کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6357793 | 1622742 | 2014 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A Monte Carlo simulation based two-stage adaptive resonance theory mapping approach for offshore oil spill vulnerability index classification
ترجمه فارسی عنوان
یک روش تطبیق تئوری تشدید تطبیقی دو مرحله ای برای شبیه سازی مونت کارلو برای طبقه بندی شاخص آسیب پذیری نفت در دریای خزر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
نشت نفت در دریای خزر، شاخص آسیبپذیری نفت خام طبقه بندی، عدم قطعیت، شبیه سازی مونت کارلو، تئوری رزونانس تطبیقی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
علوم زمین و سیارات
اقیانوس شناسی
چکیده انگلیسی
In this paper, a Monte Carlo simulation based two-stage adaptive resonance theory mapping (MC-TSAM) model was developed to classify a given site into distinguished zones representing different levels of offshore Oil Spill Vulnerability Index (OSVI). It consisted of an adaptive resonance theory (ART) module, an ART Mapping module, and a centroid determination module. Monte Carlo simulation was integrated with the TSAM approach to address uncertainties that widely exist in site conditions. The applicability of the proposed model was validated by classifying a large coastal area, which was surrounded by potential oil spill sources, based on 12 features. Statistical analysis of the results indicated that the classification process was affected by multiple features instead of one single feature. The classification results also provided the least or desired number of zones which can sufficiently represent the levels of offshore OSVI in an area under uncertainty and complexity, saving time and budget in spill monitoring and response.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Marine Pollution Bulletin - Volume 86, Issues 1â2, 15 September 2014, Pages 434-442
Journal: Marine Pollution Bulletin - Volume 86, Issues 1â2, 15 September 2014, Pages 434-442
نویسندگان
Pu Li, Bing Chen, Zelin Li, Xiao Zheng, Hongjing Wu, Liang Jing, Kenneth Lee,