Prediction of chemical oxygen demand from the chemical composition of wastewater by artificial neural networks
Atık suyun kimyasal bileşimiden kimyasal oksijen gereksiniminin yapay sinir ağları ile tahmini
- Tez No: 603689
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN KAYI, YRD. DOÇ. DR. ENVER GÜLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği ve Uygulamalı Kimya Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Çağımızda birçok teknik uygulama ve modern programın kullanılması ve yapay zekanın (AI) rolü artmaktadır. Yapay zeka araçlarından biri olan Yapay Sinir Ağları (YSA), ağın eğitimi yoluyla belirli bir veri kümesine bağlı olarak dinamik bir doğrusal olmayan davranış modelini öğrenmek ve keşfetmek için ortaya çıkmıştır. Biyoloji, atık su arıtma ve mühendislik gibi birçok disiplinde tahmin yapma konusunda yüksek doğruluk sahibidirler. Bu çalışmada, standart geri yayılım algoritması kullanılarak, North Gas Company / Kerkük'te arıtılan atık sudaki Kimyasal Oksijen Gereksinimi'nin (COD) değerini tahmin etmek için altı girdi parametresi alınmıştır. Sinir ağı, toplam klorür iyonu Cl ̵ , nitrat iyonu NO3 ̵, fosfat iyonu PO43, sülfat iyonu SO4 ̵ 2, amonyak NH3, Biyokimyasal Oksijen İhtiyacı (BOD5) gibi atıksu kalite indekslerinden toplanan 150 veri ile tek bir elementi yani COD'yi tahmin etmek üzere eğitilmiştir. Sinir ağı, uygun bir şekilde eğitilmesinden sonra test verileri kullanılarak test edilmiştir ve en iyi sonuçlar ortalama kare hatası ve regresyon katsayısı dikkate alınarak seçilmiştir. Bu çalışmada elde edilen bulgular, yapay sinir ağlarının arıtılmış atık suyun COD değerlerini tahmin etmede doğru ve etkili araçlar olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In our era, many technical applications and modern programs are being used and the role of artificial intelligence (AI) increases. Artificial Neural Networks (ANNs) as one of artificial intelligence tools have emerged to learn and discover a model of dynamic nonlinear behavior depending on a particular set of data through training of the network. They have high accuracy for prediction in multiple disciplines like biology, wastewater treatment and engineering. In this study, six input parameters were taken to predict the value of the Chemical Oxygen Demand (COD) in the wastewater before and after the treatment at the North Gas Company/Kirkuk, by using the standard backpropagation algorithm. The network was trained with the 150 data collected from the quality indices of the un-treated and treated waste water, such as total chloride ions Cl ̵ , nitrate ions NO3‾ , phosphate ions PO4 ̵3, sulfate ions SO4 ̵2, ammonia NH3, Biochemical Oxygen De-mand (BOD5) to predict one element, that is the COD. After properly training of the neural network, it was tested by using the test da-ta, and the best results were selected by the consideration of the mean square error and the regression coefficient. The findings of this study suggest that artificial neural networks are accurate and ef-fective tools for predicting the COD values of treated wastewater.
Benzer Tezler
- Aerobik sistemlerde proses stokımetrisi ve kinetiğinin respirometrik olarak değerlendirilmesi
Respirometric evaluation of process kinetic and stoichiometry for aerobic systems
EMİNE UBAY ÇOKGÖR
Doktora
Türkçe
1997
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre ve Enerji Teknolojileri Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERİN ORHON
- Modelling of the leachate treatment plant with membrane bioreactor process
Membran bioreaktör procesli bir sızıntı suyu arıtma tesisinin modellenmesi
CANSU DELİBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İZZET ÖZTÜRK
- Türkiye linyit kömürleri için yer altında kömür gazlaştırmasının deneysel ve sayısal olarak incelenmesi
Experimental and numerical investigation of underground coal gasification for Turkish lignite
OĞUZ BÜYÜKŞİRİN
Doktora
Türkçe
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT GÜR
- Patates işleme endüstrisi atıksularının anaerobik tam karışımlı kontakt reaktörde mezofilik ve termofilik şartlarda arıtılabilirliğinin incelenmesi ve modellenmesi
Investigation on the treatability and modelling of potato-processing wastewaters in a completely mixed anaerobic contact reactor under mesophilic and thermophilic conditions
ELİF ŞENTÜRK
Doktora
Türkçe
2010
Çevre MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLEDA ENGİN
- Characterization of Turkish bee products such as propolis, pollen and royal jelly in terms of bioactive components, health effects and encapsulation
Türkiye'ye ait arı sütü, propolis ve polen gibi arı ürünlerinin biyoaktif bileşenler, sağlık etkileri ve enkapsülasyonu açısından karakterizasyonu
ÜMİT ALTUNTAŞ
Doktora
İngilizce
2023
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERAAT ÖZÇELİK