Atık su arıtma tesisi modellemesi ve performans parametreleri değerlendirilmesi: Bolu ili örneği
Wastewater treatment plant modelling and performance parameters evaluation: The case of Bolu
- Tez No: 662116
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ARDA YALÇUK, DOÇ. DR. SEDA POSTALCIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Bu tez kapsamında, ilk olarak Bolu Merkezi Atık Su Arıtma Tesisinden (BAAT) elde edilen veriler için Ewiews 10 programında ADF Birim Kök Testi, Johansen Eşbütünleşme Testi gibi istatistiksel analizler yapılmıştır. Daha sonra BAAT'e ait veriler ile 1D Konvolüsyonel Sinir Ağı ile modellemesi yapılmıştır. Modelleme Pyhton programlama dili ile gerçekleştirilmiştir. Modelleme için kullanılan veri seti BAAT'ten elde edilen 2016-2018 yılları arasındaki 400 günlük veriden oluşmaktadır. Konvolüsyonel Sinir Ağı (KSA) modelinde giriş katman değişkenleri pH, Biyokimyasal Oksijen İhtiyacı (BOİ5), Kimyasal Oksijen İhtiyacı (KOİ) ve Askıda Katı Madde (AKM) olarak tanımlanmıştır. Çıkış katmanında yine pH, BOİ5, KOİ ve AKM parametrelerinin çıkış verileri tahmin edilmiştir. KSA modelinde 3 farklı en iyileme tekniği kullanılmıştır. Bu en iyileme teknikleri Adam, Rmsprob ve SGD'dir. Adam en iyileme tekniği, hata ve iterasyon sayısı açısından en iyi sonucu vermiştir. Çalışmada elde edilen doğruluk oranı %97.6 olarak hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
Within the scope of this thesis, first of all, statistical analyzes such as ADF Unit Root Test and Johansen Cointegration Test were conducted in the Ewiews 10 program for the data obtained from the Bolu Central Waste Water Treatment Plant (BAAT). Later, it was modeled with 1D Convolutional Neural Network with the data of BAAT. Modeling was carried out in Python programming language. The data set used for modeling consists of 400 days of data obtained from BAAT between the years 2016-2018. In the Convolutional Neural Network (KSA) model, the input layer variables are defined as pH, Biological Oxygen Demand (BOD5), Chemical Oxygen Demand (COD) and Suspended Solids (AKM). Output data of pH, BOD5, COD and AKM parameters were estimated in the output layer. In the KSA model, 3 different optimization techniques were used. These optimization techniques are Adam, Rmsprob and SGD. Adam optimization technique gave the best results in terms of number of losses and iterations. The accuracy rate obtained in the study was calculated as 97.6%.
Benzer Tezler
- Çöp sızıntı sularının MBR + NF ile arıtılması, performans değerlendirmesi ve modellenmesi
Treatment of landfill wastewater with MBR + NF, performance evaluation and modelling
MURAT YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE ÇOKGÖR
- Simulation based optimization of aeration in carousel reactors for securing new EU discharge regulations
Yeni AB deşarj yönetmeliklerinin güvence altına alınması için karusel reaktörlerde havalandırmanın simülasyon tabanlı optimizasyonu
IRMAK ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRETTİN GÜÇLÜ İNSEL
- Arıtma çamuru işleyen gerçek ölçekli anaerobik parçalanma prosesinin ADM1 ile modellenmesi
Modeling of real scale waste activated sludge anaerobic digestion process by anaerobic digestion model 1 (ADM1)
MURAT MERT OTUZALTI
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Çevre MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURİYE ALTINAY PERENDECİ
- Plant-wide process analysis targeting reliable estimation of biogas production from anaerobic sludge digestion
Anaerobik çamur çürütme prosesinden biyogaz üretiminin güvenilir tahminine yönelik tesis geneli proses analizi
GÖKŞİN ÖZYILDIZ
Doktora
İngilizce
2024
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRETTİN GÜÇLÜ İNSEL
- Ardışık kesikli reaktörler ile deri endüstrisi atıksularında karbon ve azot gideriminin araştırılması
Sequencing batch reactor treatment of tannery wastewater for carbon and nitrogen removal
SELDA MURAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERİN ORHON