YSA ve Taguchi deney tasarımı ile tetrakloroetilen kaynak zonların yüzey aktif maddeler ve kompleks şeker ile ıslah optimizasyonunun belirlenmesi
Determining the optimization of tetrachloroethylene source zones with surfactants and complex sugar by using Taguchi experiment design and ANN method
Yazar: SEDANUR SELAY KASAP
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YILDIZ ŞAHİN ; DOÇ. DR. NİHAT HAKAN AKYOL
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Deney tasarımı = Experimental design ; Kloroflorokarbon = Chlorofluorocarbon ; Taguchi deneyleri = Taguchi experiments

Özet:
Klorlu solventler (DNAPL) en önemli organik kirletici gruplarından biridir ve metal endüstrisi, uçak (havacılık) yağ giderme, kuru temizleme, elektronik endüstrisi ve benzeri pek çok alanda kimyasal solvent olarak kullanılmaktadır. Klorlu bileşiklerden biri olan tetrakloroetilen (PCE), çoğu tehlikeli atık sahasında bulunur. Tetrakloroetilen gibi klorlu çözücülerin toprakta uzun vadeli bir kirletici kaynağı olduğu, toprak iyileştirme maliyeti ile süresini önemli ölçüde artırdığı iyi bilinmektedir. Bu çalışmada, topraktaki klorlu solvent tetrakloroetilenin ıslah performansı üç farklı temizleme kimyasal cinsi, temizleme kimyasal konsantrasyonu ve yıkama hızı seviyesinde analiz edilmiştir. 
Çalışma kapsamında temizleme kimyasal cinsi olarak Tween 80, Metil beta siklodekstrin (MCD) ve Sodyum dodeksil sülfat (SDS) kullanılmıştır. Kullanılan temizleme kimyasallarının konsantrasyonu %2,5, %6,25 ve %10 ve yıkama hızı 2 cm/sa, 6 cm/sa ve 10 cm/sa olarak seçilmiştir. Bu doğrultuda üç seviyeli üç kontrol faktörü için Taguchi tarafından önerilen L9 ortogonal dizisi kullanılmıştır. Taguchi L9 ortogonal dizisine göre elde edilen deneysel veriler Minitab 17 programı kullanılarak analiz edilmiş ve sinyal-gürültü (S/N) oranları hesaplanarak optimal parametre tasarımı belirlenmiştir. En yüksek tetrakloroetilen iyileştirme verimliliğini elde etmek için, S/N oranı hesaplanırken performans kriteri olarak daha küçük olan daha iyi seçilmiştir. Her parametre için optimal değerler belirlenmiş ve tüm kontrol faktörlerinin tetrakloroetilenin ıslah performansı üzerindeki ana etkileri, varyans analizi kullanılarak hesaplanmıştır. Çalışmanın ikinci aşamasında deneylerden elde edilen veriler Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanılarak modellenmiştir. Böylece hem Taguchi'nin hem de YSA'nın iyileştirme performansı verilerini modelleme yeteneği test edildi. Her iki yöntemin de deneysel verileri tahmin etmede oldukça başarılı olduğu kanıtlanmıştır.

Abstract:
Chlorinated solvents (DNAPL) are one of the most important organic pollutant groups and are used as chemical solvents in many fields such as the metal industry, aircraft(aviation) degreasing, dry cleaning and the electronics industry. Tetrachloroethylene (PCE), one of the chlorinated compounds, is found in most hazardous waste sites. It is well known that chlorinated solvents such as tetrachloroethylene are a long-term source of contaminants in the soil and significantly increase the cost and time of soil remediation. This study tested the remediation performance of chlorinated solvent tetrachloroethylene in the soil at three different levels of type of flushing agent, flushing agent concentration and and flushing rate. 
In this study, the flushing agents Tween 80, Methyl beta cyclodextrine (MCD) and Sodium dodexyl sulfate (SDS) were used as cleaning chemicals. The concentration of the flushing agents used was 2.5%, 6.25% and 10%, and the flushing rate was selected as 2 cm/h, 6 cm/h and 10 cm/h. For this reason, the L9 orthogonal array proposed by Taguchi was used for three control factors with three levels. The experimental data obtained according to the Taguchi orthogonal array L9 were analysed using the Minitab 17 program, and the optimal parameter design was determined by calculating the signal-to-noise (S/N) ratios. In order to achieve the highest tetrachloroethylene improvement efficiency, smaller is better was selected as the performance criterion when calculating the S/N ratio. The optimal values for each parameter were determined, and the main effects of all control factors on the remediation performance of tetrachloroethylene were calculated using analysis of variance. In the second phase of the study, the data obtained from the experiments were modelled using Artificial Neural Network (ANN). Thus, the ability of both Taguchi and ANN to model remediation performance data were tested. Both methods proved to be quite successful in estimating experimental data.