Atıksu arıtma tesislerinde ölçüm yapabilen yapay sinir ağları destekli toplam azot yazılım sensörünün geliştirilmesi
Development of total nitrogen software sensor with artificial neural networks for wastewater treatment plant
- Tez No: 706359
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİN BAŞAR BAYLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Çevre Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 151
Özet
Su kirliliğine neden olan en önemli problemlerden biri arıtma tesislerinin performanslarının yeterli olmamasıdır. Arıtma tesisi performanslarının arttırılabilmesi ve su kirliliğinin önlenmesi için arıtma tesislerinin anlık takip edilmesi gerekmektedir. Ancak sensör teknolojisinin yetersiz oluşu bu duruma engel olmaktadır. Mevcut durumda bazı parametreler basit donanım sensörleri ile ölçülebilmektedir. Ancak bazı parametreler pahalı sensörler ile ölçülebilmekte ve bazı parametreler ise sadece laboratuvar analizleri ile ölçülebilmektedir. Bu nedenle ölçülmesi zor parametreler için son yıllarda ''Software Sensor-Yazılım Sensörü" geliştirilmeye başlanmıştır. Bu çalışmada atıksu arıtma tesislerindeki ölçülmesi kolay parametreler kullanılarak TN Yazılım Sensörü geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu model Yapay Sinir Ağları (YSA) ile kurulmuştur ve tahmin parametresi olarak havalandırma tankında MLSS, Sıcaklık, Çözünmüş Oksijen çıkış suyunda ise pH, AKM, KOİ ve TP ölçüm sonuçları kullanılmıştır. Kurulan model ile %82,6 yakınlıkta çıkış sularında Toplam Azot miktarı tahmin edilebilmiştir.
Özet (Çeviri)
One of the most important problems that cause water pollution is the insufficient performance of treatment plants. In order to increase the performance of the treatment plant and to prevent water pollution, it is necessary to monitor the treatment plants instantly. However, the inadequacy of the sensor technology prevents this situation. Currently, some parameters can be measured with simple hardware sensors. However, some parameters can be measured with expensive sensors and some parameters can only be measured with laboratory analysis. For this reason,“Software Sensor”has started to be developed in recent years for parameters that are difficult to measure. In this study, it is aimed to develop a TN Software Sensor using easy-to-measure parameters in wastewater treatment plants. This model was built with Artificial Neural Networks (ANN) and MLSS in the aeration tank, Temperature, and pH, AKM, COD and TP measurement results in the Dissolved Oxygen effluent were used as estimation parameters. With the established model, the Total Nitrogen amount in the effluent waters could be estimated at a closeness of 82,6%.
Benzer Tezler
- Evsel atıksu arıtma tesislerinde ön arıtım ve biyolojik arıtım çıkış parametrelerinin YSA ile tahmini
Estimation of primary treatment and biological treatment effluent parameters by artificial neural networks in domestic wastewater treatment plants
RECEP KAAN SİNAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Çevre MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ESRA YEL
- Şebeke sularında ve şişelenmiş içme sularında östrojenik aktivitenin araştırılması ve endokrin sistemini bozucu maddelerin varlığı ile ilişkilendirilmesi
Assessment of estrogenicity in tap and bottled waters and its relation with the presence of endocrine disrupting compounds
MELİKE BEGÜM TANİŞ KANBUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF PEHLİVANOĞLU MANTAŞ
- İleri biyolojik atıksu arıtma tesislerinin dekantör çıkış suyunda mikroalg yetiştirilmesi
Microalgae cultivation of decanter effluent in advanced biological wastewater treatment plant
İLAY SARILAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Çevre MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BESTAMİ ÖZKAYA
- Atıksu arıtma tesislerinde biyolojik oksijen ihtiyacının (BOİ5) kaba kümeleme ve makine öğrenmesi hibrit yaklaşımı ile tahmini
Prediction of biochemical oxygen demand (BOD5) in wastewater treatment plant with rough set and machine learning hybrid approach
MUHAMMED ALPEREN ŞERİFOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN TORKUL
- Atıksu arıtma tesislerinde oluşan koku bileşenlerinin karakterizasyonu
Characterization of odor emmissions in waste water treatment plants
SAADET ETLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KADİR ALP