Geri Dön

Elektrokimyasal yöntemle sulardan organik madde gideriminin deneysel optimizasyonu ve modellenmesi

Experimental optimization and modeling of organic matter removal from water by electrochemical method

  1. Tez No: 883225
  2. Yazar: SEVNUR GENÇ DENEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BELGİN KARABACAKOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Organik kirleticiler, deneysel optimizasyon, modelleme, algoritma, elektrokimyasal arıtma, yapay sinir ağı, Organic matter, experimental optimization, modeling, algorithm, electrochemical treatment, artificial neural network
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Bu yüksek lisans tezinde, organik maddenin sulardan elektrokimyasal yöntemlerle gideriminin deneysel optimizasyonu ve modellemesi, pratik deneyler ile modelleme tekniklerini birleştiren bir yaklaşım ile anlatılmaktadır. İlk olarak elektrokimyasal organik madde giderimi sürecinde etken parametrelerini optimize etmek için bir dizi tasarlanmış deneyler yapilmistir ; ve bu çalışma, sulardan organik madde uzaklaştırma için en etkili koşulları ortaya koymaktadır. Organik kirleticinin elektrokimyasal yöntemle sulardan giderimi için alüminyum levha elektrotlar kullanılarak bir deney düzeneği hazırlanmıştır. Yapılan deneylerde; pH, gerilim, sodyum sülfat miktarı ve etki süresinin %boyar madde giderimi ve enerji tüketimine etkisi incelenmiştir ve optimum kosullar tayin edilmiştir. Deneysel çalışmalar tamamlandıktan sonra, deneysel calismalardan elde edilen girdi ve çıktı verileri kullanılarak modelleme tasarlanmıştır. Yapılan deneyler öncelikle RSM'de analiz edilerek 30 adet deney verisi oluşturulmuştur. Elde edilen 30 adet veri ise Matlab`in yapay sinir ağı modülü kullanılarak R², RSM(ortalama hata kare) ve hata farkları ve Matlab R2023a programi kullanilarak karşılaştırılmıştır. Modelleme için Matlab R2023a içerisindeki yapay sinir ağı modelleme aracı kullanılmıştır. Yapay sinir ağı aracı iki farklı (Levenberg-Marquardt ve Bayesian-Regularization) algoritma kullanılmıştır, ve en iyi modellemenin Bayesian-Regularization algoritması ile kurulduğu sonucuna varılmıştır. Bu çalışmada, sulardan elektrokimyasal madde gideriminin çeşitli koşullar altındaki davranışının simüle edilmesi ve modellenmesi ve kullanilan teknikler ortaya konulmuştur. Deneysel optimizasyon ve teorik modelleme elektrokimyasal yöntemlerle suyun organik madde uzaklaştırma dinamikleri üzerine bütünlükçü bir perspektif sunmaktadır ve bu calisma ile etkin modelleme teknikleri uzerine önemli sonuçlar ortaya koyulmuştur.

Özet (Çeviri)

In this master's thesis, the experimental optimization and modeling of the electrochemical removal of organic matter from waters are described using an approach that combines practical experiments with modeling techniques. Initially, a series of designed experiments were conducted to optimize the effective parameters in the electrochemical removal of organic matter process. This study identifies the most effective conditions for removing organic matter from water. An experimental setup using aluminum plate electrodes was prepared for the electrochemical removal of organic pollutants from water. The experiments examined the effects of pH, voltage, sodium sulfate quantity, and exposure time on the removal of dye substances as well as energy consumption, determining the optimum conditions. The study, complementing its experimental aspect, integrates advanced modeling techniques to provide a comprehensive understanding of the underlying mechanisms. The experiments are analyzed using Response Surface Methodology (RSM) to generate 30 sets of experimental data. The obtained data are compared using MATLAB's artificial neural network module to assess R², RSM (mean square error), and error differences. The artificial neural network modeling tool in MATLAB R2023a is employed for modeling, utilizing two different algorithms (Levenberg-Marquardt and Bayesian-Regularization). The study concludes that the best modeling is achieved with the Bayesian-Regularization algorithm. This study focuses on simulating and modeling the behavior of electrochemical removal of substances from water under various conditions, showcasing the techniques used. The combination of experimental optimization and theoretical modeling with electrochemical methods provides a comprehensive perspective on the dynamics of organic matter removal from water. Significant results have been presented regarding effective modeling techniques through this study.

Benzer Tezler

  1. Development and characterization of ceramic nanofiber membranes for dye removal from textile wastewater

    Tekstil atıksularından boya giderimi için seramik nanofiber membranların geliştirilmesi ve karakterizasyonu

    NURAY YERLİ SOYLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELEK MÜMİNE EROL TAYGUN

  2. Iohexol'ün elektrooksidasyon yöntemi ile parçalanması ve işletme parametrelerinin etkilerinin incelenmesi

    Degredation iohexol with electrooxidation process and examining the effects of operating parameters

    ESİN TUĞÇE YAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Çevre MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ANATOLİ DİMOGLO

  3. TiO2/ERGO nanokompozitlerin elektrokimyasal sentezi ve Mg2+ ile modifikasyonu, fotoelektrokimyasal h2 üretimi ve metilen mavisi gideriminde kullanılması

    Electrochemical synthesis of TiO2/ERGO nanocomposites and modification with Mg2+, photoelectrochemical h2 production and use in methylene blue degradation

    EKİN AKYÜREK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EnerjiGebze Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜMİT DEMİR

  4. Siyanür ve krom (VI) içeren galvanik atıksuların elektrokimyasal yöntemler kullanılarak arıtılması

    Başlık çevirisi yok

    HİLAL YILDIZ AKBULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Çevre MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ANATOLY DİMOĞLU

  5. Bor katkılı elmas elektrot kullanılarak elektrooksidasyon-ultrases hibrit prosesiyle parasetamol giderimi

    Paracetamol removal by using electrooxidation-ultrasound hybride process with boron doped diamond electrode

    AYBİKE GÜL KARAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    KimyaGebze Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDURRAHMAN AKYOL