Konya atıksu arıtma tesisinde anaerobik çürütme ünitesinin yapay zeka kullanılarak optimizasyonu
Optimization of anaerobic digestion unit in Konya wastewater treatment plant using artificial intelligence
Yazar: ALIAA SALEH
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ATIF EMRE DEMET
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Enerji = Energy

Özet:
Metan üretiminin artırılması, atık su arıtma tesislerinin kendi kendine yeterliliğinin artırılmasında çok
önemlidir ve anaerobik çürütme, enerji geri kazanım ünitesi olarak hizmet verdiği için sürdürülebilirlik faktörü
olarak kabul edilmektedir. Barındırdığı çok sayıda faktör nedeniyle anaerobik çürütmenin doğasını anlamak ve
kontrol etmek zordur. Yapay zekâ teknikleri, anaerobik çürütme sürecini doğası hakkında bilgi gerektirmeden
kontrol etmeye olanak sağlar. Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye'de bulunan Konya Atıksu Arıtma Tesisi'ndeki
anaerobik çürütme ünitelerini modellemek için yapay sinir ağı metodolojisinin kullanımını incelemektir. Amaç,
tesisin operasyonel parametrelerini ayarlayarak metan verimini ve hidrojen sülfit konsantrasyonunu optimize
etmektir. Model, ardışık iki yıla ait gerçek veriler kullanılarak oluşturulmuştur. Metan verimi ve hidrojen sülfit çıkış
olarak kullanılırken 11 parametre ölçülür ve giriş özellikleri olarak kullanılır. Çalışmada doğru bir model elde etmek
için normalizasyon, Pearson korelasyon analizi ve farklı eğitim algoritmaları gibi teknikler kullanılmıştır. Ayrıca
çalışma YSA modelini kullanarak girdi parametrelerinin çıktı parametreleri üzerindeki duyarlılığını analiz
etmektedir. Metan üretimini maksimize ve hidrojen sülfiti minimize eden girdi parametrelerinin optimum değerlerini
belirlemek için aynı zamanda genetik algoritmayı kullanmaktadır. Önerilen model hem eğitim hem de test setleri
için ortalama kare hata (MSE) ve korelasyon katsayısı (R) kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar MSE ve R
değerlerinin sırasıyla 0.0048, 0.0077, 0.96 ve 0.94 olduğunu göstermektedir. Duyarlılık analizi, yoğunlaştırılmış
çamurun pH seviyesinin her iki çıktı üzerinde de en büyük etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Öte yandan,
çamur akış hızı metan üzerinde en düşük etkiye sahipken, çürütücünün uçucu yağ asidi ise hidrojen sülfit üzerinde
en düşük etkiye sahiptir. Dahası, çok sayıda optimum çözüm metan gazını en üst düzeye çıkarabilir ve hidrojen
sülfiti en aza indirebilir. Metan verimi %27'ye kadar arttırılabilir ve buna karşılık gelen hidrojen sülfit 350 ppm'dir.
Anahtar Kelimeler: Atıksu Arıtma Tesisi, Duyarlılık analizi, Genetik algoritma, Hidrojen sülfit, Metan, YSA.

Abstract:
The enhancement of methane production is crucial in increasing the self-sufficiency of wastewater treatment
plants, and anaerobic digestion is considered the sustainability driver as it serves as the energy recovery unit.
Understanding and controlling the nature of anaerobic digestion is challenging due to multiple factors involved.
Artificial intelligence techniques provide a way to control the process of anaerobic digestion without requiring
knowledge of its nature. The purpose of this study is to examine the use of artificial neural network methodology to
model the units of anaerobic digestion in the Konya wastewater treatment plant located in Turkey. The goal is to
optimize the methane yield and hydrogen sulfide concentration by adjusting the plant's operational parameters. The
model is constructed using actual experimental data from two consecutive years, where 11 parameters are measured
and used as input features and methane yield and hydrogen sulfide serve as output. The study uses normalization,
Pearson correlation analysis, and different training algorithms to obtain an accurate model. Additionally, the study
analyzes the sensitivity of input parameters on output parameters using the ANN model. It also utilizes the genetic
algorithm to determine the optimal values of input parameters that maximize methane production and minimize
hydrogen sulfide. The proposed model has been evaluated using the mean square error (MSE) and correlation
coefficient (R) for both training and test sets. The results indicate that the MSE and R are 0.0048,0.0077, 0.96, and
0.94 respectively. The sensitivity analysis shows that the pH level of thickened sludge has the greatest impact on
both outputs. On the other hand, the sludge flow rate has the lowest impact on methane, while the volatile fatty acid
of the digester has the lowest impact on hydrogen sulfide. Moreover, multiple optimal solutions can maximize
methane gas and minimize hydrogen sulfide. Methane yield can be increased up to 27%, with corresponding
hydrogen sulfide of 350 ppm.
Keywords: ANN, Genetic algorithm, Hydrogen sulfide, Methane, Sensitivity analysis, WWTP.