İçme suyu dağıtım şebekelerinde serbest bakiye klor konsantrasyonlarının deterministik ve veriye dayalı modelleme teknikleri kullanarak yönetimi
Management of free residual chlorine concentrations in water distribution networks using deterministic and data-driven modeling techniques
Yazar: İBRAHİM ETHEM KARADİREK
Danışman: PROF. DR. HABİB MUHAMMETOĞLU ; PROF. DR. SELÇUK SOYUPAK
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: Su dağıtım şebekeleri = Water distribution networks ; Şebeke modellemesi = Network modelling

Özet:
Etkili olması, uygulama kolaylığı, ucuz ve kolay bulunabilir olması sebepleri ile klor içme sularında en çok kullanılan dezenfaktandır. Klor, su içerisindeki ve boru cidarındaki organik ve inorganik maddeler ile reaksiyona girer. Bu reaksiyonlar sonucu klor su dağıtım şebekelerinde bozunmaya uğrar ve bu bozunmalar sırasıyla klor ana akım bozunması (Kb) klor boru cidar bozunması olarak adlandırılır (Kw). Su dağıtım şebekelerinde klor bulunmaması veya klor konsantrasyonlarının çok düşük olması olası kontaminasyon durumunda su kaynaklı hastalık riskini artırmaktadır. Diğer taraftan su dağıtım şebekelerinde yüksek klor konsantrasyonları ise dezenfeksiyon yan ürünleri oluşumu ile ilişkili olup, bu yan ürünlerin bazıları kanserojen etkiye sahiptir. Ayrıca bu yan ürünler insanlar ve hayvanlar üzerinde olumsuz akut ve kronik etkiler gösterirler. Bu nedenle halk sağlığı üzerindeki riskleri en aza indirmek için su dağıtım şebekelerinde klor konsantrasyonları belirli limitler arasında tutulmalıdır. Su dağıtım şebekeleri, hidrolik ve su kalitesi parametrelerinin zamansal ve mekansal değişim gösterdiği dinamik sistemlerdir. Bu nedenle su dağıtım şebekelerinde klor konsantrasyonlarının yönetimi ancak dinamik modelleme çalışmaları ile gerçekleştirilebilir. 
Bu çalışma Konyaaltı içme suyu dağıtım şebekesinde deterministik ve yapay sinir ağları (YSA), özbağlanımlı otoregresif modeller (ARX), özbağlanımlı otoregresif hareketli ortalamalı modeller (ARMAX) ve proses modelleri gibi veriye dayalı modelleme yaklaşımlarını kullanarak klor konsantrasyonlarının yönetimi amacı ile gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda deterministik modelleme yaklaşımını kullanarak su dağıtım şebekesinde görülebilecek olağan dışı durumları göz önünde bulunduran sekiz farklı yönetim senaryosu geliştirilmiştir. Deterministik ve veriye dayalı modelleme yaklaşımlarında modelleme, kalibrasyon ve doğrulama çalışmaları için gerekli veriler online izleme ile analiz ve ölçüm sonuçlarından elde edilmiştir. 
Çalışma, su dağıtım şebekelerinde fiziksel bileşenlere ait verilerin bulunmadığı durumlarda veriye dayalı modelleme yaklaşımlarının klor konsantrasyonlarının modellenmesinde bir alternatif olabileceği gerçekliğini doğrular sonuçlar üretmiştir. Aynı zamanda çalışma kapsamında online izleme çalışmalarının klor konsantrasyonlarının modellenmesi ve yönetimi çalışmaları için oldukça iyi veri sağladığı tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda klor dozlama istasyonunda yaz aylarında dozlanması gereken klor konsantrasyonu 0,50 mg/L, kış aylarında 0,40 mg/L ve diğer dönemlerde ise 0,40 – 0,50 mg/L dozlanması gerektiği tespit edilmiştir.

Abstract:
Chlorine is the most common disinfectant for drinking water since it is cheap, effective, easy to apply and widely available. Chlorine reacts with both organic and inorganic compounds present in water and also with pipe wall. As a result of these reactions chlorine decay in water distribution networks can be classified under the name of chlorine bulk decay (Kb) and chlorine wall decay (Kw), respectively. As a result of absence of chlorine or very low chlorine concentrations in water distribution networks, the risk of waterborne diseases increases in case of water contamination. On the other hand, the presence of high chlorine concentrations in water distribution networks is associated with the formation of disinfection by-products and some of these disinfection by-products may cause cancer. Further, they may have other chronic and acute adverse health effects to human beings and animals. Consequently, chlorine concentrations should be kept within certain limits to minimize health risks. Water distribution networks are dynamic systems where hydraulic and water quality parameters show changes spatially and temporally. Therefore chlorine management can be achieved by only dynamic modeling studies. 
This study was conducted to manage chlorine dosing rates in Konyaalti water distribution network using deterministic and data-driven modeling techniques such as artificial neural network (ANN), auto regressive with exogenous input (ARX), auto regressive moving average with exogenous input (ARMAX) and process models. For this purpose, eight management scenarios that take into consideration extreme conditions in Konyaalti water distribution network were investigated using deterministic. The data sets required to set, calibrate and verify the deterministic and data-driven models were derived from the online continuous monitoring, sampling program and lab work. 
The study showed that data-driven modeling can be considered as a potential alternative to model chlorine concentrations in cases where the physical properties of water distribution networks, that enable deterministic modelling, are not available. The study revealed that online monitoring provides excellent data sets for chlorine modeling and management that ends up with automatic application of chlorine dosing. As a result of the study, the required residual chlorine concentration at the feeding station was determined as 0.40 mg/L in winter season while it was determined as 0.50 mg/L in summer season and 0.40 – 0.50 mg/L in the other seasons.