Distribution and source apportionment of hydrocarbons in sediments of oil-producing continental margin: a fuzzy logic approach

Assessing the role of soil engineering properties in gully development and enlargement in southeast Nigeria using geostatistical and novel indexical techniques

“…computation time and cost of analysis, etc. (Abbasi Maedeh et al 2013;Heddam and Kisi 2017;Najah et al 2014;Wagener et al 2019;Zhu et al 2019;Abba et al 2020;Egbueri 2021). In this work, the new indices (SGR, SFR and A E ) were computed and predicted using ANN models.…”

Soft computing technique-based prediction of water quality index

“…The reliability of soft computing techniques for WQI has been amply demonstrated (Bui et al 2020;Gaya et al 2020;Najafzadeh & Lottfi-Dashbalagh 2020;Tung & Yaseen 2020;Riahi-Madvar et al 2021). Since analysis of water quality of all rivers might not be possible at frequent intervals on a countrywide scale for a substantial period of time (de LR Wagener et al 2019), modeling of water quality with ease and less parameter provide motivation for the use of soft computing techniques. Although, a lot of literature is available in which WQ was predicted by the use of soft computing techniques but no one has predicted the WQ of three sub watershed with a combination of ANFIS, ANN and GRNN which indicate its significance and novelty.…”

Desenvolvimento De Método Multiresíduo Em Gc-MS/MS E Lógica Fuzzy No Estudo De Pahs, Pcbs, Pbdes E Pesticidas Organoclorados E Sua Aplicação Em Sistemas Costeiros Do Brasil

“…Proposta por Zadeh (1965), a Teoria dos conjuntos Fuzzy insere o conceito de incerteza, tratando naturalmente fenômenos naturais ou situações reais (Rocha et al, 2012). Este método é uma opção interessante para classificar amostras onde os sinais de diferentes fontes se sobrepõem em proporções desconhecidas, além da composição estar em constante mudança devido ao intemperismo (Wagener et al, 2019). Para um melhor embasamento da utilização deste método nos resultados encontrados nos testemunhos analisados, foi publicado um artigo (Gripp et al, 2022b) no qual foi aplicado o algoritmo FCM nos dados de dois artigos previamente publicados sobre a contaminação por HPAs em duas baías costeiras do Brasil (Baía de Guanabara - Massone et al, 2013e Baía de Todos os Santos -Wagener et al, 2010).…”

“…Para os hidrocarbonetos, isto significa que uma amostra pertencente a um aglomerado classificado como "fonte petrogênica" não deve conter uma contribuição pirolítica. Esta é uma abordagem importante para a análise de dados, uma vez que a maioria dos autores classifica as amostras pela sua contribuição de fonte primária, recusando incertezas intrínsecas (Wagener et al, 2019). A classificação das amostras em grupos mutuamente exclusivos é uma fonte de ambiguidade e erro em casos de outliers ou sobreposição de clusters, o que implica uma perda de informação (Sârbu;Einax, 2008).…”

“…Historicamente, tem havido uma tendência para a classificação das amostras pela sua fonte predominante, mas isto pode limitar a compreensão da contaminação de múltiplas fontes em ambientes costeiros, locais de razoável exposição a poluentes, tais como compostos HPAs (Christensen et al, 2010;Baumard et al, 1998;Massone et al, 2013;Wagener et al, 2010;Wagener et al, 2011;Wagener et al, 2012;Yunker et al, 2002). Portanto, a teoria de conjuntos difusos é uma opção interessante para classificar amostras onde os sinais de diferentes fontes se sobrepõem em proporções desconhecidas, e a composição está em constante mudança devido ao intemperismo (Wagener et al, 2019). Entre os desafios na investigação da avaliação da contaminação está a complexidade PÚBLICA das fontes e processos envolvidos no ambiente.…”