Geri Dön

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

  1. Tez No: 245247
  2. Yazar: ECE CEREN YILMAZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ASUDE ATEŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
  6. 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
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi

    Başlık çevirisi yok

    MERİH BAYRAM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM

  2. Bir ilaç fabrikasında personel gereksinmesinin belirmesi seçilmesi ve elde tutulmasına yönelik bir uygulama çalışması

    Başlık çevirisi yok

    EMİNE BOZBAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1989

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUĞRAY KAYNAK

  3. Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri

    Risk factors in the coronary artery disease

    MURAT SUHER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    KardiyolojiGazi Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

  4. Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu

    Başlık çevirisi yok

    İRFAN KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ BORAT