Geri Dön

Adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) ile Mersin ili Karaduvar kentsel atıksu arıtma tesisi performansının modellenmesi

Modeling the performance of Mersin city Karaduvar urban wastewater treatment plant with adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS)

  1. Tez No: 692955
  2. Yazar: TUĞBA EROĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BAHADIR KÜRŞAD KÖRBAHTİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mersin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 153

Özet

Bir çok endüstriyel uygulamada prosesin güvenilir olarak izlenmesi ve kontrol edilmesi en az proses sonunda daha kaliteli ürün elde etmek kadar ekonomik değere sahiptir. Arıtma tesisi işletildikçe elde edilen verilerin gelecekte ulaşılaşacak değerlerin tahmininde kullanımının sağlanması ile atıksu arıtma tesislerinin ekonomik olarak ve kolay işletilmesi günümüzde önemli bir konudur. İşletim parametrelerinin önceden tahmin edilerek kontrolünün yapılması bilgisayar ortamında modelleme yapılarak mümkün hale gelmektedir. Yapılan modelleme çalışmaları sonucu elde edilen yapılanma, atıksu arıtma tesislerinin işletiminde hem işletme kolaylığı hem de ekonomik açıdan optimum çözümler üretmek için faydalı olmaktadır. Bu tez çalışmasında, Mersin ili Karaduvar Atıksu Arıtma Tesisindeki işletim parametrelerinin giriş değerleri dikkate alınarak, tahmini çıkış değerlerinin MATLAB R2016a yazılımının ANFIS modülü kullanılarak matematiksel model ile belirlenmesi ve değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada, girdi ve çıktı parametreleri olarak KOİ, KOİ/BOİ5, KOİ/TN ve KOİ/TP için sabit (constant) ve doğrusal (linear) optimizasyon yöntemleri, trimf, trapmf, gbellmf, gaussmf, gauss2mf, pimf, dsigmf, psigmf üyelik fonksiyonları ve farklı üyelik fonksiyon sayılarının (NMFs= 10, 25, 50, 100, 150, 200, 250, 500, 1000) her biri ayrı ayrı incelenmiştir. Çalışmada modelin öğrenmesi aşamasında 50, 100, 200, 250, 500, 1000 ve 5000 döngü sayıları ile her bir parametre için denemeler yapılmıştır. Sonuçlar değerlendirildiğinde optimum koşulların eğitim için 1000 döngü sayısı, eğitilen modelin test edilmesinde ise 250 döngü sayısı, trapmf üyelik fonksiyonu, 500 NMFs ve doğrusal optimizasyon yöntemi olduğu belirlenmiştir. ANFIS ile ilgili literatürde ve bu tez kapsamında yapılan çalışmalar ile ANFIS'in doğru tahminlerde bulunduğu ve atıksu arıtma tesislerinde kullanılabilirliği desteklenmiştir.

Özet (Çeviri)

Reliable monitoring and control of the process in most industrial applications has the economic value of achieving a higher quality product at the end of the process. The economical and easy operation of wastewater treatment plants is an important issue nowadays by ensuring the use of the data obtained as a treatment plant in the estimation of future values. The prediction and control of operating parameters is made possible by computer modeling. The structuring obtained as a result of the modeling studies is useful for the production of optimum solutions both in terms of operation and economy in the operation of wastewater treatment plants. In this thesis study, by considering the input values of operating parameters Mersin City Karaduvar Urban Wastewater Treatment Plant, it is aimed to determine and evaluate the estimated output values with the mathematical model created using ANFIS toolbox of MATLAB R2016a software. In the study, constant and linear optimization methods for COD, COD/BOD5, COD/TN and COD/TP ratios as input and output parameters, trimf, trapmf, gbellmf, gaussmf, gauss2mf, pimf, dsigmf, psigmf membership functions and different membership functions. Number of membership functions (NMFs = 10, 25, 50, 100, 150, 200, 250, 500, 1000) were investigated individually. When the results were evaluated, 1000 number of cycles for training of the optimum conditions, 250 number of cycles for testing the trained model, trapmf membership function, 500 NMFs and being linear optimization method that it has been determined. In the literature about ANFIS and studies conducted within the scope of this thesis, it has been supported that ANFIS correctly estimates and is usable in wastewater treatment plants.

Benzer Tezler

  1. Kamu ihaleleri için hazırlanan teklif fiyatı içinde yer alan katkı payının belirlenmesinde adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım yaklaşımı

    Adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS)-based model for predicting mark up for public investment projects

    BÜLENT YEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜL POLAT TATAR

  2. Development of a GIS based decision support system for integrated coastal zone management (ICZM) of Gökova Bay

    Gökova Körfezi bütünleşik kıyı bölgesi yönetimi (BKBY) için CBS tabanlı karar destek sistemi geliştirilmesi

    ÖZEN ARLI KÜÇÜKOSMANOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Deniz BilimleriDokuz Eylül Üniversitesi

    Deniz Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YALÇIN ARISOY

  3. Short-term and medium-term wind speed forecasting via adaptive neuro-fuzzy inference systems

    Adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemleri ile kısa ve orta vadeli rüzgar hızı tahmini

    ALIREZA SHATERZADEH YAZDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CAVİT FATİH KÜÇÜKTEZCAN

  4. Benzetilmiş tavlama algoritması ile adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sisteminin (ANFIS) eğitilmesi

    Training adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS)using simulated annealing algorithm

    BÜLENT HAZNEDAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM KALINLI

  5. Deney planlamasında bulanık mantık yaklaşımı

    Fuzzy logic approach in experimental design

    SEVİL ŞENTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    İstatistikAnadolu Üniversitesi

    Uygulamalı İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERSOY CANKÜYER

    YRD. DOÇ. DR. NİHAL ERGİNEL