Adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) ile Mersin ili Karaduvar kentsel atıksu arıtma tesisi performansının modellenmesi
Modeling the performance of Mersin city Karaduvar urban wastewater treatment plant with adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS)
Yazar: TUĞBA EROĞLU
Danışman: PROF. DR. BAHADIR KÜRŞAD KÖRBAHTİ
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Kimya Mühendisliği = Chemical Engineering

Özet:
Bir çok endüstriyel uygulamada prosesin güvenilir olarak izlenmesi ve kontrol edilmesi en az proses sonunda daha kaliteli ürün elde etmek kadar ekonomik değere sahiptir. Arıtma tesisi işletildikçe elde edilen verilerin gelecekte ulaşılaşacak değerlerin tahmininde kullanımının sağlanması ile atıksu arıtma tesislerinin ekonomik olarak ve kolay işletilmesi günümüzde önemli bir konudur. İşletim parametrelerinin önceden tahmin edilerek kontrolünün yapılması bilgisayar ortamında modelleme yapılarak mümkün hale gelmektedir. Yapılan modelleme çalışmaları sonucu elde edilen yapılanma, atıksu arıtma tesislerinin işletiminde hem işletme kolaylığı hem de ekonomik açıdan optimum çözümler üretmek için faydalı olmaktadır. Bu tez çalışmasında, Mersin ili Karaduvar Atıksu Arıtma Tesisindeki işletim parametrelerinin giriş değerleri dikkate alınarak, tahmini çıkış değerlerinin MATLAB R2016a yazılımının ANFIS modülü kullanılarak matematiksel model ile belirlenmesi ve değerlendirilmesi amaçlanmıştır.
Çalışmada, girdi ve çıktı parametreleri olarak KOİ, KOİ/BOİ5, KOİ/TN ve KOİ/TP için sabit (constant) ve doğrusal (linear) optimizasyon yöntemleri, trimf, trapmf, gbellmf, gaussmf, gauss2mf, pimf, dsigmf, psigmf üyelik fonksiyonları ve farklı üyelik fonksiyon sayılarının (NMFs= 10, 25, 50, 100, 150, 200, 250, 500, 1000) her biri ayrı ayrı incelenmiştir. Çalışmada modelin öğrenmesi aşamasında 50, 100, 200, 250, 500, 1000 ve 5000 döngü sayıları ile her bir parametre için denemeler yapılmıştır.
Sonuçlar değerlendirildiğinde optimum koşulların eğitim için 1000 döngü sayısı, eğitilen modelin test edilmesinde ise 250 döngü sayısı, trapmf üyelik fonksiyonu, 500 NMFs ve doğrusal optimizasyon yöntemi olduğu belirlenmiştir. ANFIS ile ilgili literatürde ve bu tez kapsamında yapılan çalışmalar ile ANFIS'in doğru tahminlerde bulunduğu ve atıksu arıtma tesislerinde kullanılabilirliği desteklenmiştir.

Abstract:
Reliable monitoring and control of the process in most industrial applications has the economic value of achieving a higher quality product at the end of the process. The economical and easy operation of wastewater treatment plants is an important issue nowadays by ensuring the use of the data obtained as a treatment plant in the estimation of future values. The prediction and control of operating parameters is made possible by computer modeling. The structuring obtained as a result of the modeling studies is useful for the production of optimum solutions both in terms of operation and economy in the operation of wastewater treatment plants. In this thesis study, by considering the input values of operating parameters Mersin City Karaduvar Urban Wastewater Treatment Plant, it is aimed to determine and evaluate the estimated output values with the mathematical model created using ANFIS toolbox of MATLAB R2016a software.
In the study, constant and linear optimization methods for COD, COD/BOD5, COD/TN and COD/TP ratios as input and output parameters, trimf, trapmf, gbellmf, gaussmf, gauss2mf, pimf, dsigmf, psigmf membership functions and different membership functions. Number of membership functions (NMFs = 10, 25, 50, 100, 150, 200, 250, 500, 1000) were investigated individually.
When the results were evaluated, 1000 number of cycles for training of the optimum conditions, 250 number of cycles for testing the trained model, trapmf membership function, 500 NMFs and being linear optimization method that it has been determined. In the literature about ANFIS and studies conducted within the scope of this thesis, it has been supported that ANFIS correctly estimates and is usable in wastewater treatment plants.