Elektrokimyasal yöntemle sulardan organik madde gideriminin deneysel optimizasyonu ve modellenmesi
Experimental optimization and modeling of organic matter removal from water by electrochemical method
Yazar: SEVNUR GENÇ DENEK
Danışman: DOÇ. DR. BELGİN KARABACAKOĞLU
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Kimya Mühendisliği = Chemical Engineering
Dizin: Elektrokimyasal ölçümler = Electrochemical measurements

Özet:
Bu yüksek lisans tezinde, organik maddenin sulardan elektrokimyasal yöntemlerle
gideriminin deneysel optimizasyonu ve modellemesi, pratik deneyler ile modelleme
tekniklerini birleştiren bir yaklaşım ile anlatılmaktadır.
İlk olarak elektrokimyasal organik madde giderimi sürecinde etken parametrelerini
optimize etmek için bir dizi tasarlanmış deneyler yapilmistir ; ve bu çalışma, sulardan
organik madde uzaklaştırma için en etkili koşulları ortaya koymaktadır. Organik
kirleticinin elektrokimyasal yöntemle sulardan giderimi için alüminyum levha elektrotlar
kullanılarak bir deney düzeneği hazırlanmıştır. Yapılan deneylerde; pH, gerilim, sodyum
sülfat miktarı ve etki süresinin %boyar madde giderimi ve enerji tüketimine etkisi
incelenmiştir ve optimum kosullar tayin edilmiştir.
Deneysel çalışmalar tamamlandıktan sonra, deneysel calismalardan elde edilen
girdi ve çıktı verileri kullanılarak modelleme tasarlanmıştır. Yapılan deneyler öncelikle
RSM'de analiz edilerek 30 adet deney verisi oluşturulmuştur. Elde edilen 30 adet veri ise
Matlab`in yapay sinir ağı modülü kullanılarak R², RSM(ortalama hata kare) ve hata farkları
ve Matlab R2023a programi kullanilarak karşılaştırılmıştır. Modelleme için Matlab R2023a
içerisindeki yapay sinir ağı modelleme aracı kullanılmıştır. Yapay sinir ağı aracı iki farklı
(Levenberg-Marquardt ve Bayesian-Regularization) algoritma kullanılmıştır, ve en iyi
modellemenin Bayesian-Regularization algoritması ile kurulduğu sonucuna varılmıştır.
Bu çalışmada, sulardan elektrokimyasal madde gideriminin çeşitli koşullar
altındaki davranışının simüle edilmesi ve modellenmesi ve kullanilan teknikler ortaya
konulmuştur. Deneysel optimizasyon ve teorik modelleme elektrokimyasal yöntemlerle
suyun organik madde uzaklaştırma dinamikleri üzerine bütünlükçü bir perspektif
sunmaktadır ve bu calisma ile etkin modelleme teknikleri uzerine önemli sonuçlar ortaya
koyulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Organik kirleticiler, deneysel optimizasyon, modelleme, algoritma,
elektrokimyasal arıtma, yapay sinir ağı

Abstract:
In this master's thesis, the experimental optimization and modeling of the
electrochemical removal of organic matter from waters are described using an approach
that combines practical experiments with modeling techniques.
Initially, a series of designed experiments were conducted to optimize the effective
parameters in the electrochemical removal of organic matter process. This study identifies
the most effective conditions for removing organic matter from water. An experimental
setup using aluminum plate electrodes was prepared for the electrochemical removal of
organic pollutants from water. The experiments examined the effects of pH, voltage,
sodium sulfate quantity, and exposure time on the removal of dye substances as well as
energy consumption, determining the optimum conditions.
The study, complementing its experimental aspect, integrates advanced modeling
techniques to provide a comprehensive understanding of the underlying mechanisms. The
experiments are analyzed using Response Surface Methodology (RSM) to generate 30 sets
of experimental data. The obtained data are compared using MATLAB's artificial neural
network module to assess R², RSM (mean square error), and error differences. The
artificial neural network modeling tool in MATLAB R2023a is employed for modeling,
utilizing two different algorithms (Levenberg-Marquardt and Bayesian-Regularization).
The study concludes that the best modeling is achieved with the Bayesian-Regularization
algorithm.
This study focuses on simulating and modeling the behavior of electrochemical
removal of substances from water under various conditions, showcasing the techniques
used. The combination of experimental optimization and theoretical modeling with
electrochemical methods provides a comprehensive perspective on the dynamics of organic
matter removal from water. Significant results have been presented regarding effective
modeling techniques through this study.
Keywords: Organic matter, experimental optimization, modeling, algorithm,
electrochemical treatment, artificial neural network.