Evsel ve yemekhane atıklarından biyogaz üretimine işletim koşullarının etkisinin yapay sinir ağları ile incelenmesi
Investigation of the effect of operating conditions on biogas production from domestic and dining wastes by using artificial neural networks
- Tez No: 751593
- Danışmanlar: PROF. DR. İRFAN AR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Çevre Mühendisliği, Energy, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Çevre Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Hammade olarak yemek atıkları, sebze ve meyve atıklarının kullanıldığı biyogaz çalışmalarının literatürde yer alan verileri kullanılarak bekleme süresi, sıcaklık ve katı madde oranı parametrelerinin biyogaz üretimine etkisi yapay sinir ağlarının kullanıldığı 11 farklı modelde incelenmiştir. Nöronlardan birkaçı kullanılmaz halde olsa bile, ağ bağlantılarında saklanan anlamlı verilerin kaybı meydana gelmediği ve geleneksel yöntemlere göre verilen korunması ve saklanması, yapay sinir ağlarında daha gelişmiş olduğu için bu çalışmada yapay sinir ağları kullanılmıştır. Gizli katman sayısı her model için 10 olarak seçilmiştir. Model-6.2 için 4 adet gizli katman da kullanılmıştır. Hammaddesi yemek atıkları olan Model-6, bekleme süresi ve katı madde oranı bağımsız girdi değişkenlerinin biyogaz verimi ile olan ilişkisini belirten bir model olarak R6 = 0.87 değeri ile en iyi sonuç veren model olmuştur. R6 değeri için R2 değeri yaklaşık 0,77 olarak bulunmuştur. Yani bu Model-6 bağımsız değişkenleri biyogaz bağımlı değişkeninin yaklaşık %77'sini açıklayabilmektedir. Model-6.1'de ise Model-6'ya uygulanan aynı işlemler kullanılmıştır. Model-6.1'in bağımsız girdi değişkeni sadece bekleme süresidir ve bekleme süresi tek başına biyogaz üretimini yaklaşık %60 oranında açıklamaktadır. Model-6'dan sonra en iyi sonuç veren model ise bekleme süresi ve sıcaklık bağımsız girdi parametrelini içeren hammaddesi yemek atıkları olan Model-8'dir ve değeri R8 = 0.81'dir. Model-8 bağımsız değşkenleri biyogaz üretimini yaklaşık %67 oranında açıklamaktadır. At, deve ve inek gübrelerinden elde edilmiş biyogazın bağımsız girdi değişkenlerinde ise en iyi sonucu bekleme süresi, sıcaklık, katı madde oranı ve pH ile biyogaz arasındaki ilişkiyi açıklayan R10 = 0,86 değeri ve yaklaşık %81 açıklanabilirlik oranı ile Model-10 vermiştir. Model-10'dan sonra en iyi sonucu ise bekleme süresi bağımsız girdi değişkeni ile biyogaz bağımlı girdi değişkenlerini içeren Model-11 vermiştir ve değeri R11 = 0,85'tir. R11 = 0,85 korelasyon değeri esas alınarak Model-11'de bağımsız değişken olan bekleme süresinin biyogaz üretimini açıklama oranı yaklaşık %75'tir. Yemek atıkları, sebze ve meyve atıklarından elde edilen biyogaza etki eden parametreler ile at, deve ve inek gübresinden elde edilen biyogaza etki eden parametreler kıyaslanmıştır. Kıyaslama sonucu bekleme süresi parametresinin biyogaz üretimine en çok etki eden parametre olduğu gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Using the data of previous biogas studies taken from literature, as the raw material such as food waste, vegetable and fruit waste were used. The relationship between the parameters of retention time, temperature and solid matter ratio and biogas was investigated in 10 different models using artificial neural networks. For Model-6.2, 4 hidden layers were also used. Artificial neural networks have been used in this study. Even if a few of the neurons are unused, the loss of meaningful data stored in network connections does not occur and the protection and storage of data is more advanced in artificial neural networks compared to traditional methods. The number of hidden layers was chosen as 10 for each model. Model-6, whose raw material is food waste, was the model that gave the best results with the value of R6 = 0.87 and repesents approximately 77% of the biogas yield, as a model indicating the relationship between the independent input variables of retention time and solids ratio and biogas production. In Model-6.1, the same procedures applied to Model-6 were used. The independent input variable of Model-6.1 is only the retention time, and the retention time alone explains approximately 60% of the biogas production. The second model, that gives the best results after Model-6 is Model-8, whose raw material is food waste and including retention time and temperature as independent input parameters, with value of R8 = 0.81 and it repesents approximately 67% of the biogas yield. In the independent input variables of biogas obtained from horse, camel and cow manure, Model-10 gave the best result with R10 = 0.86, which includes the independent input variables of retention time, temperature, solids content, and pH, and it approximately explains 81% of the biogas production. After Model-10, Model-11, gave the best result and its value is R11 = 0.85 and it approximately explains 75% of the biogas production. Independent parameter is only retention time for Model-11. The parameters affecting the biogas obtained from food waste, vegetable and fruit wastes and the parameters affecting the biogas obtained from horse, camel and cow manure were compared. As a result of the comparison, it has been observed that the retention time is the most influential parameter in the production.
Benzer Tezler
- Sivas atıksu arıtma tesisi arıtma çamurlarının farklı ek besi maddeleri kullanılarak anaerobik birlikte çürütülmesinin (Codigestion) araştırılması
Investigation of codigestion of Sivas wastewater treatment plant treatment sludges by using different cosubstrates
TURGAY BİŞGİN
Doktora
Türkçe
2019
Çevre MühendisliğiSivas Cumhuriyet ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELTEM SARIOĞLU CEBECİ
- Biohydrogen production from organic wastes using anaerobic membrane bioreactor
Organik katı atıklardan anaerobik membran biyoreaktörde biyohidrojen üretimi
AYSEL HASANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MAHMUT ALTINBAŞ
- Katı atıkların biodrying (biyo-kurutma) yöntemiyle hacimlerinin azaltılması
Solid waste volume reduction by biodrying (bio-drying) method
ŞEVKET TULUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Çevre MühendisliğiAksaray ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. MELAYİB BİLGİN
- Şehir hastanelerinde atık yönetimi ve COVİD-19'un hastanelerde atık miktarı ve dağılımına etkisinin incelenmesi
Waste management in city hospitals and examining the effect of COVİD-19 on waste amount and distribution in hospitals
MERVE KONCAGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN ATİLLA ARIKAN
- Taşıt enjektörü üreten bir firmadan kaynaklanan atıksularda azot ve fosfor giderim veriminin arttırılmasının araştırılması
Investi̇gati̇on of ni̇trogen and phosphorous removal effi̇ci̇ency from vehi̇cle i̇njector factory wastewater
SEYMA CANBAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Çevre MühendisliğiUludağ ÜniversitesiÇevre Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANER YONAR