Meteorolojik parametrelerin atmosferik uçucu organik bileşikleri üzerine etkisinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modeling of effects of meteorological parameters on atmospheric concentrations of volatile  organic compounds using artificial neural networks
Yazar: NEVRİN ALTINKUM
Danışman: YRD. DOÇ. SELAMİ DEMİR
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering

Özet:
Atmosferik uçucu organik bileşikler (UOB), günümüzde gittikçe artan ortam konsantrasyonları ile birçok araştırmacının ilgisini çekmektedir. Özellikle, motorlu taşıtların kullanımının artması ve sanayinin gelişmesi ile UOB emisyonlarına neden olan kaynaklar gün geçtikçe artmaktadır. Bu UOB emisyonları, halk ve çevre sağlığı üzerine birçok olumsuz etkiye sahip olduğu daha önce yapılan çalışmalar ile saptanmıştır. Uzun süre maruziyet sonucunda canlılarda kanserojen ve mutajen etkiye sahip olabilirler. Atmosferde bir dizi fotokimsayal reaksiyona girerek ikincil kirleticilerinin oluşumuna neden olurlar. Oluşan bu kirleticilerin en önemlisi şüphesiz ki troposferik ozondur. 
UOB?ler ilgili geçmiş yıllarda birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalarda, daha çok olarak uçucu organik bileşiklerin atmosferik seviyelerinin belirlenmesi ve kaynak tespitleri üzerine yoğunlaşılmıştır. Bununla birlikle UOB?lerin modellenmesi ile ilgili bir çalışmaya daha önceden rastlanmamıştır. Bu çalışmada Yapay Sinir Ağları kullanılarak atmosferik uçucu organik bileşiklerin modellenmesi yapılmış ve meteorolojik parametrelerin UOB konsantrasyonları üzerine olan etkileri incelenmiştir. 33 adet farklı uçucu organik bileşik için 33 ayrı yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Ağ yapısı, bir girdi katmanı, bir gizli katman ve bir de çıktı katmanından oluşmaktadır. Girdi parametreleri olarak, sıcaklık, nem, rüzgar hızı ve yönü, ölçümün yapıldığı gün ve saat alınmıştır. Saatlik ortalama VOC konsantrasyonunu tahmin etmek için ileri beslemeli YSA-ÇKA modeli 207 adet ölçüm sonucuna uygulanmıştır.Gizli katman nöron sayılarının ise yapılan denemeler sonucu 10 ila 20 nöron arasında olmasının daha iyi bir tahmin sonucu oluşturduğu görülmüştür. Toplam fonksiyonu olarak bütün ağ yapılarında sigmoid fonksiyonu kullanılmıştır. Aktivasyon fonksiyonu olarak hiperbolik tanjant ya da doğrusal foksiyonları kullanılmıştır. Öğrenme algoritması olarak Levenberg ? Marquardt algoritması kullanılmıştır. 
Yapılan denemeler sonucu en iyi sonucu veren ağ yapıları belirlenmiştir. 33 tür için korelasyon katsayıları 0.547 ile 0.818 arasında değişmektedir. Bu sonuç da, yapay sinir ağları modelinin atmosferik uçucu organik bileşiklerin modellemesinde başarılı olduğunu göstermektedir. En iyi sonucu veren dört türün korelasyon katsayıları şu şekildedir: 2,2,4 trimetilpentan (R: 0,81), benzen (R: 0.74), 2metilpentan (R: 0.78) ve hekzan (R: 0.70)?dir. En düşük korelasyon katsayıları ise, undekan(R:0.58), m&p-ksilen(R:0.595), pentan (R:0.47), o-ksilen(R:0.56) ve 3-metilpentan(R:0.54)?a aittir.
Girdi parametrelerinin konsantrasyonlar üzerine etkisi incelendiği zaman en çok etkileyen parametrelerin, sıcaklık nem ve rüzgar yönü olduğu görülmüştür. Nem arttıkça UOB konsantrasyonlarının azaldığı görülmektedir. Genel olarak sıcaklık artışıyla konsantrasyonların azaldığı görülmüştür. Ölçümün yapıldığı kampüsün çevresinde otogarın, işlek caddelerin ve çeşitli sanayi kollarının bulunması ve bu şekilde farklı kaynaklardan emisyon yayılmasından dolayı UOB?lerin modellenmesi zor olmaktadır ve kimi türlerde istenilen başarıya ulaşılamamaktadır.

Abstract:
Atmospheric volatile organic compounds (VOCs) has been attracting gradually increasing interest of researchers due to the increase in their ambient concentrations. VOC concentrations has been gradually increasing as a result of urbanization and industrialization. It has been shown by previous research studies that these VOCs pose adverse effects on human health and welfare. They have carcinogenic and mutagenic effects on living beings for long durations of exposure. Besides, they participate in a number of atmospheric photochemical reactions resulting in the formation of secondary pollutants, the most important of which is tropospheric ozone.
A great number of research papers have been dedicated to ambient VOCs in recent years. These studies focused on assessing ambient levels and determining sources of VOC species. Unfortunately, current literature lacks research studies related with neural modeling of ambient VOC concentrations. This dissertation presents the results of a modeling study in which effects of meteorological factors on ambient levels of VOCs were investigated through artificial neural network (ANN) approach. Thirty-three ANN topologies were constructed for thrity-three VOC species. The network topologies consisted of an input layer, a hidden layer, and an output layer. The input parameters were ambient temperature, relative humidity, wind speed, wind direction, and day-hour of sampling. A multilayer perceptron, feed-forward artificial neural network (ANN-MLP) model was applied to all 207 measurement results for thrity-three VOC species. Trial-and-error schemes showed that 10 to 20 neurons in the hidden layer produces best results. Sigmoid function was used for all neurons in the hidden layer, while the activation function was one of hyperbolic tangent or purelin functions. Levenberg-Marquart algorithm was applied as the learning algorithm.
The best network topologies were determined through a great number of trials. The correlation coefficients for thirty-three species ranged from 0.547 to 0.818, which indicates ANN successfully predicts ambient concentrations of a number of VOCs. The best correlation coefficients were obtained for 2,2,4-trimethylpentane (R:0.81), benzene (R: 0.74), 2-methylpentane (R: 0.78), and hexane (R: 0.70), while the correlation coefficients for undecane (R: 0.58), m&p-xylene (R: 0.595), pentane (R: 0.47), o-xylene (R: 0.56), and 3-methylpentane (R: 0.54) were the lowest ones. 
Sensitivity analyses were also performed for each VOC species. The results showed that ambient temperature, relative humidity, and wind direction are the most effective input parameters. Ambient VOC concentrations were inversely proportional to the relative humidity, that?s, the concentration decreases with increasing humidity. In general, an increase in ambient temperature lead to a decrease in VOC concentration. Since the measurements were taken within Davutpaşa Campus of Yildiz Technical University and the campus is surrounded by a great number of industrial facilities, highways and connection roads with high traffic loads, and the Central Bus Station of Istanbul, it is somewhat difficult to efficiently predict the VOC concentrations in such a complex airshed, and the results are considered as a success.