Geri Dön

Kesikli bir biyoreaktörde yapay sinir ağlarının kullanımı

Use of artificial neural networks (ANN) in a batch

  1. Tez No: 233422
  2. Yazar: TUFAN METE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜLAY ÖZKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 142

Özet

Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak Saccharomyces cerevisiae mikroorganizmasının çoğaltıldığı kesikli olarak işletilen bir biyoreaktörde farklı sıcaklık ve pH değerinde reaksiyon hızı tahmin edilmiştir ve bulunan sonuçlar deneysel verilerle karşılaştırılmıştır. Tahmin edilen reaksiyon hızlarının deneysel reaksiyon hızlarına yakın olduğu görülmüştür. Ayrıca yapay sinir ağları kullanılarak biyoreaktörde kütle aktarım katsayısı tahmin edilmiştir. Biyoreaktörde çözünmüş oksijen derişim kontrolü yine yapay sinir ağı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Sistemin matematiksel modellenmesi için iki ayrı model önerilmiştir. Bu modeller diferansiyel denklem (governing) ve polinom tipi (ARMAX) modeldir. Modellerin geçerliliği deneysel veriler kullanılarak test edilmiştir. Sistemin çözünmüş oksijen kontrolü her bir model için MATLAB ortamında ayrı ayrı sağlanmıştır. Sistemde kontrol edici değişkeni olarak biyoreaktörde çözünmüş oksijen derişim, ayarlanabilen değişken olarak hava akış hızı seçilmiştir. Kontrol algoritması için MATLAB ortamında prosesin YSA modeli tasarlanarak Levenberg Marquardt Algoritması ile eğitilmiştir. Bu model temel alınarak, set noktası değişiminde biyoreaktörde çözünmüş oksijen derişim kontrolü; YSA Temelli Model Öngörmeli Kontrol, NARMA-L2 (Geri beslemeli linerizasyon) Kontrol ve Model Referanslı Kontrol algoritmaları ile gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this work, increase of S. Cerevisiae microorganism in batch bioreactor at different temperature and pH value was estimated reaction rates by using neuralnetwork and finding result was compared of experimental result. It was seen that prediction reaction rate is alike experimantal result. In addition by using neural network in bioreactor, mass transfer coefficient was estimated. In batch bioreactor, dissolved oxygen concentration control was realized by using neural network. System was modeled two model. These are differential equations (governing) and polynomal (ARMAX) model. Model verification was tested by using experimental data. Dissolved oxygen was controled using matlab for every model. At system, output variable is dissolved oxygen concentration; adjust variable is air flow rate was chosen. For control algorithm in matlab, neural network model of process was designed and neural network model was trained with levenberg Marguardt algorithm. This model was base at different set point, dissolved oxygen control was realized using predictive control, NARMA-L2 ( feedback linearization), model reference control.

Benzer Tezler

  1. Kesikli-biyoreaktör işletim türlerinin terapatik protein üretimine etkilerinin incelenmesi

    Influences of batch bioreactor operation modes in therapeutic protein production

    HANDE AFŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Kimya MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN TUNÇER ÖZDAMAR

  2. Kesikli biyoreaktörde kısmi denitrifikasyon ile N2 O üretimi için ortam koşullarının optimizasyonu ve bakteriyel türlerin karakterizasyonu

    Optimization of bioreactor conditions for N2 O production via partial denitrification and characterization of bacterial species

    OYA GÜRHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Çevre MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR ERGENEKON

  3. Removal of organic compounds from synthetic wastewater using fluidized bed bioreactors containing sponge particles with stainles steel wires

    Başlık çevirisi yok

    SELNUR EYİİŞLEYEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1993

    Çevre MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİKRET KARGI

  4. Production and biomineralization performance assessment of biogranules simultaneously conducting urea hydrolysis and denitrification

    Simültane olarak üre hidrolizi ve denitrifikasyon yapabilen biyogranüllerin üretimi ve biyomineralizasyon performanslarının değerlendirilmesi

    BEYZA KARDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Çevre MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF ÇAĞATAY ERŞAN

  5. Microextraction techniques and isotope dilution for sensitive determination of some endocrine disruptor compounds and pesticides in different matrices by GC-MC, wastewater treatment and bioaccessibility studies

    Farklı matrikslerde bazı endokrin bozucu bileşiklerin ve pestisitlerin GC-MS ile duyarlı tayini için izotop seyreltme ve mikroekstraksiyon teknikleri geliştirme, atık su arıtımı ve biyoerişilebilirlik çalışmaları

    DOTSE SELALI CHORMEY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    KimyaYıldız Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEZGİN BAKIRDERE