Yukarı akışlı havasız çamur yatağı reaktörleri için yapay sinir ağları ile model yaklaşımı
Model aproach with neural network for upflow anaerobic blanked reactors
- Tez No: 161626
- Danışmanlar: PROF.DR. MEHMET KARPUZCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çevre mühendisliğinde bir problemi çözmekten ziyade problemin oluşumunu engellemek önem kazanmıştır. Arıtma tesislerinde işletmede karşılaşılabilecek problemler için muhtemel senaryolar çıkarmak ve her senaryo için çözümler üretmek kuşkusuz tesisin daha verimli ve daha ekonomik çalışmasını sağlayacaktır. Bu çalışmada anaerobik arıtmanın askıda gelişen sistemlerinden havasız çamur yatağı reaktörleri için yapay sinir ağlan ile bir model yaklaşımı yapılmıştır. Çalışmanın ilk kısmında anaerobik arıtma ve yapay sinir ağlan hakkında literatür araştırması yapılmıştır. Anaerobik arıtma mekanizması, ayrışma kinetiği ve arıtma sistemlerinden bahsedilmiştir. Çalışmanın esas konusu olan, anaerobik arıtma sistemlerinden yukarı akışlı havasız çamur yatağı prosesi izah edilmiş ve bu prosesin avantaj-dezavantajları verilmiştir. Literatür araştırmasının ikinci kısmında pilot ölçekli yukarı akışlı havasız çamur yatağı sistemi için model yaklaşımında kullanılan yapay sinir ağlan tarihçesi, çeşitleri ve bu güne kadar yapılmış bazı uygulamaları verilmiştir. Model yaklaşımında kullanılan Qnet 2000 programı hakkında genel bilgi verilmiştir. Çalışmanın ikinci kısmında ise T.M.O. Afyon Alkoloidleri Fabrikası atıksu arıtma tesissi için mevcut aerobik arıtma tesisi yerine önerilen ve pilot ölçekte kurulan yukarı akışlı havasız çamur yatağı reaktörü KOİ, alkalinite, pH ve sıcaklık verileri kullanılarak yapay sinir ağlan ile bir model yaklaşımı yapılmıştır. Birden fazla ağ dizaynı yapılmasına rağmen çalışmada bunlardan sadece dört, beş ve altı tabakalı üç sinir ağı dizaynı gösterilmiştir. Bu ağ dizaynları sırası ile deneme 1, deneme 2 ve deneme 3 olarak isimlendirilmiştir. Hata en az ve korelasyon en yüksek olduğundan dolayı deneme 2'nin en iyi ağ dizaynı olduğu görülmüştür. Deneme 2'de dizayn edilen ağ, farklı pH ve sıcaklık verileri ile test edilmiş ve çıkış KOİ ve alkalinite değerleri hesaplanmıştır. Çalışma sonucunda; temsil edici verilerin kullanılması halinde ve sinir ağı eğitim aşamasında kullanılan veri sayısının fazla olması durumunda yapay sinir ağlarının yukarı akışlı havasız çamur yatağı reaktörlerinde kullanılabileceğj ortaya konulmuştur.
Özet (Çeviri)
SUMMARY In the field of Environmental Engineering, it is more important to prevent the occurrence of a problem than to solve it. In this manner, it is obvious that building up scenarios for possible problems, which could be faced within the operation of treatment plants and finding solutions for each of them will make the plants work more efficiently and economically. In this study, a model approach was developed for upfiow anaerobic sludge blanket reactors by using artificial neural networks. In the first part of the study, literature review was given for both anaerobic treatment systems and artificial neural networks. For this purpose, the mechanism of anaerobic treatment, the kinetics of decomposition of organic matter and types of several anaerobic treatment systems were explained primarily. Following this section, details of upfiow anaerobic sludge blanket process and its advantages and disadvantages were stated. In the second part of the literature review, history and types of artificial neural networks used for the development of the model approach for pilot scale upfiow anaerobic sludge blanket reactors and some of their recent applications were given. What is more, general information for the program package, Qnet 2000, which was used for modeling purposes in the study, was also added to this section. In the second part of the study, a model approach was developed by using COD, alkalinity, pH and temperature data taken from pilot scale upfiow anaerobic sludge blanket reactor of“T.M.O. Afyon Alkoloidleri Fabrikası”by using artificial neural networks. Although many neural networks were designed, only three of them having four, five and six layers were shown in the study. These designs were named as trial 1, trial 2 and trial 3 respectively. Since trial 2 resulted in minimum error and maximum correlation, it was selected as the best design. From this point on trial 2 was tested for different pH and temperature values and effluent COD and alkalinity values were calculated for the neural network. In summary, it was concluded that artificial neural networks could be used for modeling pilot scale upfiow anaerobic sludge blanket reactors in case where representative data was obtained and the number of data at the training stage of the neural network was enough.
Benzer Tezler
- Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması
Başlık çevirisi yok
MÜRŞİDE KESEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İşletmeEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN
- Çeşitli rib örgülerin boyutsal özellikleri üzerine bazı araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ARZU YAĞCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ARİF KURBAK
- Kastamonu çarşaf bağlamaları motif özellikleri
Başlık çevirisi yok
N.TOMRİS KATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
El SanatlarıGazi ÜniversitesiEl Sanatları Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RÜÇHAN ARIK
- Poli (etilen tereftalat) elyaf ve ipliklerin bazik ortamdaki davranışı
Başlık çevirisi yok
NURAY OLUKÇU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Kimya MühendisliğiGazi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OYA ŞANLI