Katı atık depo sahalarında meteorolojik faktörlerin depo gazı oluşumu üzerindeki etkilerinin incelenmesi
The evaluation of the meteorological factors affecting landfill gas generation in landfills
Yazar: İBRAHİM UYANIK
Danışman: DOÇ. DR. BESTAMİN ÖZKAYA
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: Katı atıklar = Solid wastes ; Kendini düzenleyen nitelik harita = Self organizing feature map ; Meteorolojik faktörler = Meteorological factors ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Evsel nitelikli katı atıkların miktarı ekonomik gelişmişlikle her geçen gün artmaktadır. Katı atıkların bertarafında en çok tercih edilen yöntem düzenli depolama sahalarının oluşturulmasıdır. Düzenli depolama sahalarının en önemli çıktılarından biri de atıklar anaerobik ayrışması sonucu oluşan depo gazıdır. Depo gazlarının; metan, karbondioksit ve bazı eser gazlar da dahil olmak üzere, küresel iklim değişimine ve sağlık problemlerine yol açtığı bilinmektedir. Depo gazının toplanması ve değerlendirilmesi hem olumsuz sonuçların ortadan kaldırılmasına, hem de ekonomik bir kaynak elde edilmesi anlamına gelmektedir. Depo gazı miktarının, oluşum mekanizmalarının ve ısıl değere sahip olan depo gazının oluşmasına etki eden faktörlerin analiz edilmesi ile enerji dönüşüm verimliliği artırılarak çevreci bir geri dönüşüm sağlanabilir.Bu çalışmada, meteorolojik değişkenlerin depo gazı üzerindeki etkileri tam ölçekli bir sahadan alınan bir yıllık veri grupları kullanılarak incelenmiştir. Çalışma alanı, İstanbul'un Avrupa yakasındaki depolama alanı olan Odayeri düzenli depolama alanı ve Sarıyer Kireçburnu'ndaki meteoroloji istasyonunu kapsamaktadır. Çalışma, veri analizi ve tahmin modeli olmak üzere iki aşamada yapılmıştır. Veri analizi için SOM (Self Organizing Maps), kendinden düzenlenen haritalar, tahmin modeli için ise ANN (Artificial Neural Networks), yapay sinir ağları, algoritmaları kullanılmıştır.SOM algoritması ile oluşturulan görsel haritalarda, depo gazı verileri ile meteorolojik verilerden yağış ve sıcaklık verilerinin birçoğunun birbiriyle ilişkili olduğu görülmüştür. Yapay sinir ağları ile yapılan tahmin modeli sonuçlarına göreyse, tüm veriler kullanılarak çalıştırılan model % 64 doğrulukla, toprak ve hava sıcaklıklarının kullanıldığı modelde ise % 70 doğrulukla metan gazı oluşum yüzdesi tahmin edilebilmektedir. Diğer tahmin kombinasyonları ile yapılan tahminlerden toprak sıcaklığının depo gazını en çok etkileyen değişken olarak ortaya çıkarılmıştır. Literatürde depo gazı oluşumunu etkileyen birçok parametre daha önce yapılan çalışmalarda ortaya çıkarılmıştır. Çalışılan model ile meteorolojik faktörlerin depo gazının oluşum miktarı üzerindeki etkileri incelenmiştir.Mevcut depo gazı tahmin modellerinin kullanımı, sahanın işletme şartlarına, depolanan atıkların cinsine, doğal faktörlere bağlı olarak bölgeden bölgeye farklı sonuçlar verebilmektedir. Bu durum, yüksek yatırımlı enerji tesislerinin verimliliğini ve projeksiyonunu önemli ölçüde etkilemektedir. Bu yüzden sahaya özgü birtakım girdiler göz önünde bulundurularak tahmin modellerinin geliştirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, meteorolojik faktörlerin depo gazı oluşumu üzerindeki etkileri incelenmiştir.Elde edilen sonuçlar, meteorolojik faktörlerin depo gazı oluşumu üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğunu göstermiştir. Bunun yanında, enerji dönüşüm tesislerinin planlanması ve fizibilite çalışmaları kapsamında meteorolojik faktörlerin depo gazı tahmin modellerine önemli bir girdi olacağı sonucuna varılmıştır. Böylece enerji dönüşüm tesislerinin verimliliği ve projeksiyonu açısından sahaya özgü bir tahmin modelinin oluşturulmasına önemli bir katkı sağlandığı düşünülmektedir.Yapılacak olan ileri düzey çalışmalarla; depo gazı miktarı da yerinde tahmin edilebilir, oluşturulan modellerle çalışan sistemin otomasyonu oluşturulabilir, gaz bacalarındaki basınçlar çevrimiçi kontrol edilerek depo sahalarındaki enerji tesislerinin daha verimli çalışması sağlanabilir.

Abstract:
The quantity of domestic solid waste increases with increasing development. Mostly preferred method for the disposal of solid waste is constructing landfills. One of the most important final products of landfills is the gas which is produced during anaerobic decay. Landfill gas (LFG) containing methane, carbon dioxide and some other trace gases is known to induce global climate change and cause some health problems. Collection and reclamation of LFG is meant both to eliminate the detrimental effects and to get economic support for the field. With the analysis of landfill gas amount, its formation mechanisms, and the factors affecting the LFG, which has high calorific value, the energy conversion efficiency can be increased and an efficient and environment friendly way of recycling of the LFG can be provided.In this study, a group of one year landfill gas data that is taken from a full-scale landfill is evaluated with meteorological factors. The area of interest is involved the meteorological station located in Kireçburnu, Sarıyer and the landfill site located in Odayeri, Eyüp that are both in European side of İstanbul. The study is divided into two group of analysis, one of them is data analysis and the other is modeling of data. Data analysis is made with self-organizing maps (SOM) algorithm; modeling is made with artificial neural networks (ANN) algorithm.SOM algorithm is used for the visualization of the data by means of a map configuration. It is seen that LFG and most of meteorological data is related to each other seeing as the same color in the same hexagon. The proposed ANN model estimates methane gas percent with all input variables with the accuracy (correlation coefficient, R) of 64 %. However when the inputs includes soil temperatures, the prediction percent increases. For instance, when inputs includes soil and air temperatures together to 70 %, but when soil temperatures took out of the inputs, it is predicted not accurately, showing 30 % correlation. This dictates that the soil temperatures play an important role in landfill gas generation. There are lots of parameters that are affecting landfill gas generation on the literature but this finding by ANN model is the first. With studied model, the effect of change in LFG formation amount is investigated with meteorological factors.Present LFG projection models depend on the operation of landfill area, the sort of waste landfilled, and some natural factors. These factors can change from region to region that affect the efficiency and the projection of energy recovery plants. For this reason, landfill gas guess models can be improved by considering the inputs that are special to the landfill. In this study, meteorological factors are chosen as the special input for this landfill and an estimation model is developed.The results obtained showed that meteorological factors are very important on the formation, content, and amount of landfill gas. In addition to this, it can be stated that meteorological factors are an important input for the feasibility studies and planning of energy recovery plants. With this estimation model, it can be supposed that a special model is developed for the projection and the efficiency of energy recovery plants.By making some post-grade studies; LFG amount can be predicted on-site, an automation system can be created. And by online controlling gas pressure on gas wells, energy recovery plants can recover electricity more efficiently.