Makine öğrenim yöntemleri kullanılarak gri suyun kullanım amaçlarına göre sınıflandırılması
Classification of gray water according to purposes of using machine learning methods
Yazar: ŞEVVAL SENA AKTAN
Danışman: DOÇ. DR. ZEHRA YİĞİT AVDAN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ DİLEK KÜÇÜK MATCI
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Çevre Teknolojisi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering

Özet:
Günümüzde nüfus artışı, endüstriyel gelişim, iklim değişikliği ve bilinçsiz tüketim 
gibi faaliyetler su kaynakları üzerindeki baskıyı arttırmıştır. Yaşanan su kıtlığı yüzünden
alternatif su kaynağı arayışları başlamıştır. Bunların en başında da atık suların yeniden 
kullanım yöntemleri gelmektedir. Gri su, banyo, mutfak, çamaşır ve bulaşık 
makinelerinden kaynaklanan arıtılmamış, herhangi bir şekilde tuvalet suyu karışmamış
ve arıtılarak yeniden kullanılabilecek bir atık sudur. Gri suyun yeniden kullanımı 
sürdürülebilirlik açısından önemlidir. Özellikle son yıllarda yapay zekâ alanında yaşanan 
önemli gelişmelerle yapay zekâ kavramı sıkça kullanılan bir terim haline gelmiştir. Yapay 
zekânın alt dallarından olan makine öğrenimi kullanılarak gri suların kullanılabileceği 
alanların belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada düşük gelirli ve yüksek gelirli ülkelerin 
karışık gri su kirlilik parametre değerlerine göre yüksek ve düşük giderim verimli arıtma 
ile giderildiğinde hangi alanlarda kullanılabilirliği makine öğrenim yöntemleriyle 
belirlenmiştir. Karışık gri suların girdi parametreleri olarak biyolojik oksijen ihtiyacı, pH, 
askıda katı madde, toplam azot ve toplam fosfora kullanılmıştır. Sadece rastgele orman
algoritmasıyla yapılan çalışmada, yüksek giderim verim oranı ile karışık gri suların 
%57'si 1.sınıf olarak kamu erişiminin kısıtlanmadığı her alanda kullanılabilir olduğu 
gözükmüştür.

Abstract:
Today, activities such as population growth, industrial development, climate 
change and unconscious consumption have increased the pressure on water resources. 
Due to water scarcity, the search for alternative water sources has begun. The most 
important of these is the reuse methods of wastewater. Gray water is untreated wastewater 
from bathrooms, kitchens, washing machines and dishwashers, not mixed with toilet 
water in any way, and can be purified and reused. Reuse of gray water is important for 
sustainability. Especially with the important developments in the field of artificial 
intelligence in recent years, the concept of artificial intelligence has become a frequently 
used term. It is aimed to determine areas where gray water can be used by using machine 
learning, which is a sub-branch of artificial intelligence. In the study, according to the 
mixed gray water pollution parameter values of low-income and high-income countries, 
the areas in which high and low removal can be used when removed by efficient treatment 
were determined by machine learning methods. Biological oxygen demand, pH, 
suspended solids, total nitrogen and total phosphorus were used as input parameters of 
mixed gray waters. In the study conducted only with the random forest algorithm, it was 
observed that 57% of the mixed gray water with a high removal efficiency rate can be 
used in all areas where public access is not restricted as first class.