Evsel atıksu arıtma tesislerinin enerji kazanımları için biyogazın hibrit makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi ve yöntemlerin karşılaştırılması
Prediction of biogas for energy recovery in domestic wastewater treatment plants using hybrid machine learning methods and comparison of methods
Yazar: NERİMAN SAĞIROĞLU AYAYDIN
Danışman: PROF. DR. OKTAY ÖZKAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: Kentsel atık sular = Municipal waste waters ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Bu tez çalışmasında, Kayseri İleri Biyolojik Atıksu Arıtma Tesisi anaerobik çamur çürütme prosesinde üretilen biyogaz, Birleştirilmiş Isı ve Güç Üniteleri aracılığıyla ısı ve elektrik enerjisine çevrilerek tesisin hem ısınmasında hem de elektrik enerjisinin belli bir kısmını karşılamasında kullanılmaktadır. Bu nedenle üretilen biyogaza ait 2018 yılı ve 2023 yılı Temmuz ayı arasındaki gaz üretimi parametresinin makine öğrenmesi yöntemleri ile modellemesi yapılmıştır. Gaz üretim verileri ilk olarak ön işleme teknikleri olan Varyasyon Modu Ayrıştırma ve Ampirik Mod Ayrıştırma (EMD) ile ayrıştırılmıştır. Bağımsız makine öğrenme yöntemleri olan Gauss Süreç Regresyonu, Destek Vektör Makineleri, K-en Yakın Komşu, Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi ve Yapay Sinir Ağı (ANN) algoritmaları kullanılmış olup bu yöntemlere ön işleme teknikleri dâhil edilerek hibrit modeller elde edilmiştir. Hibrit modellerin tahmin başarıları performans kriterlerine göre karşılaştırma yapılmıştır. Performans kriterleri olarak Ortalama Mutlak Yüzde Hata, Bağıl Kök Ortalama Karesel Hata, Ortalama Mutlak Hata, Determinasyon Katsayısı, Nash-Sutcliffe Etkinliği, Kling-Gupta Verimliliği ve Overall Index kullanılmıştır. Performans kriterlerine göre en iyi performansı veren EMD-ANN modeli olmuştur. Bu tez çalışmasının sonucunda, Kruskall Wallis (KW) testi ile makine öğrenmesi sonuçlarının ölçüm verilerinin aynı dağılımdan geldiği belirlendi. KW testi ile bu tezde önerilen yöntemlerin etkinliği kanıtlanmıştır.

Anahtar Kelimeler: Kayseri İleri Biyolojik Atıksu Arıtma Tesisi, Biyogaz, Makine Öğrenmesi, Kruskall Wallis Testi

Abstract:
In this thesis study, biogas produced in the anaerobic sludge digestion process of Kayseri Advanced Biological Wastewater Treatment Plant is converted into heat and electrical energy through Combined Heat and Power Units and used to both heat the facility and meet a certain part of its electrical energy. For this reason, the gas production parameter of the biogas produced between 2018 and July 2023 was modeled with machine learning methods. Gas production data were first separated by pre-processing techniques, Variation Mode Decomposition and Empirical Mode Decomposition (EMD). Independent machine learning methods such as Gaussian Process Regression, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbour, Adaptive Network Based Fuzzy Logic Inference System and Artificial Neural Network (ANN) algorithms were used and hybrid models were obtained by incorporating pre-processing techniques into these methods. The prediction success of hybrid models was compared according to performance criteria. Average Absolute Percent Error, Relative Root Mean Square Error, Average Absolute Error, Coefficient of Determination, Nash-Sutcliffe Efficiency, Kling-Gupta Efficiency and Overall Index were used as performance criteria. According to the performance criteria, the EMD-ANN model gave the best performance. As a result of this thesis study, it was determined that the measurement data of the Kruskall Wallis (KW) test and machine learning results came from the same distribution. The effectiveness of the methods proposed in this thesis has been proven by the KW test.

Keywords: Kayseri Advanced Biological Wastewater Treatment Plant, Biogas, Machine Learning, Kruskall Wallis Test