مجلة البحوث التقنية هي مجلة علمية محكمة مفتوحة الوصول ذات إصدارين ورقي وإلكتروني، تصدر عن كلية التقنية الصناعية – مصراتة. وتتناول المجلة جميع المجالات الهندسية والتقنية، وتعتبر منبرًا علميًا لنشر المعرفة. ولأن الأبحاث المستهدفة بالنشر في المجلة ستخضع للتحكيم من قبل متخصصين ذوي كفاءة عالية، فإن المادة العلمية تمتاز بحداثة المعلومات وتنوع مواضيعها وفعالية إسهامها بدقة وأمانة وموضوعية؛ مما يجعلها مطلب كل باحث وهدف كل دارس على اختلاف درجاتهم العلمية. الرؤية: الريادة والتميز في نشر البحوث التقنية والصناعية محليًا وإقليمياً ودوليًا، بما يخدم المجتمع ويطور بيئة البحث العلمي. الرسالة: تلتزم مجلة البحوث التقنية بنشر بحوث علمية أصيلة ومحكمة في مختلف التخصصات التقنية والهندسية والصناعية، وتشجيع الإبداع والابتكار، وفق أعلى معايير النشر العلمي. الأهداف: 1. نشـــــر بحـــــوث أصيلــــــة ومحكمة في المجالات التقنية والهندسية والصناعية. 2. تعزيز مكانة كلية التقنية الصناعية مصراتة كمركز متميز للبحث العلمي التطبيقي. 3. توفير منصة علمية للباحثين لنشر أفكارهم وإسهاماتهم بما يخدم التنمية المستدامـة. 4. التحسين والتطوير المستمر في جودة البحوث وخدمات النشر بما يواكب المستجدات العلمية والتقنية. 5. رفع مستــــوى النشــــــــر العلمــــــي وفق المـــــــعايير المحليـــــــــــة والدولية.
College of Industrial Technology - Misurata
رؤية شاملة لتبديد طاقة المياه باستخدام القفزة الهيدروليكية
تتناول هذه الورقة البحثية أهمية تبديد الطاقة للمنشآت الهيدروليكية، وخاصةً المفيضات، للحد من التآكل الموضعي ومنع الأعطال الهيكلية. وتتناول التقنيات التقليدية والحديثة لتبديد الطاقة عن طريق تكوين قفزة هيدروليكية، مع التركيز على أكثر الملحقات استخدامًا في أحواض التهدئة. وتتناول الدراسة كيفية تحول طاقة الوضع الجاذبية إلى طاقة حركية، مما يؤثر على إجهاد القص ونقل الرواسب. وتوضح بالتفصيل منهجيات مختلفة لتبديد الطاقة، ودور رقم فرويد، والتصميمات الموحدة من مكتب استصلاح الأراضي الأمريكي، من النوع الأول والثاني والثالث والرابع، بالإضافة إلى التحسينات مثل كتل الحواجز، وعتبات النهاية، والمزالق المزودة بحواجز. وتؤكد النتائج التجريبية صحة هذه التصميمات لتحسين الأداء الهيدروليكي وإدارة التكاليف بفعالية.
الحقوق الفكرية (c) 2026 https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
خرائط معرفية ضبابية مبنية على التعلم العميق الهجين وتدفق المعلومات للصيانة التنبؤية القابلة للتفسير في الروبوتات التعاونية
تواجه الصيانة التنبؤية (PdM) في الروبوتات التعاونية (cobots) معضلة حرجة: فبينما توفر نماذج التعلم العميق دقة عالية، إلا أنها تفتقر إلى قابلية التفسير، والأنظمة القائمة على القواعد شفافة ولكنها غير قابلة للتكيف بشكل كافٍ، مما يشكل تحديًا خطيرًا في بيئات الصناعة 5.0 الحرجة للسلامة، حيث يكون الأداء وقابلية التفسير أمرًا غير قابل للتفاوض. لحل هذه المفاضلة، تقترح هذه الورقة بنية هجينة جديدة تجمع تآزريًا بين شبكة عصبية متكررة ملتوية (CRNN) للتنبؤ بالأخطاء بدقة عالية، وخريطة معرفية ضبابية قائمة على تدفق المعلومات (IF-FCM) للاستدلال السببي القابل للتفسير من قِبل البشر. بخلاف المناهج السابقة التي تعتمد على أوزان FCM الاستدلالية أو الثابتة، تُعاير خريطة FCM البحثية هذه تلقائيًا باستخدام التمثيلات الكامنة لشبكة CRNN والاكتشاف السببي القائم على البيانات: تُشتق أوزان الحواف من إنتروبيا النقل (للتأثير الاتجاهي) والمعلومات المتبادلة (للتباين المشترك)، مما يُزيل تحيز الخبراء ويُتيح تفسيرات ديناميكية قائمة على الفيزياء. تم تقييم النموذج بناءً على مجموعة بيانات UR3 CobotOps الواقعية من مستودع UCI، وحقق أداءً متطورًا بدقة 97.8%، ودرجة F1 0.983، ومساحة تحت المنحنى 0.991، مع توليد تفسيرات معتمدة من قِبل الخبراء باتساق 89% (κ بين المُقيّمين = 0.81). ومن أهم مزاياه انخفاض الإنذارات الكاذبة بنسبة 34% من خلال الاستدلال الواعي بالسياق (مثل تجاهل الارتفاعات الحرارية المعزولة دون تأكيد الشذوذ الكهربائي). علاوة على ذلك، يضمن التطبيع المقيد بالمجال (الحد الأدنى والحد الأقصى)، والمتوافق مع العتبات الفيزيائية التي تحددها الشركة المصنعة، دقة الدلالات واستقرار النموذج. يتفوق الإطار على خطوط الأساس الرائدة، بما في ذلك CNN-LSTM وAttention LSTM وXGBoost+SHAP ونماذج FCM الثابتة في جميع المقاييس. تتمثل المساهمات الأساسية لهذا العمل في (1) بنية هجينة مغلقة الحلقة توحد التعلم العميق والقدرة على التفسير السببي؛ (2) أول تكامل لتدابير المعلومات النظرية في تعلم FCM من أجل PdM الروبوتية؛ و(3) حل جدير بالثقة وقابل للتطوير يلبي المتطلبات التنظيمية والتشغيلية للذكاء الاصطناعي الشفاف في التعاون بين الإنسان والروبوت.
الصيانة التنبؤية، الروبوتات التعاونية، الخرائط المعرفية الضبابية، التعلم العميق، إنتروبيا النقل، الأنظمة السيبرانية الفيزيائية الصناعية
الحقوق الفكرية (c) 2026 مجلة البحوث التقنية https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
بناء مساعد قائم على الذكاء الاصطناعي للمجال الإداري والقانوني
إن النمو السريع للمعلومات الرقمية قد أدى إلى تحديات كبيرة في إدارة وتنظيم واسترجاع المعرفة، خصوصًا في المجالات القانونية والإدارية. غالبًا ما تفشل أدوات البحث التقليدية المعتمدة على الكلمات المفتاحية في التقاط المعنى السياقي للنصوص المعقدة، مما يؤدي إلى قصور في كفاءة اتخاذ القرار والبحث القانوني. لمعالجة هذه المشكلة، تقدم هذه الدراسة تصميم وتنفيذ مساعد قائم على الذكاء الاصطناعي يدمج قواعد البيانات المُتجهة (Vector Databases) مع النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لدعم الإداريين والمهنيين القانونيين. يعتمد النظام المقترح على التمثيلات الدلالية (Semantic Embeddings) لتحويل النصوص القانونية والتنظيمية غير المهيكلة إلى متجهات عالية الأبعاد. تم إجراء تقييم تجريبي باستخدام مجموعة بيانات قانونية من الأكاديمية الليبية للاتصالات والمعلوماتية (LATI)، تضم أكثر من 200,000 كلمة من القوانين واللوائح الرسمية. جرى اختبار النظام عبر استعلامات قانونية وتم تقييمه آليًا ومن خلال مراجعة خبراء. أظهرت النتائج أن المساعد استرجع مقاطع دقيقة وذات صلة سياقية، مع تقليل ملحوظ في زمن الاستجابة مقارنة بالبحث اليدوي. وأكد الخبراء القانونيون أن معظم الإجابات كانت دقيقة وذات فائدة عملية، رغم الحاجة إلى مزيد من التحسين لمعالجة الحالات الغامضة أو الدقيقة. يسهم النظام في تعزيز الكفاءة الإدارية والقانونية من خلال تمكين البحث الدلالي بما يتجاوز مطابقة الكلمات المفتاحية، وتوفير رؤى قابلة للتنفيذ لصنّاع القرار. وستركز الأعمال المستقبلية على توسيع قاعدة البيانات القانونية، وتحسين معالجة الاستعلامات، واستكشاف تقنيات فهرسة متقدمة لتعزيز قابلية التوسع والدقة والقدرة على التكيف عبر مجالات مختلفة.
النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)؛ قاعدة البيانات المُتجهة (Vector Database)؛ المساعد القائم على الذكاء الاصطناعي.
الكشف عن الأخبار ال ازئفة باللغة العربية باستخدام نماذج التعلم العميق المح ّسنة بالخوارزمية الجينية
شهدت السنوات الأخيرة تزايدًا كبيرًا في انتشار الأخبار الكاذبة عبر وسائل التواصل الاجتماعي والمنصات الرقمية، الأمر الذي أضعف ثقة الجمهور في وسائل الإعلام التقليدية وأثار تحديات خطيرة على المستويات الاجتماعية والسياسية والصحية. في السياق العربي، يزداد هذا التحدي تعقيدًا نتيجة ندرة الأدوات الفعالة لمعالجة اللغة العربية. تهدف هذه الدراسة إلى اقتراح نموذج هجين يجمع بين نموذج المحول اللغوي العربي AraBERT لاستخراج التمثيلات السياقية العميقة، وطبقات الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) لاستخلاصالخصائص المحلية، مع توظيف الخوارزمية الجينية GA لتحسين المعلمات الفائقة. تم تقييم النموذج على مجموعة بيانات عربية تتضمن مقالات إخبارية مصنفة إلى أخبار حقيقية وزائفة، مع معالجة عدم التوازن بين الفئات باستخدام أوزان الفئات. أظهرت النتائج أن النموذج الهجين المحسّن بالخوارزمية الجينية تفوق على النماذج التقليدية مثل LSTMنموذج الذاكرة طويلة المدى، والنماذج الحديثة مثل نموذج المحول اللغوي العربي محققًا دقة كلية تجاوزت 96% ومعدل أداء متوازنF1-score مرتفع لفئة الأقلية (الأخبار الحقيقية). تبرز أهمية هذا البحث في كونه يقدم إطارًا متكاملًا يجمع بين قوة نماذج المحولات ومرونة الخوارزميات الجينية، مما يعزز الجهود المبذولة لمكافحة التضليل الإعلامي باللغة العربية وتطوير نظم ذكية ذات موثوقية أعلى.
كشف الاخبار الكاذبة، التعلم العميق، الخوارزميات الجينية، الشبكات العصبية الالتفافية، معالجة اللغة الطبيعية
التنبؤ بأداء تطبيقات البرمجيات عبر المنصات باستخدام نماذج التعلم الآلي لتحقيق استخدام أمثل للموارد
التنبؤ بكفاءة الأداء عبر المنصات المتنوعة وتحسين الموارد يعدان من العوامل الحاسمة لنشر تطبيقات البرمجيات في بيئات الحوسبة غير المتجانسة. تعتبر الطرق الحالية بما في ذلك نماذج التعلم الآلي التقليدية مثل: Random Forest، LSTM، CNN-LSTM. غالبًا ما تفشل في التحقق من التفاعلات المعقدة بين البرمجيات والأجهزة وديناميكيات عبء العمل الزمنية، مما يؤدي إلى الحصول على دقة تنبؤ غير مثالية. لمعالجة هذه القيود، نقترح في هذه الورقة إطار عمل جديد PAGA–CPTM–NSGA-II يدمج طبقة Platform-Aware Graph Attention (PAGA) لنمذجة الاعتمادات الهيكلية وطبقة الذاكرة الزمنية العبر-منصات (CPTM) لالتقاط التطور الزمني الديناميكي لمقاييس الأداء، وخوارزمية الترتيب الجينية غير المُهيمنة الثانية (NSGA-II) لتحسين متعدد الأهداف لوقت التنفيذ، استخدام الذاكرة، واستهلاك الطاقة. يُنفذ النموذج باستخدام Python مع PyTorch للمكونات العميقة وNumPy/Matplotlib لمعالجة البيانات والتصور. أُجريت التجارب على مجموعة بيانات لمقاييس أداء الحوسبة السحابية: ( CPU، الذاكرة، الشبكة، الطاقة، وقت التنفيذ، عدد التعليمات). يحقق الإطار المقترح دقة تنبؤ عالية بمعدل خطأ مطلق (MAE) قدره 0.087، وجذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) قدره 0.132، ومعامل تحديد (R²) يبلغ 0.97، مما يمثل تحسناً بنسبة تتراوح بين 20% و25% مقارنة بالنماذج الأساسية .وفي مرحلة التحسين، يحقق خوارزم NSGA-II انخفاضاً في زمن التنفيذ بنسبة 26.8%، وتوفيراً في استهلاك الطاقة بنسبة 23.5%، وتحسناً في استخدام الذاكرة بنسبة 17.4%.. تُظهر هذه النتائج قدرة الإطار على التنبؤ بكفاءة الأداء وتوجيه نشر الموارد بشكل واع resource-aware عبر المنصات غير المتجانسة. توفر الطريقة المقترحة حلاً قويًا وقابلًا للتوسع وقابلًا للتفسير، مع خلق فرص للبحث المستقبلي في تحسين البرمجيات في الوقت الحقيقي بشكل تكيفي.
التنبؤ بأداء الأنظمة عبر المنصات ، الحوسبة ذات الكفاءة في استهلاك الطاقة، التعلم فوقي (الميتا - تعلم) ، تحسين استخدام الموارد ، نمذجة أداء البرمجيات.
التنبؤ بمعدل التخرج ومدة الدراسة باستخدام تقنيات تعلم الآلة: دراسة حالة لكلية التقنية الصناعية – مصراتة، ليبيا
هدف هذه الدراسة إلى استخدام نماذج مختلفة من تقنيات التعلّم الآلي للتنبؤ بالمعدل التراكمي عند التخرج (GPA) ومدة التخرج من حيث عدد الفصول الدراسية، وذلك بالاعتماد على البيانات الديموغرافية والأكاديمية للطلاب في كلية التقنية الصناعية بمدينة مصراتة، ليبيا. يأخذ النموذج في الاعتبار البيانات الديموغرافية للطلاب مثل: جنس الطالب والعمر عند الالتحاق بالكلية. كما تشمل البيانات الأكاديمية معدل الطالب ونوع المدرسة الثانوية وسنة التخرج منها، بالإضافة إلى الدرجات في أربع مقررات أساسية؛ الغرض من هذه الدراسة هو تعزيز عمليات الإدارة الأكاديمية من خلال قرارات أكثر وعيًا، وتقديم الدعم المناسب في الوقت المناسب للطلاب المعرّضين للتأخر أو ضعف الأداء أو مواجهة تأخير كبير في تحقيق إنجازاتهم الأكاديمية. يقوم البحث بتحليل أداء عدة خوارزميات مختلفة، ويقدّم مقترحات لتطوير أنظمة الدعم الموجهة للمستشارين الأكاديميين في المؤسسة
دراسة هيدروكيميائية للمياه الجوفية الضحلة لبعض المحلات بمدينة زليتن
أجريت هذه الدراسة بين شهري ( يناير وفبراير) لسنة 2023م، وتهدف الي تحديد نوعية مياهها في المنطقة الواقعة شرق مركز مدينة زليتن، حيث تم اختيار عدد اثنين من الابار تقع في محلة الظهيرة الشمالية، وبئرا في محلة السبعة الشرقية، وتتراوح أعماقها بين (30-50)م، وتم إجراء بعض الفحوصات الكيميائية وتتمثل بـ (الرقم الهيدروجيني و إجمالي الأملاح الذائبة والموصلية الكهربية والصوديوم والكالسيوم والمغنسيوم والمنجنيز والنترات ). وأظهرت النتائج المختبرة من قبل مكتب الاصحاح البيئي بزليتن ان اقصي تراكيز لها (8.13)، (5664) جزء من المليون، 7332 ميكروسنتيمتر/ثانية، (1334، 0.12، 345.85، 176.5، 74.1، 27.6) جزء من المليون، علي التوالي، وتبين انها قد تجاوزت الحدود المسموح بها في المواصفات الليبية ومنظمة الصحة العالمية، باستثناء الرقم الهيدروجيني، والنترات.
طريقة منهجية لاختيار شبكة محلية لاسلكية مناسبة
تعتمد الشبكات المحلية اللاسلكية (WLAN) على الترددات الراديوية لتمكين الاتصال ضمن نطاقات محددة مثل المنازل، الجامعات، المؤسسات، والمناطق العامة. وتتميز هذه الشبكات عن نظيراتها السلكية بقدرتها العالية على توفير حرية الحركة للمستخدمين، وسهولة التركيب، وانخفاض تكاليف التنفيذ، مع قابلية أكبر للتوسع والتطوير. ومع ذلك، يمثل اختيار الحل المناسب للشبكات اللاسلكية تحديا كبيرا نظرا لتنوع متطلبات المستخدمين وتطورها المتمر. تتناول هذه الدراسة وضع إطار منهجي منظم يساعد في عملية اختيار الحلول المناسبة، حيث يقوم بتصنيف الشبكات المحلية اللاسلكية وفقًا لمعاييرها القياسية، وهياكلها المعمارية، وآليات الأمان التي تعتمدها. كما تستعرض الدراسة أبرز المتطلبات الفنية للمستخدمين، وتربطها مع الحلول المقترحة بشكل منهجي. أخيرا، تقدم الورقة نموذجًا منطقيًا مطوّرًا يساعد الأفراد والمؤسسات على اختيار الحل الأمثل للشبكة اللاسلكية المحلية بما يحقق التوازن بين الإمكانات التقنية والاحتياجات.
إعادة ترتيب دلالي مدفوع بالسلوك للبحث المخصص على الويب
تقترح هذه الدراسة نظامًا لإعادة ترتيب نتائج البحث الدلالية يعتمد على سلوك المستخدم بهدف تحسين البحث الشخصي على الويب دون تعديل البنية التحتية لمحرك البحث الأساسي. يعمل النظام كطبقة وسيطة خفيفة فوق Google Search، ويعتمد على التمثيلات الدلالية باستخدام نموذج BERT، وبناء ملف تعريف ديناميكي لاهتمامات المستخدم باستخدام KeyBERT، إضافة إلى حساب درجة التشابه باستخدام Cosine Similarity وآلية اضمحلال أسي للحفاظ على نموذج اهتمامات متكيف مع مرور الوقت. أُجريت تجربة مقارنة مُتحكَّم بها بمشاركة 14 مستخدمًا لتقييم أداء النظام مقارنة بترتيب Google الأساسي. أظهرت النتائج تحسنًا ملحوظًا في الكفاءة، حيث انخفض متوسط وقت البحث بنسبة 15.3% (من 274 إلى 232 ثانية)، وتراجع عدد النقرات المطلوبة بنسبة 21.2% (من 7.71 إلى 6.07)، كما انخفضت إعادة صياغة الاستعلامات من 43% إلى 21%. كما فضّل 79% من المشاركين النظام المخصص. تشير النتائج إلى أن إعادة الترتيب الدلالي المعتمد على السلوك يمكن أن تعزز صلة النتائج وتحسن تجربة البحث مع الحفاظ على الشفافية وقابلية التوسع.
دراسة معملية لتقييم تأثير أبعاد الشقوق الخرسانية على فعالية مادة SIKADUR 31-CF SLOWفي أعمال ترميم الخرسانة
تهدف هذه الدراسة إلى تقييم تأثير أبعاد الشقوق الخرسانية (العرض والعمق) على كفاءة الترميم باستخدام مادة Sikadur ،31-CF Slowمن خلال مقارنة مقاومة الانحناء قبل وبعد الترميم وحساب نسب الاستعادة الميكانيكية. وقد جاءت النتائج لتؤكد أن تباين أبعاد الشقوق يلعب دوراً محورياً في تحديد فعالية المادة. أظهرت العينات المرجعية غير المتشققة مقاومة انحناء بلغت ، 3.85 MPaوالتي اعتُمدت كقيمة معيارية للمقارنة. عند تطبيق الترميم على شقوق ضيقة العرض ( 1مم) وعمق متوسط ( 5سم)، بلغت نسبة الاستعادة ،%95بينما انخفضت قليلاً إلى %92.63مع زيادة العمق إلى 7سم، مما يعكس تأثير العمق في تقليل الكفاءة رغم ثبات العرض. أما الشقوق الأوسع ( 5مم) والأعمق ( 7سم) فقد سجلت أدنى كفاءة ترميم بنسبة ،%35.67وهو ما يشير إلى أن زيادة كل من العرض والعمق معاً يضاعف فقدان الخصائص الميكانيكية بعد الترميم. كما تبين أن الشقوق الصغيرة ذات العمق الضحل ( 1مم × 2سم) في اختبار مقاومة الشد قد حققت نسب استعادة تجاوزت المرجعية %104.37وهو ما قد يُعزى إلى تحسين تماسك الطبقة المرممة وتوزيع الإجهادات على نحو أكثر تجانساً. في المقابل، أدى ازدياد أبعاد الشقوق إلى انخفاض ملحوظ في نسب الاستعادة، وصلت في بعض الحالات إلى ما دون %60من المقاومة الأصلية. تؤكد هذه النتائج أن التحكم في أبعاد الشقوق يُ ً عد عاملا ً أساسيا لضمان الأداء الأمثل لمادة ،Sikadur 31-CF Slowإذ يُقصد بالتحكم في الشقوق الطبيعية معالجتها فور حدوثها قبل تفاقمها، للحد من تطورها والمحافظة على متانة العنصر الخرساني. وتُظهر مواد المعالجة عادةً كفاءة أعلى في إصلاح الشقوق ً الصغيرة مقارنة بالشقوق الكبيرة، مما يستدعي أن تراعي استراتيجيات الترميم المثلى تقليل عرض وعمق الشق إلى الحدود التي تتيح تحقيق أعلى مستويات من استعادة المقاومة الميكانيكية للخرسانة
ترميم الخرسانة، ، Sikadur31-CF Slowأبعاد الشقوق، موقع الشق، تأثير الحمل، الخصائص الميكانيكية، الإيبوكسي
الحقوق الفكرية (c) 2025 مجلة البحوث التقنية https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
تحسين شبكة المبادلات الحرارية لتوفير الطاقة في وحدة الإصلاح التحفيزي للنفثا في مصفاة الزاوية للنفط باستخدام تقنية Pinch
يُعد ترشيد استهلاك الطاقة في مصافي النفط ضروريًا لتقليل التكاليف التشغيلية والانبعاثات البيئية. ومن بين أهم التقنيات المستخدمة لتحقيق ذلك تحسين تصميم شبكة المبادلات الحرارية(HEN) . في هذه الدراسة، تم تطبيق تقنية الـ Pinch لتحسين شبكة التسخين المسبق في وحدة الإصلاح الحفزي بمصفاة الزاوية, حيث أدى التصميم المحسن إلى تبسيط الشبكة لتشمل سخانًا واحدًا وثلاثة مبردات مع تحسن واضح في الكفاءة الحرارية.أُجري التحليل باستخدام برنامج HINT، حيث تبين أن القيمة المثلى لفرق درجة الحرارة الدنيا (ΔTmin) تبلغ 25°C، بينما تم تحديد نقطة الـ Pinch عند212.5°C والحد الأدنى للتدفق الحراري المطلوب من وحدات التسخين بلغ 4450.09 كيلوواط، في حين يجب إزالة 3932.73كيلوواط بواسطة وحدات التبريد. قُدرت تكلفة التشغيل السنوية للوحدات بحوالي 573,329.7 دولار، بينما بلغت تكلفة رأس المال السنوية 100,108.7دولار، ليصل إجمالي التكلفة السنوية إلى 673,438.4 دولار. وتوضح النتائج فعالية تحليل الـ Pinch في تحسين الكفاءة وتقليل الفاقد في الصناعات عالية الاستهلاك للطاقة.
تحديد نقطة الربط الكهربائي المثلى لتصدير الطاقة الشمسية لدول جنوب أوروبا
مع الطلب المتزايد على الطاقة الكهربائية، أصبح من الملح الحديث عن أهمية الربط البيني بين شبكات الدول لضمان الاستقرار العام وخلق نوع من الاتزان، بالإضافة إلى الفوائد الاقتصادية لتصدير الفائض من الطاقة. تعرض هذه الورقة دراسة لتقييم خطوط نقل الشبكة الكهربائية الليبية لتحديد افضل نقطة ربط لتصدير الطاقة الكهربائية لدول جنوب أوروبا وذلك عند حقن قدرة إضافية من محطات طاقة شمسية في مناطق مثل غدامس والسدادة وهون وبني وليد، ومن ثم دراسة وضع شبكة النقل الكهربائية عند سحب هذه القدرة من محطتي القره بوللي والخمس. تم رصد نتائج عناصر الشبكة من حيث التحميل الزائد للحالتين الطبيعية (N) والطوارئ (N-1). وقد تمت دراسة سيناريوهات مختلفة، منها تغيير نسبة محولات التيار (CTs) وإدخال خطوط نقل جديدة بجهد 400 ك.ف (قيد الإنشاء). وقد كانت أفضل النتائج عند إدخال خطوط 400 ك.ف، حيث بلغت أقصى قدرة يمكن تصديرها من محطة القره بوللي 660 ميجاوات، بينما وصلت في محطة الخمس إلى 1430 ميجاوات في حالة الطوارئ (N-1). تمت هذه الدراسة باستخدام برنامج NEPLAN المتخصص في تحليل شبكات القدرة الكهربائية. يعتبر تقييم شبكة النقل عنصرًا أساسيًا في اختيار أفضل نقطة ربط. ومع ذلك، توجد اعتبارات أخرى تؤثر على القرار النهائي بشأن الربط، مثل مسار الكابل تحت سطح البحر. تشمل هذه الاعتبارات الدراسات البيئية التي تأخذ في الاعتبار المواقع الحساسة مثل الأحواض المرجانية، والأثر البيئي، بالإضافة إلى الامتيازات النفطية والمواقع العسكرية. يجب أن تؤخذ هذه العوامل معا بعين الاعتبار لتحديد أفضل نقطة ربط كهربائي.
نقل الجهد العالي المستمر، الربط الكهربائي، الشبكة الكهربائية الليبية، تحليل أنظمة القدرة
تحليل وتصنيف الخواص الفيزيائية والكيميائية لنماذج مختارة من الخامات الليبية
تتوقف خطط الإنعاش الاقتصادي الحالية في ليبيا على تعظيم القيمة المضافة من التدفقات الخام القائمة دون اللجوء إلى استثمارات رأسمالية ضخمة. في هذا السياق، لم يعد الفهم الدقيق للاختلافات في السمات الفيزيائية والكيميائية للخامات الليبية مجرد مسألة أكاديمية، بل أصبح ضرورة تشغيلية. تقدّم هذه الدراسة حملة مختبرية متكاملة شملت ثلاثة خطوط إنتاج جغرافية متميزة (البريقة، النفورة، وبوري)، وخضعت عيناتها لأحدث بروتوكولات ASTM/IP لقياس الكثافة، اللزوجة، نقطة الجريان، نقطة الوميض، التحليل العنصري (C/H/S)، المعادن الثقيلة (Ni، V)، ونسبة الأسبلتين. أظهرت نتائج البريقة خاماً استثنائياً خفيفاً (42.4°API)، منخفض الكبريت (0.9 wt% S)، وقليل المعادن، مما يجعله مرشحاً مثالياً لوحدات التقطير البسيطة (Topping Units) أو كمادة خام ممتازة لإنتاج البنزين عبر وحدة التكسير الحفزي (FCC) بعد التقطير. في المقابل، يتموضع خام بوري في الطرف الآخر من المصفوفة: ثقيل الكثافة (25.8°API)، عالي الكبريت (1.86 wt% S)، وغني بالأسبلتين (21.3 wt%). أما خام النفورة فيحتل موقعاً وسطياً، مما يستدعي اعتماد مسار معالجة هيدروجينية انتقائية. وبعد تقديم البيانات الكمية، تتم مقارنتها بالجيولوجيا الأساسية، مع تقديم توصيات عملية للخلط، تصميم وحدات التحلية، حسابات الهيدروليكا في خطوط الأنابيب، وتحديثات الوحدات التكريرية. يُقدَّم مجموع البيانات كاملاً كمواد إلكترونية تكميلية لتمكين التحقق المستقل والدراسات النمذجية المستقبلية.
الخام الليبي، الخواص الفيزيائية، الخواص الكيميائية، الوزن النوعي API، المحتوى الكبريتي، التصنيف، التكوين التكريري
تحليل تحسين المزيج الإنتاجي لتحقيق الربحية في مؤسسة ليبية صغيرة ومتوسطة لتعبئة المياه: دراسة حالة باستخدام نموذج البرمجة الخطية لشركة شيماء للصناعات الغذائية
في سوق المياه المعبأة الليبية ذات المنافسة الشديدة، تواجه شركة الشيماء لصناعات الأغذية معضلة متكررة تتمثل في كيفية تخصيص مواردها المحدودة بين أربع أحجام منتجات (200 مل، 330 مل، 500 مل، و1.5 لتر) مع تحقيق أقصى ربح شهري. تطوّر هذه الدراسة نموذجاً قطعياً بالبرمجة الخطية (LP) يدمج التكاليف الإنتاجية الفعلية، حدود الطلب السوقي، وقيود القدرة التقنية. باستخدام بيانات التشغيل المصدقة لعام 2023، تم حل النموذج بخوارزمية السمبلكس عبر مكتبة Python-SciPy والتحقق منه باستخدام Excel-Solver. أوصت خطة الإنتاج المثلى بإنتاج 14,250، 25,000، 20,000، و15,000 كرتون شهرياً للأحجام الأربعة على الترتيب، مما يحقق ربحاً أقصى قدره 150,975 دينار ليبي، أي بزيادة قدرها 18.7% عن الخطة الاستدلالية الحالية. تم تعزيز تحليلات الحساسية للتأكد من استقرارية الحل في مواجهة تقلبات الأسعار بنسبة ±10% وانحرافات القدرة البيعية بنسبة ±5%، مع التركيز على تأثير تذبذب تكاليف المواد الخام. تساهم الورقة في تقديم أداة دعم قرار مبنية على الأدلة يمكن دمجها في دورة التخطيط المبيعات والعمليات (S&OP) بالشركة، كما تقدّم إطاراً قابلاً للتكرار لشركات صغيرة ومتوسطة مماثلة في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا.
البرمجة الخطية، تعظيم الربح، المياه المعبأة، تخطيط الإنتاج، دراسة حالة، ليبيا.
نموذج التجميع الهجين للكشف عن عناوين URL الاحتيالية باستخدام تحليل المكونات الرئيسية (PCA) والتعلم الآلي
شكل الانتشار السريع للإنترنت تحديًا عالميًا خطيرًا في مواجهة الجرائم الإلكترونية. وتعتبر هجمات التصيد الاحتيالي من أخطر هذه التهديدات بسبب طبيعتها الخادعة، حيث يستخدم المجرمون روابط مزيفة لكنها تبدو حقيقية لسرقة المعلومات الحساسة للمستخدمين. يتطلب هذا التهديد المتصاعد تدابير مضادة متطورة. تستجيب هذه الدراسة لهذا التحدي من خلال تطوير نموذج هجين يجمع بين ثلاث تقنيات ذكية هي Logistic Regression (LR) وArtificial Neural Networks (ANN) وRandom Forest (RF) ضمن هيكلية تجميع متطورة. تُدمج هذه الخوارزميات ضمن بنية تكديس مُتقدمة تُوظّف بشكل استراتيجي القدرات التحليلية الفريدة لكل خوارزمية. يُتيح هذا النهج متعدد الطبقات تحليلًا شاملًا للتهديدات من وجهات نظر مُختلفة. لضمان كفاءة النظام، تم استخدام تقنية تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لاختيار أهم السمات، كما تم تدريبه على مجموعة شاملة تحتوي على أكثر من 11,000 موقع إلكتروني مصنف. وتم تطبيق تقنيات موازنة متقدمة لمعالجة عدم التوازن في البيانات. أظهر التقييم الشامل باستخدام مقاييس accuracy و precision و recall وF1-score أداءً استثنائيًا للنموذج، حيث حقق دقة 99.55% متفوقًا على النماذج الفردية. يُبرز هذا الأداء المتفوق الإمكانات القوية للنموذج للنشر الفوري في أنظمة الكشف عن التصيد الاحتيالي في الوقت الفعلي. كما يوفر للمؤسسات آلية دفاع استباقية وموثوقة في المعركة المستمرة ضد التهديدات السيبرانية المتطورة، مما يمثل تقدمًا كبيرًا في حماية الأمن السيبراني في ظل البيئة الرقمية المتطورة اليوم.
تأثير نسبة الجرافيت على الخواص الفيزيائية والميكانيكية لمادة ذاتيّة التَّزييت ذات أساس حديديّ مصنَّعة بتقنية ميتالورجيا المساحيق
تناول هذا البحث دراسةً لمجموعة من الخواص الفيزيائية والميكانيكية لمادة ذاتية التزييت ذات أساس حديدي مدعَّمة بنسب وزنية متفاوتة من الجرافيت. تم تحضير العينات باستخدام تقنية ميتالورجيا المساحيق، وذلك بتصميم وتصنيع قالب كبس مناسب استُعمل لكبس مساحيق الحديد الإسفنجي المحتوية على الجرافيت بنسب وزنية من 0% إلى 20%، وأُجريت عملية التلبيد عند 1200 درجة مئوية. أُخضعت العينات لمجموعة من الاختبارات المعملية شملت: المقاومة الخضراء، الكثافة والمسامية قبل وبعد التلبيد، التغير في الأبعاد، الصلادة، مقاومة الضغط، والبلى الاحتكاكي، وذلك لدراسة تأثير محتوى الجرافيت على الخواص الفيزيائية والميكانيكية. أُجري الفحص المجهري لتتبع التغيرات المجهرية وربطها بالنتائج. أظهرت النتائج انخفاضًا في المسامية وزيادة في الكثافة بعد التلبيد، إلى جانب تحسن في الصلادة بنسبة تقارب 24%. في اختبار البلى الاحتكاكي، ساهمت إضافة الجرافيت في تقليل الفقد في الوزن بنسبة متوسطة بلغت نحو 74%، وسجّلت العينة المحتوية على 1% جرافيت أفضل أداء. أيضاً أظهرت جميع العينات الحاوية على الجرافيت تحسنًا في مقاومة البلى بنسبة تجاوزت 340%، وبلغ هذا التحسن ذروته في العينة 1% جرافيت، التي سجلت زيادة تقدّر بحوالي 570% مقارنة بالعينة الخالية من الجرافيت؛ أما العينات ذات النسب العالية من الجرافيت (5% فأكثر)، فقد أبدت انفصالًا للجرافيت عن المصفوفة الحديدية أثناء التلبيد. أكّد الفحص المجهري أنه ابتداءً من 2.5% جرافيت، يزداد حجم الجرافيت في بنية المادة مع احتوائه على فراغات، مما يفسّر بداية تدهور الخواص الميكانيكية. خلصت الدراسة إلى أن 1% جرافيت تمثل النسبة المثلى التي توازن بين التزييت وتحسن الخواص الميكانيكية، مما يُتيح تصنيع مركبات مساحيق عملية تناسب المحامل ذاتية التزييت وأجزاء نقل الحركة وغيرها من التطبيقات المتقدمة في هندسة وعلوم المواد.
البلى الاحتكاكي ؛الجرافيت؛ الحديد الإسفنجي؛ المواد ذاتية التزييت؛ المواد المركبة؛ ميتالورجيا المساحيق.
خوارزمية الذئب الرماديGWO بلغة R لحل نماذج البرمجة الخطية
خوارزمية الذئب الرمادي (Grey Wolf Optimizer – GWO) هي إحدى أساليب الذكاء الاصطناعي، وبالتحديد فرع من فروع الحوسبة التطويرية (Evolutionary Computing)، حيث برزت أهمية هذا الأسلوب في محاكاة السلوك الاجتماعي والقيادي لقطعان الذئاب الرمادية أثناء عملية الصيد في الطبيعة، وإيجاد حلول للعديد من مسائل الأمثلية ((Optimization problems. تهدف هذه الورقة البحثية إلى تقديم خوارزمية الذئب الرمادي لحل نماذج و مسائل البرمجة الخطية. الخوارزمية تم بناؤها بلغة R باستخدام البرمجة المتقدمة والدوال و الوظائف المتوفرة بالمكتبة MetaheuristicOpt المصاحبة لهذه اللغة، وأدى تطبيقها على عدد من نماذج البرمجة الخطية إلى إيجاد الحل الأمثل. أداء الخوارزمية المقترحة تم مقارنته بأبحاث منشورة وبالخوارزمية الجينية والطرق الأخرى، ومنها الطريقة المبسطة (Simplex method) والحزمة البرمجية (Tora software) وأوضحت نتائج المقارنة أن الخوارزمية المقترحة فعالة ويمكن استخدامها بكفاءة لحل المسائل المشابهة في مجال بحوث العمليات.
تحسين أنتاج الطاقة الشمسية في ليبيا باستخدام انظمة تتبع للشمس ودراسة اي نوع الافضل في ليبيا
ليبيا تتمتع بعدد ساعات يصل الى 3200 ساعة سنويا فعند استخدام اللوحات الشمسية الثابتة لا نستفيد الا من ساعتين تقريبا من اشعة الشمس العمودية على اللوحات وذلك لدوران الشمس حول نفسها وحول الأرض ولان لوحات الطاقة الشمسية لا تولد طاقة الا من اشعة الشمس الساقطة عموديا على لوحات الطاقة الشمسية فيجب تحسين هذه المنظومات لزيادة عدد الساعات المستفاد منها خلال اليوم والاستفادة منها بأكثر عدد ساعات اشعة شمس ساقطة عموديا على اللوحات فنجد ان هياكل طاقة شمسية ذات المحور الواحد هي الأمثل, تزود هذه الهياكل بأجهزة تتبع من ساعات الشمس الأولى الى الغروب وذلك لزيادة الإنتاجية في توليد الطاقة ويوجد نوع اخر من منظومات الطاقة الشمسية وهي الهياكل ذات المحورين ولا نتطرق الى هذا النوع ولا نحتاج اليه في ليبيا وذلك لثبوت زاوية الميل, هذا النوع اكثر تكلفة ويستخدم في الدول التي تتغير بها زاوية الميل وفي ليبيا نلاحظ ثبوت هذه زاوية واختلافها اختلاف بسيط من الشرق الى الغرب ويتم تعديل هذه الزاوية حسب موقع المزرعة وتكون ثابتة مع تتبع اشعة الشمس من ساعات الشروق الي الغروب, ووجد عند استخدام هياكل الطاقة الشمسية ذات المحور الواحد زيادة الإنتاجية بنسبة 35% اكثر من هياكل الالواح الشمسية الثابتة وكذلك تكلفة وصيانة اقل مقارنة بهياكل الواح الطاقة الشمسية ذات المحورين.
هياكل الألواح الشمسية، طاقات متجددة، زاوية الميل، إنتاجية الطاقة.
تحليل الجدوى الاقتصادية لمحطات الطاقة الشمسية المربوطة بالشبكة فى المناطق الصحراوية
أزمة الكهرباء في ليبيا هي أزمة معقَّدة، تجمع بين مكونات تقنية وإدارية ، وقد ازدادت عوامل بيئية مثل موجات الحرارة الشديدة التي تزيد الحمـل على الشبكة. آثار هذه الأزمة خطيرة وشاملة، تتراوح من المخاطر على الصحة العامة والسلامة إلى الإضرار بالاقتصاد اليومي للمواطنين وتهديد الاستقرار الاجتماعي. من أبرز الحلول للتصدي لمشكلة تزايد الطلب على الكهرباء هو استخدام الطاقة الشمسية الكهروضوئية. وتعد المناطق الصحراوية من أفضل المواقع المناسبة لإنشاء محطات الطاقة الشمسية الكهروضوئية بسبب وفرة الإشعاع الشمسي واتساع المساحات غير المستغلة وانخفاض تكلفة الأرض. تمثل محطات الطاقة الشمسية الكهروضوئية المتصلة بالشبكة استثماراً مجدياً اقتصادياً في معظم المناطق، خاصة مع استمرار انخفاض التكاليف وزيادة الكفاءة. نجاح هذه المشاريع يعتمد على التخطيط الدقيق ودراسة الجدوى التفصيلية لكل موقع على حدة. تُقيّم هذه الدراسة القدرة التوليدية لأنظمة الطاقة الشمسية الكهروضوئية في مواقع متعددة في مناطق صحراوية داخل ليبيا. في هذا البحث لنمذجة التصرف الفيزيائي لنظام الطاقة بالإضافة إلى تقدير التكلفة الكلية لتركيب وتشغيل النظام خلال مدة العمر الافتراضية استُخدم النظام البرمجي هومر (HOMER PRO). من خلال النتائج المستخلصة لتحليل الجدوى الاقتصادية لنظام الطاقة الشمسية الهجين (330 كيلوواط ألواح و280 كيلوواط محول) والمتصل بالشبكة العامة للكهرباء، تُظهر البيانات أن المشروع يتمتع بجدوى اقتصادية عالية, حيث إن تكلفة إنتاج الكهرباء كانت منخفضة للغاية (0.02425 كيلوواط في الساعة)، وبلغت التكلفة الإجمالية للمشروع تقريبًا (316,295 دينار ليبي). وتؤكد البيانات أيضاً أن مصاريف الألواح الشمسية تمثل الجزء الأكبر مننفقات المشروع ككل. ويستخلص من هذه الدراسة البحثية أن محطات الطاقة الشمسية الكهروضوئية المرتبطة بالشبكة الكهربائية العامة تمثل خياراً استراتيجياً وذات فائدة عالية على المدين المتوسط والبعيد.
الطاقة الشمسية، الشبكة الكهربائية، هومر، التحليل الاقتصادي للطاقة المتجددة.
تحقيق تجزئة دقيقة للصور الطبية غير المتوازنة: دراسة مقارنة
أن تجزئة الصور الطبية مهمة جوهرية في المجال الطبي، إذ تعتمد بشكل متزايد على تقنيات التعلم العميق، لكنها تواجه تحديات مستمرة مثل اختلال توازن الفئات، حيث تشغل الآفات مساحة محدودة مقارنة بالخلفية. تعتمد جودة التجزئة بدرجة كبيرة على اختيار دوال الخسارة المناسبة القادرة على معالجة الاختلال بفعالية. تهدف هذه الورقة إلى مقارنة أداء نموذج LeViT-UNet، وهو نموذج هجين يجمع بين الشبكات التلافيفية وكتل المحولات، باستخدام دالتي الخسارة Focal Loss وFocal-Tversky Loss لمعالجة اختلال توازن الفئات. تم تدريب النموذج وتقييمه على مجموعة بيانات للأشعة المقطعية لتجويف البطن المعروفة بعدم توازن فئاتها، وتم قياس دقة التجزئة باستخدام مؤشري Dice وJaccard إلى جانب تحليل استقرار التدريب. أظهرت النتائج أن استخدام دالة Focal Loss يسرّع من تقارب النموذج ويحقق أداءً جيدًا في المراحل الأولى من التدريب من خلال التركيز على العينات الصعبة، بينما توفر دالة Focal-Tversky Loss توازنًا أفضل بين الحساسية والنوعية، مما يعزز استقرار النموذج ويحسّن قدرته على التعميم في البيانات غير المتوازنة. تُبرز النتائج أهمية اختيار دوال خسارة مناسبة لمتطلبات المهمة لتحسين جودة تجزئة الصور الطبية، وتؤكد أن دمج LeViT-UNet مع Focal-Tversky Loss يقدّم إطارًا موثوقًا وفعّالًا لتطبيقات طبية تتطلب دقة عالية.
التقييم المعتمد على Random Forest لأهمية الميزات في جودة الخدمة في شبكات (MPLS) وشبكات (SD-WAN)
تقدم هذه الدراسة تحليلًا مقارنًا جديدًا باستخدام نماذج الانحدار بغابة عشوائية (Random Forest) لتحديد الأهمية النسبية لمعاملات جودة الخدمة (QoS) الرئيسية — فقدان الحزم، التأخير، والتذبذب الزمني — في هندستَي شبكات تبديل التسمية متعدد البروتوكولات (MPLS) والشبكات الواسعة المعرفة برمجيًا (SD-WAN). باستخدام بيانات تجريبية جُمعت من محاكاة محكمة لحركة مرور الوسائط المتعددة، تُظهر نتائج تقييم أهمية السمات أن فقدان الحزم يهيمن بشكل كبير كعامل حاسم يؤثر على أداء الشبكة، حيث بلغ معدل الأهمية 0.8620 في شبكات SD-WAN و0.7259 في MPLS، ما يشير إلى زيادة نسبتها 18.76% في حساسية SD-WAN تجاه فقدان الحزم. أما التأخير فأظهر أهمية متوسطة في MPLS بمعدل أهمية 0.2205، ولكنه كان أقل كثيرًا في SD-WAN بمعدل 0.1341 (بانخفاض نسبته 39.21%). في الوقت نفسه، بين التذبذب الزمني تأثيرًا ضئيلاً في كلا الشبكتين، بمعدلات أهمية تقل عن 0.054. تؤكد هذه النتائج أن تحسين المسار الديناميكي في SD-WAN يخفف بفعالية آثار التأخير، بينما يظل فقدان الحزم القيد الأساسي للأداء. يُعد هذا العمل التقييم المنهجي الأول باستخدام غابة عشوائية لمقارنة أهمية معاملات جودة الخدمة عبر MPLS وSD-WAN، مقدمًا رؤى قوية مدفوعة بالبيانات تتوافق مع خصائص كل هندسة تشغيلية. ويقدم الإطار الإرشادي لمشغلي الشبكات توجيهات حاسمة لتحسين جودة الخدمة المستهدف، مع إعطاء الأولوية لاستراتيجيات الحد من فقدان الحزم، خصوصًا في بيئات SD-WAN. عموماً، يؤسس هذا البحث أساسًا تجريبيًا لإدارة جودة الخدمة خاصًا بكل هندسة ليعزز تقييم أداء الشبكات بذكاء عبر تقنيات التعلم الآلي.
أساليب التعلم الآلي تحت الإشراف للكشف القوي عن هجمات حجب الخدمة (DDoS) في بيئات الحوسبة السحابية
في المشهد الحالي، صاحب الانتشار الواسع للحوسبة السحابية زيادة مقابلة في الثغرات الأمنية، حيث تشكل هجمات الحرمان الموزع من الخدمة (DDoS) أحد أخطر التحديات من خلال استنزاف موارد مثل قدرة المعالج والذاكرة وعرض النطاق الترددي للشبكة، مما يعطل الخدمات للمستخدمين الشرعيين. يعد كشف هجمات DDoS في البيئات السحابية صعبًا بشكل خاص بسبب التشابه بين الحركة الضارة والحركة المسموحة ، التي غالبًا ما تنبع من مصادر متعددة موزعة جغرافيًا. تقيم هذه الدراسة فعالية خمسة خوارزميات تعلم آلي خاضع للإشراف Random Forest (RF), Decision Tree (DT), Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbours (KNN), and Naïve Bayes (NB) لاكتشاف هجمات DDoS في بيئات الحوسبة السحابية باستخدام مجموعة بيانات هجوم SDN DDoS المتاحة للعموم. تم تطبيق معالجة مسبقة شاملة شملت التطبيع، واختيار الميزات، وتقنية إعادة العينة الاصطناعية للأقلية (SMOTE)، إلى جانب استراتيجيات تنظيم صارمة للتخفيف من overfitting. تظهر النتائج التجريبية أن خوارزمية Random Forest حققت أعلى أداء متوازن (دقة 95%، دقة تنبؤ 96%، استدعاء 95%)، تليها KNN (94%)، ثم SVM (93%)، فDT (92%)، وأخيرًا Naïve Bayes (91%). تؤكد هذه النتائج إمكانات التعلم الآلي في الكشف الموثوق عن هجمات DDoS مع التأكيد على أهمية التنظيم السليم للنماذج لضمان القدرة على التعميم. وكتوصيات لاعمال مستقبلية يمكن العمل بمجموعات بيانات أكبر، وتحليل حركة المرور في الوقت الفعلي، والنماذج الهجينة لتعزيز المتانة أكثر.
تصميم وتنفيذ مكنسة روبوتية ذكية تعتمد على إنترنت الأشياء لبيئة المنزل الذكي
تعرض هذه الورقة تصميم وتنفيذ مكنسة كهربائية روبوتية ذكية تعتمد على تقنيات إنترنت الأشياء (IoT)، أُطلق عليها اسم IO-VAC، وقد تم تطويرها خصيصًا لبيئات المنازل الذكية. تغطي الورقة الجوانب الميكانيكية والإلكترونية لتطوير هذا الروبوت.تم إنشاء مخطط ثنائي الأبعاد باستخدام برنامج ArchiCAD لتحديد مواقع المكونات وزوايا الحساسات أثناء تصميم الروبوت، تلاه نموذج ثلاثي الأبعاد لتصور الشكل النهائي. وقد صُنع هيكل الروبوت باستخدام بلاستيك معزز لضمان المتانة وخفة الوزن. و يتم التحكم في IO-VAC باستخدام لوحة Arduino Mega تمت برمجتها بلغة C/C++. يتضمن النظام ثلاث حساسات فوق صوتية لتجنب الاصطدام بالعوائق، بالإضافة إلى حساس بالأشعة تحت الحمراء (IR) لاكتشاف الحواف ومنع السقوط. حيث يُدمج النظام المدمج للروبوت وحدة Wi-Fi ESP8266، مما يتيح التحكم عن بُعد عبر منصة Blynk IoT، حيث يمكن للمستخدم التحكم في حركة الروبوت (للأمام، للخلف، لليسار، لليمين)، وضبط قوة الشفط، واختيار خوارزمية التنظيف المناسبة، ومتابعة مستوى البطارية لحظيًا. في هذه الورقة، تم تطوير ثلاث خوارزميات للحركة: العشوائية، الحلزونية، والمتعرجة (Zigzag)، وتم اختبار أدائها على نوعين من الأسطح: الملساء والخشنة، للتحقق من موثوقية وكفاءة الروبوت في ظروف تنظيف مختلفة. وأظهرت نتائج الاختبارات أن خوارزمية التحرك المتعرج (Zigzag) كانت الأكثر كفاءة من حيث المساحة المغطاة، ومدة مهمة التنظيف، واستهلاك الطاقة، وتقليل التكرار في الحركة. تُظهر هذه الدراسة تكاملًا فعالًا بين الأنظمة المدمجة وتقنيات إنترنت الأشياء، مقدّمةً حلاً ذكيًا وفعّال التكلفة لأتمتة مهام التنظيف المنزلية.
المنزل الذكي، إنترنت الأشياء، مكنسة كهربائية روبوتية، أردوينو ميغا، حركة حلزونية.
نهج قائم على التعلم التجميعي لتصنيف فقر الدم باستخدام تعداد الدم الكامل
يُعد فقر الدم واحدًا من أكثر الاضطرابات الدموية انتشارًا على مستوى العالم، حيث يُصيب المليارات من الأشخاص وقد يؤدي إلى مضاعفات صحية خطيرة. ويُعد الكشف المبكر والتصنيف الدقيق لأنواع فقر الدم أمرًا أساسيًا للعلاج الفعّال والإدارة السليمة للحالة. يقترح هذا البحث إطار عمل قائمًا على تقنيات التعلم الآلي لتصنيف تسعة أنواع متميزة من فقر الدم باستخدام بيانات فحص الدم الكامل (CBC). تتضمن المنهجية دمج تقنيتي اختيار الخصائص: الاستبعاد التكراري للخصائص (RFE) وتحليل الارتباط عبر الخرائط الحرارية لتحديد أهم المؤشرات البيولوجية. تم تطوير مصنف تجميعي من نوع Stacking باستخدام كل من الغابة العشوائية (Random Forest)، وآلة المتجه الداعم (SVM)، وأقرب الجيران (KNN)، وشجرة القرار (Decision Tree) كنماذج أساسية، مع استخدام الانحدار اللوجستي (Logistic Regression) كنموذج ميتا. أظهرت التقييمات التجريبية أن الخصائص المستخرجة باستخدام RFE حققت أداءً متفوقًا، حيث استُخدمت مجموعة بيانات فقر الدم المتاحة على منصة Kaggle، والتي تتكون من 1281 ملاحظة. تمت موازنة البيانات لمنع النموذج من تفضيل الفئة السائدة. وحقق النموذج النهائي دقة 99.83%، ودرجة F1 99.83%. تُبرز النتائج فعالية التعلم التجميعي وتقنيات اختيار الخصائص المتقدمة في تحسين دقة التشخيص، وتقدم دليلًا قويًا على إمكانية استخدام أنظمة دعم القرار الذكية في الممارسات السريرية. تم تقييم قدرة النموذج على التعميم بشكل صارم باستخدام 1,200 عينة جديدة وغير موسومة من فحص الدم الكامل تم الحصول عليها من مختبرات محلية في مصراتة. في دراسة تحقق سرية مقارنةً بين توقعات النموذج وتشخيصات خبراء أمراض الدم، أظهر المصنف التجميعي توافقًا قويًا مع التقييمات السريرية، حيث بلغ معدل الاتفاق العام 84.67% عبر جميع أنواع فقر الدم. تُؤكد هذه النتائج فعالية التعلم التجميعي عند دمجه مع تقنيات اختيار الخصائص المتقدمة.
الترشيح التكيفي والمُحسن لقنوات RGB لتقليل التشويش في الصور الملونة
يقدم البحث طريقة ترشيح تكيفية لإزالة التشويش من الصور الملونة بإستخدام خوارزمية تحسين سرب الجسيمات (PSO). تعمل الخوارزمية على ضبط معاملات المرشح لكل قناة (RGB) بناءً على خصائص الصورة والتشويش المسلط عليها, وذلك بهدف تقليل متوسط مربع الخطأ المعياري (NMSE) وزيادة نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) . حيث أظهرت النتائج تحسناً ملحوظاً في هذه القيم, تتمثل في إنخفاض قيم (NMSE) من 4.81% إلى %1.11 وتحسين قيم (SNR) من 13.18 ديسيبل إلى 19.55 ديسيبل بعد تطبيق عناصر الفلتر المُحسن والمتكيف, مما نتج عنه تحسن يعادل حوالي أربعة أضعاف المرشح التقليدي المتوسط العادي (Mean Filter). يعتمد النهج المقترح في هذه الورقة على تطوير المرشح المتوسط التقليدي من خلال تحسين عناصره تكيفياً للحصول على أفضل نتيجة ممكنة, مع الحفاظ على خصائصه الأساسية.
معالجة الصور الملونة، خوارزمية تحسين سرب الجسيمات PSO، تقليل الضوضاء، ترشيح القنوات اللونية RGB، تحسين الصور الرقمية، الترشيح التكيفي
تجزئة أورام الدماغ المدعومة بالذكاء الاصطناعي: مراجعة بحثية لعقد من الزمن (2015–2025)
تمثل أورام الدماغ واحدة من أكثر الحالات الطبية تحدياً، حيث تتطلب تشخيصاً دقيقاً وفي الوقت المناسب لتحقيق النتائج المثلى للمرضى. وقد أحدث دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في التصوير الطبي ثورة في منهجيات الكشف عن أورام الدماغ وتصنيفها على مدى العقد الماضي. تقدم هذه المراجعة الشاملة تحليلاً لتطور نماذج الذكاء الاصطناعي للكشف عن أورام الدماغ من عام 2015 إلى عام 2025، مع التركيز على طرق تقييم الأداء والتقدم التكنولوجي. نحن نحلل بشكل منهجي التقدم من مناهج التعلم الآلي التقليدية إلى بنيات التعلم العميق المتطورة، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ومتغيرات U-Net وتنفيذات محولات الرؤية (ViT) الحديثة. تتضمن المراجعة مقاييس تقييم الأداء بما في ذلك معامل تشابه ديس (Dice)، ومسافة هاوسدورف (Hausdorff)، والدقة، والحساسية، والنوعية عبر مجموعات البيانات الرئيسية مثل BraTS. يكشف تحليلنا عن تحسينات كبيرة في دقة الكشف، حيث تصل النماذج المتطورة إلى درجات ديس تتجاوز 0.95 لتجزئة الورم الكامل. تشير النتائج الرئيسية إلى أن طرق المجموعات (Ensemble) والبنيات القائمة على المحولات (Transformers) تمثل الحدود الحالية، بينما لا تزال التحديات قائمة في توحيد بروتوكولات التقييم والتعميم عبر settings السريرية المتنوعة. تقدم هذه المراجعة رؤى حول الإمكانات الحالية والقيود والاتجاهات المستقبلية لأنظمة الكشف عن أورام الدماغ المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
: الكشف عن أورام الدماغ، الذكاءالصطناعي، التعلم العميق، الشبكات العصبية التالفيفية، محوالت الرؤية
تحسين أداء الألواح الكهروضوئية باستخدام طبقة خلفية من السيليكون:دراسة تجريبية
تنخفض الكفاءة الحرارية للالواح الكهروضوئية (PV) مع ارتفاع درجة حرارة خلاياها، و هو تحدي رئيسي في أداء الألواح الكهروضوئية. مع وجود طرق تبريد سلبية متنوعة، هناك حاجة إلى حلول بسيطة و متكاملة و فعالة لإدارة الحرارة. تحقق هذه الدراسة في استخدام عازل حراري سيلكوني كمواد خلفية جديدة لمعالجة هذه الفجوة. تم لصق لوح Sil-Pad 400 بسمك 0.25 مم (من شركة هينكل) بتوصيل حراري قدره 0.9 W/m.K على الخلايا الشمسية ليحل محل طبقة التيدلار القياسية. تم تقييم أداء اللوح المعدل مع لوح مرجعي مطابق من خلال اختبار مقارن جنباً الى جنب في يوم واحد. ضمن هذا البروتوكول، الذي استخدم قياسات متزامنة للمخرجات الكهربائية و درجة حرارة السطح من الساعة 11:00 الي الساعة 14:00، تعرض كلا اللوحين لظروف بيئية متطابقة، مما طبع أثر التغير في الإشعاع الشمسي. أكدت النتائج التفوق في التنظيم الحراري للوح المعدل بالعازل السيليكوني، حيث أظهر متوسط انخفاض في درجة الحرارة قدره 4 °C على السطح الامامي، و 2 °C على السطح الخلفي، مما أسفر عن اجمالي انخفاض متوسط قدره 3 °C. أدى هذا التبريد الى زيادة متوسطة في انتاج الطاقة قدره 13%. تظهر هذه النتائج أن العوازل القائمة على السيايكون هي حل واعد لتعزيز كفاءة الألواح الكهروضوئية و انتاج الطاقة، مما يقدم نهجا علميا قابلا للتطوير لتحسين أداء التطبيقات الشمسية في العالم الواقعي.
تحليل العوامل الرئيسية المؤثرة على أداء التحليل الكهربائي المدعوم بالطاقة الشمسية
بالنظر إلى سعي العالم نحو حلول طاقة مستدامة وصديقة للبيئة، برز الهيدروجين كبديل واعد للوقود الأحفوري التقليدي. إن استغلال مصادر الطاقة المتجددة، وعلى وجه الخصوص الطاقة الشمسية، يوفر وسيلة نظيفة لإنتاج الهيدروجين يمكن استخدامها في مختلف القطاعات. تستكشف هذه الدراسة تصميم وأداء نظام كهربائي كيميائي يعمل بالطاقة الشمسية لإنتاج الهيدروجين عبر تحلل الماء الكهربائي. تبحث الدراسة في تأثير المعايير التشغيلية الرئيسية، بما في ذلك درجة حموضة الإلكتروليت، ومساحة سطح الأقطاب، وزاوية سقوط أشعة الشمس، على إنتاج الهيدروجين وكفاءة النظام. من خلال استخدام خلايا كهربائية قلوية تقليدية متصلة بألواح شمسية أحادية البلورة بزوايا مختلفة، تظهر التجارب أن الظروف القلوية (pH 9) وزيادة مساحة سطح الأقطاب تعزز بشكل كبير من إنتاج الهيدروجين. من بين الزوايا المختبرة، كانت زاوية 45° هي الأفضل في امتصاص الأشعة الشمسية، مما أدى إلى زيادة في إنتاج الهيدروجين. تشير التحليلات المقارنة إلى أن أنظمة الطاقة التقليدية توفر استقرارًا أكبر، في حين أن الأنظمة التي تعتمد على الطاقة الشمسية تقدم بديلاً واعدًا وصديقًا للبيئة لإنتاج الهيدروجين المستدام. وتقترح النتائج تحسينات محتملة من خلال مواد قطب متقدمة، وتقنيات تتبع الشمس، وتحسين النظام لتطبيقات العالم الحقيقي، مع التأكيد على دور الطاقة المتجددة في تعزيز تقنيات الهيدروجين النظيف.
خوارزمية البحث البكتيري الديناميكي الهجين مع الذاكرة قصيرة المدى الطويلة والنظام العصبي الضبابي التكيفي للتنبؤ بالحمل قصير المدى واحتياطي الدوران
يُعدّ التنبؤ الدقيق بالحمل قصير المدى واحتياطي الدوران أمرًا أساسيًا لضمان التشغيل الآمن لأنظمة الطاقة، مما يُسهّل توليد الكهرباء بكفاءة وإدارة الطلب. تُقدّم هذه الورقة البحثية نهجًا مبتكرًا للتنبؤ الهجين، يدمج شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTM) ونماذج النظام العصبي الضبابي التكيفي (ANF)، المُحسّنة بواسطة خوارزمية البحث البكتيري الديناميكي (DBFO). يُعدّ نموذج LSTM الأنسب لاكتشاف أنماط السلاسل الزمنية، بينما يحتوي نظام ANF على منطق ضبابي وشبكة عصبية اصطناعية (ANN) للتعامل مع عدم اليقين وعدم خطية البيانات. تُعدّل خوارزمية DBFO المعاملات الفائقة للنموذجين من خلال تعديل المعاملات الأساسية ديناميكيًا وفقًا لتغيرات البيئة. تؤكد الاختبارات المكثفة على بيانات نظام الطاقة الفعلي أن النماذج الهجينة المقترحة تُقدّم أداءً أفضل من الطرق التقليدية، مما يُوفّر تنبؤات قوية وموثوقة للحمل واحتياطي الدوران. كما تُعزّز الدراسات المقارنة مع أدوات التعلم الآلي التقليدية وخوارزميات التحسين الحالية تفوق المنهجية المقترحة.
تحسين جودة صور التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني للكبد ووضوح حدود الورم باستخدام تقنية CLAHE: دراسة تقييمية باستخدام بيانات Y-90
يستكشف هذا البحث تطبيق تقنية معادلة الهيستوغرام التكيفية المحدودة بالتباين (CLAHE) كتقنية لتحسين جودة الصورة وفائدتها التشخيصية لصور التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET) للكبد. تُستخدم فحوصات PET على نطاق واسع في الطب النووي للكشف عن النشاط الأيضي، مثل الأورام، ولكنها غالبًا ما تعاني من ضعف التباين وتفتقر إلى التفاصيل التشريحية الكافية. من خلال تطبيق CLAHE، نهدف إلى تحسين التباين الموضعي في صور PET، مما يجعل مناطق الورم أكثر وضوحًا دون تضخيم الضوضاء. للتحقق من صحة حدود الورم وتحديد موقعها بدقة، قدمت بيانات RTSTRUCT مناطق اهتمام محددة (ROIs)، والتي تم استخراجها وتراكبها على شرائح التصوير المقطعي المحوسب المقابلة. أتاحت هذه الخطوة التحقق من صحة التجزئة والتحديد التشريحي الواضح للبنية المستهدفة. تدمج الدراسة صور PET المعززة بتقنية CLAHE مع فحوصات التصوير المقطعي المحوسب (CT) المقابلة لدمج المعلومات الوظيفية والتشريحية. يتيح دمج التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET) والتصوير المقطعي المحوسب (CT) تحديد موقع الورم بدقة أكبر، وهو أمر بالغ الأهمية للتشخيص الدقيق وتخطيط العلاج، خاصةً لدى مرضى سرطان الكبد الخاضعين لعلاج الانصمام الإشعاعي بالإتريوم-90 (Y-90). تم تقييم فعالية معايير CLAHE المختلفة باستخدام مقاييس كمية مثل الإنتروبيا، ومقياس مؤشر التشابه الهيكلي (SSIM)، ونسبة ذروة الإشارة إلى الضوضاء (PSNR). مما يدل على تحسن بنسبة 23.7٪ و1.1٪ و2.0 ديسيبل على التوالي، مقارنةً بصور PET الأصلية. تشير هذه النتائج إلى أن CLAHE المحسّن يعزز بشكل فعال تباين الصورة ووضوح حدود الورم مع الحفاظ على الدقة الهيكلية، مما يشير إلى فائدة محتملة في تحسين دقة دمج PET/CT لتطبيقات أورام الكبد.