Seyreltilmiş pamuklu tekstil atıksularının arıtımında yukarı akışlı havasız çamur yataklı reaktör (YAHÇYR) sisteminden elde edilen KOİ giderim verimi ve biyogaz üretiminin fuzzy logic (bulanık mantık) tekniği ile modellenmesi
A fuzzy logic model to predict COD removal efficiency and biogas production rates in a UASB reactor treating diluted cotton textile wastewater
Yazar: ESEN SOYDAŞ IŞILDAK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. F. İLTER AYDINOL TÜRKDOĞAN ; YRD. DOÇ. DR. KAAN YETİLMEZSOY
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Çevre Bilimleri ve Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering

Özet:
Bu çalışmada, seyreltilmiş pamuklu tekstil atıksularının laboratuar ölçekli yukarı akışlı havasız çamur yataklı reaktör (YAHÇYR) sistemi ile arıtılmasından elde edilen KOİ giderim verimi ve biyogaz üretiminin fuzzy logic (bulanık mantık) tekniği ile modellenmesi araştırılmıştır. Çalışmada, MATLAB® V7.0 yazılım programında mevcut ?Bulanık Mantık Modülü? (Fuzzy Logic Toolbox) kullanılarak bir ?Bulanık Çıkarım Sistemi? (Fuzzy Inference System - FIS) oluşturulmuştur. Bu maksatla, bir MIMO (çoklu girdili, çoklu çıktılı) modeli geliştirilmiş ve beş girdi değişkeni (giriş alkalinite (ALK), uçucu yağ asitleri (VFA), seyreltme oranı (DR), organik yükleme oranı (OLR), askıda katı madde (TSS)) yapay zekâ yaklaşımı ile bulanıklaştırılmıştır. Beşli ve sekizli trapez üyelik fonksiyonları ile bulanık altkümeler oluşturulmuştur. Çalışma kapsamında, en iyi sonucu veren sekizli trapez üyelik fonksiyonunda Mamdani tipi bulanık çıkarım sistemi kullanılarak IF-THEN formatında toplam 97 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 alınmış ve en uygun FIS yapısı belirlenmiştir.Yapılan çalışmada, bulanık mantık tahmininden çıkan sonuçlar ile non-lineer regresyon modellerinden elde edilen çıktı sonuçları karşılaştırılmıştır. YAHÇYR sisteminden elde edilen veriler için gerçekleştirilen modelleme sonuçlarına göre, önerilen MIMO bulanık mantık tabanlı modelinin non-lineer regresyon modellerine kıyasla potansiyel biyogaz üretimi ve KOİ giderim verimi tahmininde daha az sapma ve daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiş ve söz konusu çıktı parametreleri için determinasyon katsayısıları (R2) sırasıyla 0.67 ve 0.88 üzerinde belirlenmiştir.Anahtar Kelimeler: Pamuklu tekstil atıksuyu, yukarı akışlı havasız çamur yataklı reaktör (YAHÇYR), bulanık mantık, modelleme

Abstract:
In this study, a MIMO (multiple inputs and multiple outputs) fuzzy logic-based model was developed to predict COD removal effiency and biogas production rates from a lab-scale up-flow anaerobic sludge blanket (UASB) reactor treating diluted cotton textile wastewater. Five input variables such as influent alkalinitiy, volatile fatty acids (VFA), dilution ratio (DR), organic loading rate (OLR), suspended solids (TSS) were fuzzied by the use of an artificial intelligence-based approach.In the study, "Fuzzy Logic Module" (Fuzzy Logic Toolbox) was created by using a "Fuzzy Inference System " (FIS) via MATLAB ®V7.0 software program. Trapezoidal membership functions with five and eight levels were conducted for the fuzzy subsets, and a Mamdani-type fuzzy inference system was used to implement a total of 97 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 two exponential non-lineer regression models derived in this study. Findings of this study clearly indicated that, compared to non-lineer regression models, the proposed MIMO 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 coefficients (R2) over 0.88 and 0.67 respectively.Key words: Cotton textile wastewater, up-flow anaerobic sludge blanket (UASB), fuzzy logic, modeling