Bir atık su arıtma tesisinin girişindeki biyolojik oksijen ihtiyacının yapay sinir ağları kullanılarak modellenmesi
Modeling of wastewater treatment plant inlet bod using artificial neural networks
- Tez No: 245247
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ASUDE ATEŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Atık su arıtma sistemleri, Su kalitesi modellemesi, Yapay sinir ağları, Çoklu regresyon analizi, Waste water treatment systems, Water quality modelling, Artificial neural networks, Multiple regression analysis
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Biyolojik oksijen ihtiyacı (BOİ), su kalitesinin yönetimi ve planlamasında en önemli parametrelerden biri olarak gösterilmektedir. Fakat son derece önemli olan bu parametrenin ölçümü zordur ve ölçüm sonuçlarının elde edilmesi beş gün gibi uzun bir süre almaktadır. Ölçümlerin zorluğu ve zaman alması ölçümlerin maliyetini de arttırmaktadır. Bu tür zorlukların üstesinden gelmek için bilim adamları bazı metotlar geliştirme yoluna gitmişlerdir. Bu metotlardan birisi de son zamanlarda literatürde sıkça kullanılan yapay zeka modelleridir. Bu çalışmada bir atıksu arıtma tesisinin girişindeki BOİ yapay zeka metotlarından olan yapay sinir ağları (YSA) ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. YSA modelinin kurulmasında atıksu arıtma tesisinin girişindeki günlük kimyasal oksijen ihtiyacı (KOİ), günlük su debisi (Qw), günlük askıda katı madde (AKM), günlük toplam azot (N) ve günlük toplam fosfor (P) parametreleri girdi olarak kullanılırken günlük BOİ parametresi ise çıktı olarak kullanılmıştır. Ayrıca, en iyi sonucu veren modelin araştırılmasında çeşitli girdi kombinasyonları kullanılarak BOİ tahminleri yapılmıştır. YSA modellerinin çıktılarının performansları, determinasyon katsayısı (R2), ortalama mutlak hata (OMH) ve ortalama karesel hata (OKH) gibi hata performans fonksiyonları kullanılarak değerlendirilmiştir. Ayrıca YSA sonuçları çoklu regresyon analizi (ÇRA) sonuçları ile de karşılaştırılmıştır. Performans sonuçlarına bakıldığında YSA modelinin BOİ tahmininde ÇRA' dan çok daha etkili bir model olduğu ve gerçeğe çok yakın sonuçlar verdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Biological oxygen demand (BOD) has been shown to be an important variable in water quality management and planning. However, BOD is difficult to measure and needs longer time periods (5 day) to get results. Artificial Neural Networks (ANNs) are being used increasingly to predict and forecast water resources variables. The objective of this research was to develop artificial neural networks (ANNs) model to estimate daily biological oxygen demand (BOD) in the inlet of wastewater biological treatment plant. The plantscale data set (364 daily records of the year 2005) were obtained from a local wastewater treatment plant. Various combinations of daily water quality data, namely chemical oxygen demand (COD), water discharge (Qw), suspended solid (SS), total nitrogen (N) and total phosphorus (P) are used as inputs into the ANN so as to evaluate the degree of effect of each of these variables on daily inlet BOD. The results of the ANN model is compared with multiple linear regression model (MLR). Mean square error, average absolute relative error and coefficient of determination statistics are used as comparison criteria for the evaluation of the model performances. The ANN technique whose inputs are COD, Qw, SS, N and P gave mean square errors of 708.01, average absolute relative errors of 10.03 %, and determination coefficient of 0.919, respectively. Based on the comparisons, it was found that the ANN model could be employed successfully in estimating the daily BOD in the inlet of wastewater biological treatment plant.
Benzer Tezler
- Fermentasyon endüstrisi atıksularında Kalıcı Koi' nin belirlenmesi
Determination of the inertsoluble cod for the fermentation industry effluents
GÜLSÜM YILMAZ
- Atıksulardan iyon değişimi ile amonyak/ amonyak piklerinin giderim esasları ve Bigadiç klinoptilolitinin kullanımı
Principles of ammonia/ ammonia peaks removal by ion exchange from wastewater and the usage of Bigadiç clinoptilolite
HATİCE İNAN
- A New oxygen model for mineralization and nitrification in aerobic suspended culture systems
Havalı askıda kültür sistemlerde minerilizasyon ve nitrifikasyon için yeni oksijen modeli
RASİM İLHAN
- Chemically enhanced activated sludge process for the biodegradation of denim processing wastewaters
Denim prosesi atıksularının kimyasal destekli biyolojik ayrışabilirliğinin incelenmesi
MASOOMEH HOOSHMAND
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVAL SÖZEN
- Kentsel atıksulardan uzun süreli ozonlama ile KOİ, diklofenak giderimi ve kısmi nitrifikasyon
Removal of COD and diclofenac, and partial nitrification in municipal wastewater via extended ozonation
BURKAY KÖKNAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. İZZET ÖZTÜRK