Yukarı akışlı havasız çamur yatağı reaktörleri için yapay sinir ağları ile model yaklaşımı

Abstract

Çevre mühendisliğinde bir problemi çözmekten ziyade problemin oluşumunu engellemek önem kazanmıştır. Arıtma tesislerinde işletmede karşılaşılabilecek problemler için muhtemel senaryolar çıkarmak ve her senaryo için çözümler üretmek kuşkusuz tesisin daha verimli ve daha ekonomik çalışmasını sağlayacaktır. Bu çalışmada anaerobik arıtmanın askıda gelişen sistemlerinden havasız çamur yatağı reaktörleri için yapay sinir ağlan ile bir model yaklaşımı yapılmıştır. Çalışmanın ilk kısmında anaerobik arıtma ve yapay sinir ağlan hakkında literatür araştırması yapılmıştır. Anaerobik arıtma mekanizması, ayrışma kinetiği ve arıtma sistemlerinden bahsedilmiştir. Çalışmanın esas konusu olan, anaerobik arıtma sistemlerinden yukarı akışlı havasız çamur yatağı prosesi izah edilmiş ve bu prosesin avantaj-dezavantajları verilmiştir. Literatür araştırmasının ikinci kısmında pilot ölçekli yukarı akışlı havasız çamur yatağı sistemi için model yaklaşımında kullanılan yapay sinir ağlan tarihçesi, çeşitleri ve bu güne kadar yapılmış bazı uygulamaları verilmiştir. Model yaklaşımında kullanılan Qnet 2000 programı hakkında genel bilgi verilmiştir. Çalışmanın ikinci kısmında ise T.M.O. Afyon Alkoloidleri Fabrikası atıksu arıtma tesissi için mevcut aerobik arıtma tesisi yerine önerilen ve pilot ölçekte kurulan yukarı akışlı havasız çamur yatağı reaktörü KOİ, alkalinite, pH ve sıcaklık verileri kullanılarak yapay sinir ağlan ile bir model yaklaşımı yapılmıştır. Birden fazla ağ dizaynı yapılmasına rağmen çalışmada bunlardan sadece dört, beş ve altı tabakalı üç sinir ağı dizaynı gösterilmiştir. Bu ağ dizaynları sırası ile deneme 1, deneme 2 ve deneme 3 olarak isimlendirilmiştir. Hata en az ve korelasyon en yüksek olduğundan dolayı deneme 2'nin en iyi ağ dizaynı olduğu görülmüştür. Deneme 2'de dizayn edilen ağ, farklı pH ve sıcaklık verileri ile test edilmiş ve çıkış KOİ ve alkalinite değerleri hesaplanmıştır. Çalışma sonucunda; temsil edici verilerin kullanılması halinde ve sinir ağı eğitim aşamasında kullanılan veri sayısının fazla olması durumunda yapay sinir ağlarının yukarı akışlı havasız çamur yatağı reaktörlerinde kullanılabileceğj ortaya konulmuştur.In the field of Environmental Engineering, it is more important to prevent the occurrence of a problem than to solve it. In this manner, it is obvious that building up scenarios for possible problems, which could be faced within the operation of treatment plants and finding solutions for each of them will make the plants work more efficiently and economically. In this study, a model approach was developed for upfiow anaerobic sludge blanket reactors by using artificial neural networks. In the first part of the study, literature review was given for both anaerobic treatment systems and artificial neural networks. For this purpose, the mechanism of anaerobic treatment, the kinetics of decomposition of organic matter and types of several anaerobic treatment systems were explained primarily. Following this section, details of upfiow anaerobic sludge blanket process and its advantages and disadvantages were stated. In the second part of the literature review, history and types of artificial neural networks used for the development of the model approach for pilot scale upfiow anaerobic sludge blanket reactors and some of their recent applications were given. What is more, general information for the program package, Qnet 2000, which was used for modeling purposes in the study, was also added to this section. In the second part of the study, a model approach was developed by using COD, alkalinity, pH and temperature data taken from pilot scale upfiow anaerobic sludge blanket reactor of "T.M.O. Afyon Alkoloidleri Fabrikası" by using artificial neural networks. Although many neural networks were designed, only three of them having four, five and six layers were shown in the study. These designs were named as trial 1, trial 2 and trial 3 respectively. Since trial 2 resulted in minimum error and maximum correlation, it was selected as the best design. From this point on trial 2 was tested for different pH and temperature values and effluent COD and alkalinity values were calculated for the neural network. In summary, it was concluded that artificial neural networks could be used for modeling pilot scale upfiow anaerobic sludge blanket reactors in case where representative data was obtained and the number of data at the training stage of the neural network was enough.