Geri Dön

İleri biyolojik atıksu arıtma tesislerinde çıkış parametrelerinin derin öğrenme yöntemleriyle değerlendirilmesi

Evaluation of output parameters in advanced biological waste water treatment plants using deep learning methods

  1. Tez No: 902317
  2. Yazar: ERCAN UYGUN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA MİKAİL ÖZÇİLOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kilis 7 Aralık Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 101

Özet

Atıksu arıtma tesislerinde çıkış suyu parametrelerinin tebliğde belirtilen kriterleri sağlama derecesi, tesisin verimliliğinin ölçüsüdür. Bu nedenle sisteme giren kirli su ve tesisten çıkan arıtılmış suda bazı parametreler için ölçümler yapılarak tebliğde belirtilen kriterleri sağlayıp sağlamadığı takip edilir. Bu tez çalışmasında, atıksu arıtma tesisleri, arıtma yöntemleri ve atıksu arıtma tesisi çıkış parametreleri ile ilgili genel bilgi verilmiş, daha sonra derin öğrenme ve derin öğrenme yöntemleri açıklanmıştır. Sonrasında ise RNN, LSTM, GRU ve LSTM/GRU derin öğrenme modelleri tasarlanarak, atıksu arıtma tesisi çıkış parametrelerine ait veriler üzerinde uygulanmıştır. Sonrasında ise RNN, LSTM, GRU ve LSTM/GRU derin öğrenme modelleri tasarlanarak, atıksu arıtma tesisi çıkış parametrelerine ait veriler üzerinde uygulanmıştır. Uygulanan modellerin, düzenli alınmış atıksu arıtma tesisi parametrelerinde başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiş, derin öğrenme yöntemlerinin başarılı sonuç verebilmesi için düzenli ve yeterli sayıda veri olması gerektiği sonucuna varılmıştır. Çalışmada, en iyi sonuç veri yapısı en düzenli olan pH parametresi ile elde edilmiştir. Modeller farklı performans ölçütlerine göre değerlendirilerek sonuçları analiz edilmiştir. Uygulanan derin öğrenme modellerine göre en başarılı sonuçlar genel olarak GRU ve LSTM modelleri ile elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The degree to which the output water parameters in wastewater treatment plants meet the criteria specified in the circular is a measure of the efficiency of the plant. For this reason, measurements are made for some parameters in the dirty water entering the system and the treated water leaving the plant, and whether they meet the criteria specified in the circular is monitored. In this thesis, general information about wastewater treatment plants, treatment methods and wastewater treatment plant output parameters is given, then deep learning and deep learning methods are explained. Afterwards, RNN, LSTM, GRU and LSTM/GRU deep learning models were designed and applied on the data of wastewater treatment plant outlet parameters. It was observed that the applied models gave successful results on the regularly collected wastewater treatment plant parameters, it was concluded that there should be regular and sufficient number of data for deep learning methods to give successful results. In the study, the best result was obtained with the pH parameter with the most organized data structure. The models were evaluated according to different performance criteria and their results were analyzed. According to the deep learning models applied, the most successful results were generally obtained with GRU and LSTM models.

Benzer Tezler

  1. Meriç-Ergene havzası'na deşarj edilen konvansiyonel arıtılmış evsel/endüstriyel atık sularda renk ve antibiyotik kalıntılarının tayini sonrasında toz ve polistiren yüzeyinde immobilize fotokatalistlerle giderimi

    Removal of conventionally treated domestic and industrial wastewater decharged into Meric-Ergene basin after characterization of colour and antibiotic residues

    REYHAN ATA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Çevre MühendisliğiNamık Kemal Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNAY YILDIZ TÖRE

  2. Energy efficient co-treatment of municipal wastewater and food waste

    Kentsel atıksu ve yemek atıklarının enerji verimli birlikte arıtımı

    HÜSEYİN GÜVEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İZZET ÖZTÜRK

  3. Treatment of wastewaters by 3-F (Fluidised-fixed and filter) reactor

    Atıksuların 3F (Akışkan-sabit ve filtre) reaktör ile arıtımı

    DENİZ DÖLGEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Çevre MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. NECDET ALPASLAN

  4. Fermentörlerde matematik modelleme

    Mathematical modelling of fermenters

    AHU SERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. DERİN ORHON

  5. Marmara Bölgesinde kentsel atıksu arıtma tesislerinde aktif çamur modeli kullanarak proses optimizasyonu: Pilot ölçekli çalışma

    Process optimization using activated sludge model in municipal wastewater treatment plants in Marmara Region: Pilot scale study

    ELİF BURCU ATÇI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Çevre MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAMİ DEMİR