Yapay zekâ modelleriyle tam ölçekli çamur çürütme reaktörlerinden elde edilen biyogaz üretiminin tahmini: Yapay sinir ağları ve fuzzy logıc uygulamaları
Artificial intelligence-based modeling for prediction of biogas production rate from full-scale anaerobic sludge digestion reactors: Neural networks and fuzzy logic applications
Yazar: KEVSER KARAKAYA
Danışman: YRD. DOÇ. DR. KAAN YETİLMEZSOY
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering

Özet:
Tam ölçekli bir anaerobik çamur çürütme prosesinde üretilen biyogaz debisinin tahmini için yapay zekâ esaslı modelleme teknikleri (yapay sinir ağları (YSA) ve bulanık mantık) ve çoklu regresyon metodu kullanılarak modelleme çalışmaları yapılmıştır. Çalışma kapsamında; beslenen çamur debisi, toplam katı madde (TKM) muhtevası, toplam uçucu katı madde (TUKM) muhtevası, alkalinite ve uçucu yağ asidi (UYA) konsantrasyonu olmak üzere beş bağımsız girdi değişkeni ile modelleme yapılmıştır.YSA tabanlı olarak gerçekleştirilen birinci modelleme çalışmasında, MATLAB® V7.9.0.529 (R2009b, Lisans No: 161051) paket programı kullanılmıştır. Temel bileşen analizini (PCA) takiben 11 farklı geri yayılım (BP) algoritması kendi içerisinde ortalama karesel hata (MSE) değerleri bazında mukayese edilmiş ve scaled conjugate gradient algoritması en iyi eğitim algoritması olarak belirlenmiştir. Seçilen eğitim algoritması (trainscg) için üretilen biyogaz debisi tahmininde gizli katmanda kullanılacak optimize nöron sayısı 14 olarak bulunmuştur. Optimize edilen üç katmanlı YSA modeli (5:14:1) için determinasyon katsayısı (R2) 0.6496 olarak elde edilmiştir.Bu çalışma kapsamındaki ikinci yapay zekâ esaslı modelleme çalışmasında, tam ölçekli anaerobik çamur çürütme prosesinden üretilen biyogaz debisinin tahmini için bulanık mantık (fuzzy logic) tekniği ile modelleme çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, MATLAB® V7.9 yazılım programında mevcut ?Bulanık Mantık Modülü? (Fuzzy Logic Toolbox) kullanılarak bir ?Bulanık Çıkarım Sistemi? (Fuzzy Inference System - FIS) oluşturulmuştur. Bu maksatla, bir MISO (çoklu girdili, tekli çıktılı) modeli geliştirilmiş ve beş girdi değişkeni yapay zekâ yaklaşımı ile bulanıklaştırılmıştır. Girdi ve çıktı değişkenleri için sırasıyla on ve yirmi seviyeli trapez üyelik fonksiyonları ile bulanık altkümeler oluşturulmuştur. Çalışma kapsamında, Mamdani tipi bir bulanık çıkarım sistemi kullanılarak EĞER-İSE (IF-THEN) formatında toplam 394 adet kural yazılmıştır. Seçilen üyelik fonksiyonu için Bulanık Çıkarım Sistemindeki (FIS) OR, AND, IMPLICATION, AGGREGATION ve DEFUZZIFICATION metodlarında, literatürde en çok kullanılan (prod, max, prod, sum, centroid) FIS operatörleri esas alınmış ve en uygun FIS yapısı belirlenmiştir.Yapılan çalışmada, bulanık mantık tahmininden çıkan sonuçlar, yapay sinir ağlarından ve üçüncü modelleme çalışması kapsamında oluşturulan çoklu regresyon modelinden elde edilen çıktı sonuçları (R2 = 0.5665) ile farklı istatistiksel performans indikatörleri için karşılaştırılmıştır. Tam ölçekli anaerobik çamur çürütme prosesinden elde edilen veriler için gerçekleştirilen tüm modelleme sonuçlarına göre, önerilen MISO türü bulanık mantık tabanlı modelinin yapay sinir ağları ve çoklu regresyon modellerine kıyasla potansiyel üretilen biyogaz debisi tahmininde daha az sapma ve çok daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiş ve söz konusu çıktı parametresi için determinasyon katsayısı (R2) 0.8765 olarak belirlenmiştir.

Abstract:
In this study, artificial intellingence-based prognostic methods (i.e. artificial neural networks (ANN) and fuzzy-logic) and a multiple regression-based analysis were conducted to predict biogas production rate from a full-scale sludge digestion process. In the scope of the present work, five process-related parameters such as influent sludge flow rate, total solids (TS) content, total volatile solid (VS) content, alkalinity and volatile fatty acids (VFA) concentration were considered as the independent input variables of the proposed models.In the first part of this study, an ANN-based modeling study was performed by using MATLAB® V7.9.0.529 (R2009b, License No: 161051) software. Following to pricipal component analysis (PCA), a benchmark comparison of 11 back-propagation (BP) algorithms was employed by means of their respective mean squared errors (MSE), and scaled conjugate gradient algorithm was found as the best of 11 BP algorithms. According to the selected training algorithm (trainscg), the number of neurons at the hidden layer was optimized as 14, and the coefficient of determination (R2) was obtained as 0.6496 for the optimal three-layer ANN structure (5:14:1).In the second part of the present study, a fuzzy-logic-based methodology was conducted to predict biogas production rate from the full-scale sludge digestion process. In this part, a "Fuzzy Logic Module" (Fuzzy Logic Toolbox) was created by using a "Fuzzy Inference System" (FIS) within the framework of MATLAB® V7.9.0.529 software. For this purpose, a MISO (multiple inputs single output) type fuzzy-logic model was developed and five input variables were fuzzified in a knowledge-based manner. Trapezoidal membership functions with ten and twenty levels were implemented for the fuzzy subsets, and a Mamdani-type fuzzy inference system was used to implement a total of 394 rules in IF-THEN format. The most widely used methods in the literature, prod, max, prod, sum, centroid, were employed as the inference operators for IMPLICATION, AGGREGATION and DEFUZZIFICATION methods conducted in this study.Fuzzy logic predicted results were compared with the outputs of both ANN-based model and a polynomial multiple regression-based model (the third part of the present work) derived in this study. Findings of this study clearly indicated that, compared to ANN model and conventional multiple regression approach, the proposed MISO fuzzy-logic-based model produced smaller deviations and exhibited a superior predictive performance on forecasting both COD removal efficiency and biogas production rates with satisfactory determination coefficient (R2) about 0.8765.