Geri Dön

Hurma (Antalya) Atıksu Arıtma Tesisi performansının modellenmesi

Modelling performance of Hurma Waste Water treatment plant

  1. Tez No: 299440
  2. Yazar: OYA ÖZEL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÇAĞATAYHAN BEKİR ERSÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Bu çalışmada; Hurma (Antalya) Atıksu Arıtma(HAA) Tesisi Performansını belirlenmesi için ileri matematiksel model olan yapay sinir ağlarının uygulanabilirliği araştırılmıştır. Hurma Atıksu Arıtma tesisi, uzun havalandırmalı aktif çamur ve çamur susuzlaştırma ünitesine sahip olup, tesis giriş ve çıkışında rutin olarak pH, sıcaklık, iletkenlik, biyokimyasal oksijen ihtiyacı (BOİ), kimyasal oksijen ihtiyacı (KOİ), toplam azot ve toplam fosfat analizleri yapılmaktadır. Çalışmada farklı giriş parametreleri kullanılarak KOİçıkış parametresinin arıtma verimleri belirlenmeye çalışılmıştır. Bu giriş parametreleri sırası ile KOİgiriş, BOİgiriş, Toplam Katı Maddegiriş, Fosforgiriş, Azotgiriş, pHgiriş, kütlesel debi kullanılmıştır. SPSS programı kullanılmış olup, farklı modelleme çalışmaları yapılarak tesis verilerinin arasındaki istatistiksel korelasyonun çok düşük olması nedeniyle kullanılabilir bir modelleme yaklaşımı tespit edilememiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, the main goal was to determine the treatment performance of Hurma Wastewater Treatment Plant (Antalya). Hurma Wastewater Treatment Plant conssited of an activated sludge bioreactor and sludge drying plants. pH, temperature, BOD, COD, total nitrogen and total phosphorus analysis were carried out for influent and effluent of the plant. In this study, the variable influent parameters were used to determine the treatment effeciency of the CODeff. These influent parameters were CODinf, BODinf, Total Solid Particlesinf, Phosphorusinf, Nitrogeninf, pHinf as well as mass flow. The statistical correlation factor obtained fort he data-sets were very low. Although different mathematical models were used, any modelling application was found to be inadequate.

Benzer Tezler

  1. Yapay sinir ağları ve asm2 kullanılarak aktif çamur prosesinin kontrolü ve modellenmesi

    Control and modelling of activated sludge process by using artificial neural networks and asm2

    CUMHUR ÖZTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Çevre MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞENUR UĞURLU

  2. Atıksu arıtma tesislerinde biyokimyasal oksijen ihtiyacının farklı yapay zeka teknikleri ile modellenmesi: Antalya Hurma Atıksu Arıtma Tesisi örneği

    Modelling of biochemical oxygen demand on wastewater treatment plant by using different artificial intelligence methods: Antalya Hurma Wastewater Treatment Plant example

    OSMAN TUĞRUL BAKİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EGEMEN ARAS

  3. Derin deniz deşarjı ile deşarj edilen atıksuların alıcı ortamda tutsaklanması durumunda bakteri konsantrasyonunun tahmini ve belirsizliklerin incelenmesi

    Prediction and uncertainty analysis of bacteria concentrations from deep marine wastewater discharges in case of submerged wastefield formation

    ÖZGÜR BÜLENT YALÇIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Çevre MühendisliğiAkdeniz Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE MUHAMMETOĞLU

  4. Antalya ili evsel atıksu arıtma tesislerinde azot-fosfor giderim performanslarının değerlendirilmesi ve optimizasyonu

    Evaluation and optimization of nitrogen-phosphorus removal performances in domestic wastewater treatment facilities in Antalya province

    ÖZGÜL KUL ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Çevre MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİNE SAYILGAN

  5. Ağır metallerin atıksu arıtma tesislerindeki giderim ve akıbetinin değerlendirilmesi

    Evaluation of removal and fate of heavy metals in wastewater treatment plants

    AYŞEGÜL KEYİKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Çevre MühendisliğiAkdeniz Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇİĞDEM MORAL