و مصرف یون­های سولفات محلول می­باشد.

👇 تصادفی👇

موسیقی و معیارهای آن در اسلامطراحي و ساخت مداري جهت كنترل دماگزارش کارآموزی و کاربینی در دهکده ساحلی بندرانزلیتكنیكهای جمع آوری آب در مناطق خشك و نیمه خشكاصطلاح فلسفی واقع گرایی در حقوق ✅فایل های دیگر✅

#️⃣ برچسب های فایل پیش‌بینی آلودگی عناصر سنگین در پساب اسیدی رودخانه شور معدن مس پورفیری سرچشمه با استفاده از هوش مصنوعی word

پیش‌بینی آلودگی عناصر سنگین در پساب اسیدی رودخانه شور معدن مس پورفیری سرچشمه با استفاده از هوش مصنوعی word

دانلود پیش‌بینی آلودگی عناصر سنگین در پساب اسیدی رودخانه شور معدن مس پورفیری سرچشمه با استفاده از هوش مصنوعی word

خرید اینترنتی پیش‌بینی آلودگی عناصر سنگین در پساب اسیدی رودخانه شور معدن مس پورفیری سرچشمه با استفاده از هوش مصنوعی word

👇🏞 تصاویر 🏞