Erzurum kenti evsel atıksu arıtma tesisindeki anaerobik proseslerin makine öğrenmesi algoritmaları ve GPS-X paket programı kullanılarak modellenmesi
Modeling of anaerobic processes in Erzurum city domestic wastewater treatment plant using machine learning algorithms and GPS-X software
Yazar: İSHAK ÇEVRİM
Danışman: PROF. DR. YALÇIN KEMAL BAYHAN
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: Anaerobik arıtma = Anaerobic treatment ; Biyogaz sistemleri = Biogas systems ; Evsel atık su = Domestic sewage ; Modelleme = Modelling ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Amaç: Bu çalışmada Erzurum Atıksu Arıtma Tesisi işletilirken oluşan girdi ve çıktı verileri kullanarak model çalışması yapılmıştır. Model çalışmasında, sezgisel modelleme ile tesisin geneli YSA ve XGBoost algoritmasıyla modellenmiş, ardından matematiksel modellemede anaerobik proses GPS-X programı ile simüle edilmiştir. Modelleme sonucunda tesisde üretilen biyogaz ve metan miktarları tahmin edilmiş ve gerçek ölçüm değerleri ile karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada amaç, bu tür tesislerin fizibilite ve projelendirme aşamasında alınacak kararlarda ve tesislerin enerji maliyetlerinin hesaplanmasında bu modellerin kullanılabilmesidir. Mevcut halde Erzurum Atıksu Arıtma Tesisi 1. kademe işletilirken nüfus artışına bağlı olarak 2. kademede ileriki zamanlarda işletmeye alınacaktır. Bu modeller özellikle tesisin 2. kademesinin projelendirilmesi için faydalı olacaktır. Aynı zamanda mevcuttaki benzer tesisler için de kapasite artırımı planlanmasında alınacak kararlarda model bir araç olarak kullanılabilecektir. Modelleme sonuçlarına göre benzer biyolojik atıksu arıtma tesisleri işletme maliyetleri, özellikle enerji giderleri önceden tahmin edilebilecektir. Ayrıca çamur stabilizasyonu ve enerji üretimi için optimum işletme şartları belirlenmiş olacaktır. 
Yöntem: Sezgisel modellemede, YSA ve XGBoost algoritması tesisin tamamını kapsayacak şekilde modellenmiştir. Modelleme mimarisi YSA ve XGBoost metotlarında ayrı ayrı ama aynı mimari mantık ile kurulmuştur. Modelleme çalışmasında 3 yıllık veri seti 2017-2019 yıllarına ait giriş suyu debisi, sıcaklık, pH, iletkenlik, KOİ, BOİ, Azot, AKM, KM, UKM, biyogaz ve metan kullanılmıştır. Modelleme çalışmasında model-1, model-2 ve birleşik model oluşturulmuştur. Model-1'in çıktıları model-2'nin girdileri olmuştur. Model-1, 8 giriş (giriş suyu debisi, sıcaklık, pH, iletkenlik, KOİ, BOİ, Azot, AKM) ve 2 çıkıştan (KM, UKM); model-2 ise 2 giriş (KM, UKM) ve 2 çıkıştan (CH4, biyogaz) oluşmuştur. Sonrasında model-1 ve model-2 birleştirilerek, birleşik model oluşturulmuştur. Tesiste üretilen biyogaz ve metan gazı tahminleri yapılmıştır. Çalışmada veri seti mevsimlere ayrılmış, modelleme çalışması her mevsim için ayrı ayrı yapılmıştır. 4 mevsim için tahmin değerleri hesaplanmıştır. İlave olarak tez çalışmasında tesis anaerobik çürütücü prosesi GPS-X programı kullanılarak simüle edilmiştir. GPS-X programında, çamur çürütücülere ait 3 yıllık veri seti (çamur debisi, AKM, pH, sıcaklık) girdi olarak kullanılmıştır. simülasyon işlemi sonucunda çıkışta biyogaz miktarları hesaplanmıştır. Yapılan tüm model çalışmaları sonucunda tahmin edilen biyogaz ve metan miktarları gerçek ölçüm biyogaz, metan değerleri ile kıyaslanmıştır.
Bulgular: Sezgisel modelleme çalışmaları sonucunda, R, R2, MSE ve RMSE hata metrikleri hesaplanmıştır. YSA esaslı tahmin modeli model-1 için mevsimlere göre korelasyon katsayısı R=0,93-0,99 aralığında bulunmuş, model-2 için korelasyon katsayısı R=0,73-0,92 aralığında hesaplanmıştır. XGBoost algoritması model çıktısı olarak mevsimlere göre Model-1 için korelasyon katsayısı R=0,9903-0,9954; Model-2 için korelasyon katsayısı R=0,9314-0,9857 aralığında bulunmuştur. GPS-X programı ile yapılan matematiksel modelleme sonucuna göre ise çürütücü-1 için korelasyon katsayısı R=0,75, çürütücü-2 için korelasyon katsayısı R=0,76 olarak hesaplanmıştır.
Sonuç: YSA ve XGBoost model çalışması sonuçları kıyaslandığında XGBoost algoritması tüm model ve mevsimler için en iyi sonuçları vermiştir. Karar ağaçlarını kullanan XGBoost, sezgisel algoritması nöronları kullanan YSA algoritmasına göre daha başarılı model olmuştur. Özellikle model-1'in çıktılarının giriş olarak verildiği model-2'deki başarımlar YSA'da düşükken,  XGBoost algoritmasında bu oran çok daha yüksektir. Sezgisel algoritmalardan farklı olarak GPS-X programı ile anaerobik proses için simülasyon işlemi yapılmıştır. Burada ise kabul edilebilir sonuçlar elde edilmiştir. GPS-X, YSA ve XGBoost sonuçları karşılaştırıldığında, XGBoost daha iyi modelleme sonucu sunmuştur

Abstract:
Purpose: In this study, a modeling work was conducted using the input and output data generated during the operation of the Erzurum Wastewater Treatment Plant. The overall plant was modeled using heuristic modeling with Artificial Neural Networks (ANN) and XGBoost algorithms, followed by the simulation of anaerobic processes using the GPS-X software in the mathematical modeling. The biogas and methane quantities produced in the plant were estimated and compared with the actual measured values as a result of the modeling. The aim of this study is to utilize these models in decision-making processes during the feasibility and design phases of such facilities, as well as in calculating the energy costs of the plants. Currently, while the first stage of the Erzurum Wastewater Treatment Plant is operational, the second stage will be put into operation in the future due to population growth. These models will be especially useful for the design of the second stage of the plant. Additionally, the models can be used as a tool in decision-making for capacity expansion planning of existing similar facilities. Based on the modeling results, operating costs, particularly energy expenses, of similar biological wastewater treatment plants can be predicted in advance. Moreover, optimal operating conditions for sludge stabilization and energy production will be determined.
Method: In the heuristic modeling, the entire facility was modeled using Artificial Neural Networks (ANN) and XGBoost algorithms. The modeling architecture was established separately for ANN and XGBoost methods, but with the same architectural logic. The modeling study utilized a 3-year dataset from 2017-2019, which included influent flow rate, temperature, pH, conductivity, Chemical Oxygen Demand (COD), Biological Oxygen Demand (BOD), nitrogen, Total Suspended Solids (TSS), Total Solids (TS), Volatile Solids (VS), biogas, and methane. Three models were created in the modeling study: model-1, model-2, and a combined model. The outputs of model-1 served as inputs for model-2. Model-1 consisted of 8 inputs (influent flow rate, temperature, pH, conductivity, COD, BOD, nitrogen, TSS) and 2 outputs (TS, VS); model-2 consisted of 2 inputs (TS, VS) and 2 outputs (CH4, biogas). Subsequently, model-1 and model-2 were combined to create a unified model. Predictions for biogas and methane gas production in the plant were made. The dataset was divided into seasons, and the modeling was conducted separately for each season. Predicted values were calculated for all four seasons. Additionally, in the thesis study, the anaerobic digester process of the plant was simulated using the GPS-X software. In the GPS-X software, a 3-year dataset for sludge digesters (sludge flow rate, TSS, pH, temperature) was used as input. The simulation process resulted in the calculation of biogas quantities at the output. The predicted biogas and methane quantities from all modeling studies were compared with the actual measured biogas and methane values.
Findings: As a result of the heuristic modeling studies, the evaluation metrics R, R², MSE, and RMSE were calculated. For the ANN-based prediction model, the correlation coefficient (R) for model-1 was found to be in the range of 0.93-0.99 across different seasons, while for model-2, the correlation coefficient (R) was calculated to be in the range of 0.73-0.92. For the XGBoost algorithm, the correlation coefficient (R) for model-1 ranged from 0.9903 to 0.9954 across different seasons, and for model-2, the correlation coefficient (R) ranged from 0.9314 to 0.9857. According to the mathematical modeling results obtained using the GPS-X software, the correlation coefficient (R) was calculated as 0.75 for digester-1 and 0.76 for digester-2.
Results: When comparing the results of the ANN and XGBoost model studies, the XGBoost algorithm provided the best results for all models and seasons. Using decision trees, XGBoost proved to be a more successful model compared to the ANN algorithm, which uses neurons in its heuristic algorithm. The performance of model-2, where the outputs of model-1 were used as inputs, was significantly higher with the XGBoost algorithm than with ANN, where the performance was lower. Unlike the heuristic algorithms, a simulation process was conducted for the anaerobic process using the GPS-X software. Acceptable results were obtained here. When comparing the results of GPS-X, ANN, and XGBoost, XGBoost provided a better modeling outcome.